具體描述
著者信息
謝邦昌 教授
學曆：
國立颱灣大學生物統計學博士
現任：
颱北醫學大學管理學院副院長、大數據研究中心主任、中華資料採礦協會榮譽理事長
主要經曆：
九十三年特種考試地方政府公務人員考試典試委員
中國統計學社民意測驗召集委員、國際統計委員、統計教育委員
統計服務委員、財務委員、統計奬學金委員(第三十一屆)
輔仁大學統計資訊學係教授
中國統計學社理事、民意測驗委員會召集人(1994～迄今)
中華民國民意測驗協會理事(1995～迄今)
內政部統計委員會委員(1995～迄今)
國傢科學委員會企劃考核處統計顧問(1996～迄今)
行政院主計處統計委員會兼任研究員(1997～迄今)
全國意嚮顧問研究中心榮譽顧問(1998～迄今)
東森電視颱顧問
中華民國全國商業總會諮詢委員
榮民總醫院 名譽顧問
國傢政策研究基金會 財政金融組顧問
中國大陸國傢統計局教材編審委員
中國人民大學統計學係客座教授
中國人民大學統計學係Data Mining中心客座教授
中國人民大學應用統計研究中心教授
中國人民大學統計調查研究中心顧問兼客座教授
廈門大學計劃統計學係客座教授
上海財經大學統計學係客座教授
西安統計學院特聘研究員
Journal Of Data Science 執行編輯
經曆：
輔仁大學統計係教授兼係主任(1995～2000)
輔仁大學管理學院院務發展委員(1996～1997)
輔仁大學中西文化中心兼任研究員(1994～1996)
輔仁管理評論編輯委員(1994～1997)
TVBS民意調查中心榮譽顧問(1996～1998)
東森電視颱民意調查中心榮譽顧問(1999～2000)
東森電視颱市場及民意調查中心榮譽顧問(1999～2003)
颱灣大學生物統計研究室兼任教授(1992～2003)
輔仁大學總務長 (2003～2005)
輔仁大學進修成長學院院長(2004～2005)
鄭宇庭
學曆：
美國明尼蘇達大學 統計學 博士
現職：
國立政治大學統計學係 副教授
主要經曆：
國立政治大學統計學係副教授 (2002－迄今)
國立政治大學資料採礦中心主任 (2007－迄今)
國立政治大學統計學係助理教授 (1997－2002)
國立政治大學商學院民意與市場調查中心主任 (2014－迄今)
美國精算學會副精算師 (1995－迄今)
國立政治大學選舉研究中心兼任委員 (1998－迄今)
尼爾森電視收視率調查監督委員 (1998－2001)
基隆市政府民意調查審議小組委員 (1998－1999)
中國統計學社民意測驗及統計教育委員 (1999－2003)
中華資料採礦協會常務理事 (2001－迄今)
司法院資料採礦研討會委員 (2003－2004)
中華市場研究協會常務理事 (2008－2012)
中華市場研究協會副理事長 (2013－迄今)
圖書目錄
chapter1 金融投資概要
第一節 投資基本概念
第二節 投資工具
chapter2 認識風險與報酬
第一節 報酬率
第二節 風險
chapter3 基本證券分析概要
第一節 證券投資分析概述
第二節 證券投資分析的主要方法
chapter4 金融市場簡介
chapter5 投資組閤分析
第一節 投資組閤理論（I）
第二節 投資組閤理論（II）
第三節 分散風險
第四節 投資組閤選擇
第五節 考慮資本市場後的效率前緣
第六節 資本資産定價理論
第七節 套利定價理論
chapter6 股票投資分析
第一節 股票定義
第二節 股票評價
第三節 成長模式評價模式
第四節 特彆股評價
第五節 認股權證評價
chapter7 債券投資分析
第一節 債券特性
第二節 固定收益證券的投資風險
第三節 固定收益證券的報酬
第四節 債券評價
第五節 利率期間結構
第六節 存續期間及其應用
第七節 決定存續期間因素
chapter8 選擇權評價及其應用
第一節 選擇權的發展及應用
第二節 選擇權簡介
第三節 選擇權的特性及簡述
第四節 選擇權操作策略及功能
chapter9 基本財務管理報錶分析
第一節 認識財務管理
第二節 財務管理的企業角色
第三節 財務比率
chapter10 統計金融模型
第一節 迴歸分析
第二節 羅吉斯迴歸分析
第三節 類神經網路模型
第四節 時間序列模型
第五節 轉換函數模式
第六節 ARCH、GARCH 模型
第七節 資本資産定價模型
chapter11 新巴塞爾資本協定
第一節 新版巴塞爾協定
第二節 新巴塞爾協定與金融風險控管
第三節 新巴塞爾協定是颱灣金融業挑戰
PART II 資料採礦理論介紹
chapter12 資料採礦理論及簡介
第一節 何謂Data Mining?
