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任何人都不该错过的一本书！大数据浪潮来袭，在巨量、繁杂的资料之中掏选出黄金资讯，已经成为现今最兵家必争之显学，大数据的应用几乎是全方位，技术和工具也不断推陈出新，现今管理与行销方法跟思维势必也要经历一番彻底的更新，没错！如何有效应用大数据是传统电子商务业者的重要课题，也将成为未来电子商务趋势所在。谁能够迅速地掌握关键，谁就可以成为未来电子商务的掌舵手！

　　本书为东吴大学巨量资料管理学院许晋雄副院长与郑江宇教授联合着作，蕴含其涵养多年的专业知识与丰富的教学经验编写而成，也是国内第一本由大数据专业教学领域学者书写的大数据应用与实务工具书，不论是理论或是实务操演，内容上都十分的详实而完备，用字遣词上也非常平易近人，即使没有资讯背景、不会写程式也能一读就懂。本书非常适合当作大数据的第一本入门书，然其内涵与独树一格的分析也能对相关领域的人带来一定的影响力。

　　本书重点

　　认识大数据！告诉你大数据如何影响我们日常生活?大数据如何成就电子商务4.0？

　　运用免费工具蒐集巨量资讯！一步步教你如何使用网路爬虫Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用实际操演画面的步骤化教学，跟着老师做，一定能学会！

　　活用免费网路资源分析巨量资讯！使用Google Analytics与SimilarWeb两大利器，全方位掌握使用者的网路足迹就能化为商机！

　　如何从日常生活中观察大数据电子商务机会与前景？生活化的举例让你轻松触类旁通，成为下一个大数据电子商务人才不是梦！

作者简介

郑江宇

　　现任
　　东吴大学巨量资料管理学院专任助理教授
　　台北科技大学工管系兼任助理教授
　　台湾金融研训院遴选菁英讲座

　　着作：
　　《指尖下的大数据：运用Google Analytics发掘行动装置里的无限商机》
　　《流量分析与考题大揭秘：Google Analytics》

许晋雄

　　现任
　　东吴大学巨量资料管理学院副院长兼学位学程主任
　　东吴大学财务工程与精算数学系教授

　　经历
　　东吴大学商用数学系副教授
　　东吴大学商学院商学进修学士班主任
　　台湾科技大学工业管理系兼任副教授
　　实践大学企业管理系兼任副教授
　　工研院讲师
　　成功大学管理顾问班讲师
　　东吴大学发展处处长
　　东吴大学社会资源处处长

推荐序
序

Part 1 大数据与电子商务
Chapter1 大数据崛起与电子商务变革
1-1何谓大数据
1-2大数据对传统电子商务之影响
1-3大数据成就新电商4.0
1-4大数据电商营运模式
Chapter2大数据电商技能与挑战
2-1 微观视角
2-2 鉅观视角
Chapter3大数据电商机会与前景

Part 2 大数据电子商务之舆情探索
Chapter4站外情报探索
4-1 谷歌搜寻趋势Google Trends
4-2谷歌消费者气压计Google Consumer Barometer
4-3网路爬虫Python Crawler
Chapter5站内情报探索
5-1购物篮分析运作
5-2 购物篮分析之R语言实作
Chapter6社群情报探索
6-1 Power BI安装与设定
6-2脸书资料探索 (具管理权限)
6-3脸书资料探索 (不具管理权限)
6-4 IBM Watson 社交情报探索

Part 3 大数据电子商务之数位足迹掌握
Chapter7深度流量分析 (Google Analytics)
7-1传统网站HTML程式码安装
7-2套版式网站安装
Chapter8广度流量分析 (SimilarWeb)
8-1 SimilarWeb (自我网站绝对分析)
8-2 SimilarWeb (他人网站相对分析)
Chapter9行动流量分析 (iBuildApp)
9-1行动流量分析理论依据
9-2网站型APP制作
9-3 iBuildApp之GA嵌入

Part 4 大数据电子商务之资讯浓缩与获取
Chapter10主动式扫码互动
10-1一维条码
10-2二维条码
10-3个性化QR-Code制作
10-4扫码行为分析
Chapter11主动式扩增实境
Chapter12非主动式超声波互动

Part 5 大数据电子商务之善用情报资料视觉化与人工智慧
Chapter13 跨境电商情报探查利器
Chapter14大数据资料视觉化呈现
14-1程式码嵌入式
14-2 GUI介面式
Chapter15智慧语音客服订单不漏接
结语

1-1　何谓大数据
 
大数据 (Big Data) 一词最早出现在 2012 年 Viktor Mayer-Schönberger&Kenneth Cukier 两位的着作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》当中，书里提到所谓大数据指的是 4V 数据特性，包含数量庞大 (volume)、产生速度快 (velocity)、形式多样 (variety) 且具有价值 (value) 的资料。兹将此四大特性说明如下：
 
数量庞大 (volume)
 
Volume 原意为一个有形物体或容器内的空间容量，例如：某一辆汽车的油箱容量为 60 公升，若能够将油箱扩大，那么就可以存放更多的汽油来延长汽车续航力。在大数据世界里，volume 却属于一个抽象概念，好比一个没有刻度的量杯一样，并无具体资料容量上限。试想，在这个世界上有几个网站呢？而在这庞大网站量中流窜的全球网路流量又有多少呢？答案想必是非常惊人！在大数据里，volume 其实就是指数量庞大的网路资料。
 
以传统电子商务时代而言，或许网路资料仅局限于来自网站的流量，然而近年来受惠于行动网路普及，由行动装置所产生的网路流量不约而同的加入贡献 volume 的行列，甚至是近年流行的物联网也不例外，在万物皆可连网情况下，俨然扮演额外的网路流量供应者，因此我们也可以把大数据的数量庞大(volume) 特性视为「浩瀚网路容器中的无垠数据」。再举一个生活中常见的庞大数量 (volume) 案例，大家平常在使用手机上网的时