第二節 資料採礦建模的標準CRISP-DM
第三節 資料採礦與其他相關領域的關係
chapter13 商業智慧理論及簡介
第一節 商業智慧
第二節 商業智慧之實施流程
第三節 SQL Server 2005 成功案例
chapter14 資料採礦應用案例
第一節 資料採礦在銀行業應用
第二節 資料採礦— 實際案例應用介紹
PART III 資料採礦案例演練
PART IV 資料採礦案例演練（R）
PART V 資料採礦案例演練（Excel）
圖書序言
根據國際知名諮詢公司麥肯錫的報告顯示：在大數據應用綜閤價值潛力方麵，資訊技術、金融保險、政府及批發貿易四大行業潛力最高。具體到行業內每傢公司的數據量來看，資訊、金融保險、計算機及電子設備、公用事業四類的數據量最大。而以中國為例，金融業大數據的投資規模為第三名，占據瞭17.5%，由此可看齣，無論企業的規模大小及曆史長短，大數據已全麵性地走入瞭各行各業。而根據研究機構國際數據資訊（International Data Corporation, IDC）研究指齣，全球資料量正以每年50%的速度成長，其中，又有近90% 的數據是近兩年纔齣現的，可以看齣未來的大數據金融業是一座藏金礦，正等著企業去挖掘、利用，並做齣決策。
金融業在大數據上已有許多的應用，舉例來說，透過使用者在網路上的購物行為，能夠結閤自身的平颱及業務，為使用者提供信貸業務；又或是透過企業的産業、銷售、財務等情況量化企業的信用額度，並結閤大數據做風險評估；也能應用大數據的挖掘，針對人的基本資訊及交易曆史預防與管理詐欺等金融犯罪的行為。
相對於其他資料庫係統或資料採礦軟體，微軟的資料庫係統 Microsoft SQL Server可為使用者的關鍵任務應用程式提供突破性的效能、可用性及管理性。SQL Server 亦針對綫上交易處理（OLTP）和資料倉儲提供瞭內建於閤新資料庫的記憶體中（In-Memory）新功能，填補現有記憶體中資料倉儲和商業智慧的功能，尤其在金融領域的應用更是有其長處；處理資料量大且快速同時迅速建立大數據模型。藉助這些功能，更能提供企業再處理商業智慧方案的性能與效率。然而要如何充分發揮Microsoft SQL Server 及應用在現實案例中，則需要一定的專業知識和學習過程。針對業界實務上的需求，我們編寫瞭這本書，以期在金融實務應用和理論方法之間搭建一座橋梁，讓讀者迅速掌握現在商業智慧的主要內容及其分析技術與技巧。
圖書試讀
用戶評價
這本書對我來說，是一場「知識的解放」。我是一位在金融市場打滾多年的投資人，過去主要憑藉著經驗和直覺進行投資決策。雖然也曾接觸過一些技術分析的書籍，但總覺得方法論過於單一，而且很多時候，市場的變動難以用單一指標來解釋。這本書讓我看到瞭，如何利用R和Excel這兩套強大的工具，去更全麵、更深入地分析市場數據。它讓我從一個「使用者」變成一個「分析者」。 書中關於「風險分散與資產組閤的建構」部分，對我來說價值連城。作者不僅僅是教你如何計算風險，更是教你如何利用數據來優化你的資產組閤，以達到最佳的風險報酬比。他透過R語言的模擬，嚮我展示瞭不同資產類別在不同市場環境下的錶現，以及如何根據自己的風險承受能力來建構最適閤的投資組閤。這讓我對自己的投資策略有瞭更科學、更理性的檢視。我現在更有信心，能夠在變幻莫測的金融市場中，做齣更明智的投資決策。
评分這本書給我最深刻的感受，就是它打破瞭我對於「金融資料分析」的刻闆印象，以為這是一門隻有頂尖學術研究者或是金融工程師纔能掌握的學問。我之前總覺得，要進行有意義的金融資料分析，必須要有深厚的數學功底，以及非常複雜的程式語言能力。但這本書的作者，非常巧妙地將複雜的概念，分解成一個個易於理解的步驟，並且透過Excel和R這兩套工具，讓任何有一定Excel基礎的讀者，都能夠輕鬆入門。我本身是個保險業務員，每天的工作就是跟客戶溝通、瞭解他們的保險需求，並提供適閤的建議。雖然我的工作不直接涉及金融數據分析，但瞭解一些基本的金融市場脈動、以及如何從數據中解讀潛在的趨勢，對於提升我的專業判斷和客戶溝通能力，非常有幫助。 書中關於「資產配置優化」的章節，讓我大開眼界。作者利用R語言，示範如何透過濛地卡羅模擬，找齣最適閤不同風險偏好的投資組閤。這對我來說，簡直就像是為客戶量身打造「投資健檢」的工具。過去我隻能根據一些簡單的風險等級建議，現在我可以藉由書中的方法，更具體地分析不同資產類別的歷史錶現、相關性，以及在不同市場情境下的潛在波動。這讓我對如何更科學地為客戶規劃資產，有瞭全新的理解。即使我不會直接寫R程式碼，光是理解書中邏輯和範例，也能讓我在和客戶溝通時，更有底氣，也能提供更專業的分析。
评分閱讀《金融資料採礦：R及Excel 實例演練》的過程，就像是收到瞭一份來自經驗豐富的金融數據專傢的「武林秘笈」，而且這本秘笈非常接地氣，沒有那些讓人望而生畏的數學公式堆疊。我平常的工作主要是在證券公司做一些基礎的市場分析，雖然每天都會接觸到各種財經新聞和市場數據，但總覺得自己隻是在「看熱鬧」，而無法真正「洞悉門道」。過去也曾嘗試閱讀一些關於計量經濟學或統計學的書籍，但往往因為缺乏實際操作的範例，而讓我覺得紙上談兵，難以將理論與實務結閤。這本書最吸引我的地方，就是它將理論知識，透過Excel和R這兩套實用工具，轉化為具體的、可執行的分析步驟。 書中探討的「交易策略迴測」單元，對我來說尤其具有啟發性。我一直對如何科學地驗證一個交易策略的有效性感到睏惑。過去我可能隻能憑感覺，或者做一些非常粗糙的歷史數據比對。但這本書詳細地介紹瞭如何利用R來模擬一個交易策略的執行過程，並且計算齣各種重要的績效指標，例如夏普比率、最大迴撤、年化報酬率等等。更重要的是，它還教你如何去解讀這些指標，理解它們背後代錶的風險和收益。透過書中的範例，我發現原來過去許多我認為「有效」的交易想法，在經過嚴謹的迴測後，可能存在著嚴重的缺陷。這讓我對量化交易有瞭更理性、更務實的認識。
评分這本《金融資料採礦：R及Excel 實例演練》真的是一本讓人「眼睛一亮」的書。我本身是個社會新鮮人，剛進入金融業，對於很多專業術語和分析方法都還在摸索階段。過去在學校雖然學過一些統計學和基礎的Excel操作，但總是覺得這些知識離實際的金融工作有些距離，不知道該如何應用。這本書最棒的地方，就是它用非常貼近實際工作情境的例子，一步一步教你如何將數據轉化為有價值的資訊。它沒有一開始就丟給你一堆複雜的數學公式，而是從我們最熟悉的Excel開始，讓你先建立對金融數據分析的基本概念和信心。 書中關於「市場情緒分析」的章節，對我來說尤其吸引人。作者展示瞭如何利用Excel來蒐集和整理網路上的金融新聞和社群媒體訊息，並且透過一些關鍵字和情緒詞彙來初步判斷市場的整體情緒。這讓我聯想到，在實際工作中，我們常常需要參考各種市場消息來做判斷，但過去都是憑感覺，現在有瞭書中的方法，我可以更係統性地去分析這些資訊，並且量化市場情緒的變化。即使我還沒開始深入學習R語言，但光是透過Excel就能做到這些，已經讓我感到非常有成就感。這本書讓我對金融數據分析，不再感到遙不可及，而是充滿瞭學習的動力。
评分這本書的第二大部分，開始將目光投嚮R語言，這部分是我最期待也最感到震撼的部分。坦白說，我之前聽過R語言，也知道它在數據科學領域非常強大，但我總覺得它門檻很高，需要花很多時間去學習語法和相關套件。但這本書的神奇之處就在於，它把R語言的學習過程，巧妙地融入到實際的金融資料採礦任務中。書中並沒有把R語言當成一個獨立的學科來教，而是以「解決金融問題」為導嚮，讓你理解為什麼需要R，以及R如何比Excel更有效率地處理龐大的數據和進行複雜的分析。例如，在「信用風險評估」的章節，作者示範如何使用R來建立一個簡單的羅吉斯迴歸模型，預測客戶的違約機率。過去我可能隻能靠人工去檢查一大堆的錶格，或者隻能做一些非常基礎的分組比較。 但有瞭R，我能做的分析層次完全不同。書中對於如何讀取數據、如何進行變數篩選、如何解讀模型輸齣的係數和p值，都有非常詳細的說明。而且，它還會示範如何利用R的套件來生成專業的報告和圖錶，這對我們這種需要嚮主管匯報工作的人來說，簡直是福音。最讓我驚喜的是，書中對於各種常見的金融數據（像是歷史股價、財報數據、交易紀錄等）在R中該如何讀取和初步處理，都提供瞭清晰的程式碼範例。這讓我不再害怕從頭開始寫程式碼，而是可以藉鑒書中的範例，快速地搭建起自己的分析框架。我可以想像，未來在處理更大量的歷史數據，或者需要進行更精細的量化模型時，R絕對會成為我不可或缺的工具。
评分這本書對我來說，最大的價值在於它打破瞭「工具有多厲害」的迷思，而是強調「如何運用工具」。我之前在一傢顧問公司工作，主要負責為客戶提供市場研究和策略建議。我們公司內部雖然有一些數據分析的工具，但我總覺得自己隻是在「使用」工具，而不太理解背後的原理，也很難根據客戶的需求，去客製化分析方法。這本書從Excel和R兩個不同層次的工具入手，詳細地講解瞭資料採礦的各個環節，從資料的獲取、清洗、整理，到模型的建立、評估和應用。這讓我對整個資料採礦的流程有瞭更清晰的認識。 書中關於「時間序列預測」的部分，對我來說非常有實用價值。我過去常常需要預測一些市場趨勢或銷售數字，但總是隻能做一些簡單的線性外推，結果往往不盡人意。這本書詳細介紹瞭ARIMA模型等時間序列分析方法，並且展示瞭如何利用R來實現。作者的講解非常細緻，從模型的假設、參數的選擇，到結果的解讀，都一步步帶領讀者完成。我發現，原來過去許多我以為是「隨機波動」的數據，其實都存在著一定的規律，隻是我們過去沒有發現。這讓我對未來的數據分析工作，充滿瞭信心。
评分這本書簡直是為我們這種還在跟Excel奮鬥、卻對金融數據的潛力感到好奇的颱灣讀者量身打造的！我平常就在金融業打滾，每天接觸大量的報錶和數字，但總覺得這些數字背後藏著許多可以被挖掘的寶藏，隻是苦無工具和方法。過去也嘗試過看一些進階的Excel技巧，但往往太過理論化，或是需要撰寫非常複雜的函數，實際操作起來常常卡住，或者需要花費比預期多得多的時間纔能完成。每次看到國外有些很炫的數據分析範例，都覺得遙不可及，隻能羨慕。這本書的齣現，就像是一盞明燈，它不隻是告訴你「怎麼做」，更重要的是「為什麼要這麼做」，並且用非常貼近我們日常工作情境的例子，一步一步引導。 我最喜歡的地方是，它並沒有直接跳到複雜的R語言，而是先從我們最熟悉的Excel入手，將金融資料採礦的概念，用Excel裡大傢都會使用的函數和工具來呈現。這讓我這種原本對程式碼感到卻步的人，也能夠快速上手，並且實際看到數據轉化為有意義資訊的過程。書中對於資料清理、整理、轉換的步驟，以及如何運用Excel的樞紐分析、圖錶製作來進行初步的探索，都講得非常透徹。我記得我剛拿到書的時候，就迫不及待地翻到關於「市場趨勢分析」的章節，書中用一個實際的股票市場數據，一步步展示如何找齣短期和長期的趨勢線，以及如何利用這些線索來判斷潛在的買賣點。光是看著書中的步驟操作，我就發現自己過去在Excel裡做這些事情有多麼的費時又容易齣錯。
评分這本書絕對是為颱灣讀者量身打造的金融資料採礦入門指南。我之前在大學唸的是商管學係，雖然接觸過一些統計學和Excel，但總覺得離實際的金融操作有一段距離。這本書巧妙地將理論與實務結閤，用我們熟悉的Excel作為起點，逐步引導我們進入R語言的世界，完成各種金融資料採礦的任務。我最喜歡的章節是關於「詐欺偵測」的探討。在我的工作中，雖然不是直接處理金融詐欺，但瞭解如何從數據中找齣異常行為，對於風險控管非常有啟發性。 書中利用Excel的視覺化工具，可以初步篩選齣一些可疑的交易模式，而R語言則能建立更複雜的模型來識別潛在的詐欺行為。作者詳細地解釋瞭為什麼某些數據模式可能預示著詐欺，以及如何選擇閤適的演算法。這讓我對數據安全和風險管理有瞭更深入的瞭解。即使我不是專門的數據科學傢，但透過書中的引導，我能理解這些技術背後的原理，並在我的工作中應用一些基礎的方法來提升風險意識。這本書不僅讓我學到瞭技術，更讓我對數據的潛力有瞭全新的認識。
评分這本書對我最大的貢獻，就是它讓我看到瞭金融數據分析的「可能性」。我過去在一傢中小型貿易公司擔任會計，日常工作就是處理進齣口報價、製作進銷存報錶，以及進行基本的財務分析。我總覺得，我的工作比較偏嚮「記錄」和「彙報」，而不是「預測」和「決策」。Excel對我來說，主要就是用來做報錶和簡單的計算。但這本書的齣現，讓我瞭解到，即使是在貿易行業，龐大的交易數據、客戶資料、以及市場行情，都蘊藏著巨大的商業價值，隻是我們過去沒有工具和方法去挖掘。書中的「客戶行為分析」和「銷售預測」的章節，對我來說非常有啟發性。 我仔細研究瞭書中如何利用Excel來進行客戶分群，以及如何將這些分群結果應用到銷售策略的製定上。更讓我印象深刻的是，作者還引導讀者如何利用R語言來建立一個簡單的銷售預測模型。雖然我平常不寫程式，但書中提供的程式碼範例，搭配作者詳細的解釋，讓我可以理解整個模型的邏輯和運作方式。我發現，原來透過這些數據分析，我們可以更精準地預測未來的銷售狀況，進而更有效地規劃庫存、人力和行銷資源。這讓我對數據分析在商業決策中的應用，有瞭全新的認識，也讓我對自己的工作有瞭更廣闊的想像空間。
评分說實話，我拿到這本書的時候，心裡是帶著一點忐忑的。我是一個在傳統金融機構工作的基層員工，每天的工作內容主要是處理大量的報銷單據、進行帳務核對，以及協助主管整理日常報錶。過去我也聽說過「大數據」、「金融科技」這些時髦的詞彙，但總覺得離我的工作很遙遠。Excel對我來說，已經是我的「戰友」，但每當遇到一些需要大量數據處理和分析的任務時，總會感到力不從心，常常需要花費很多時間，而且很容易齣錯。這本書的標題《金融資料採礦：R及Excel 實例演練》，讓我眼睛一亮，尤其是「實例演練」這四個字，讓我感覺這不是一本純理論的學術著作，而是真的能夠幫助我解決實際問題。 最讓我驚喜的是，書中對於「異常值檢測與處理」的章節。在我日常工作中，經常會遇到一些數據齣現明顯的錯誤或是不閤理的數值，過去我隻能憑經驗去判斷，或者直接忽略。但書中透過Excel的函數和R的套件，演示瞭如何係統性地找齣這些異常值，並且有不同的處理方法（例如替換、移除等）。這不僅提高瞭數據的準確性，也減少瞭後期分析齣錯的可能性。光是學會瞭這個部分，我就覺得這本書的價值已經遠遠超過書本的價格瞭。我可以用這些方法，讓我的日常報錶工作變得更有效率，也更可靠。
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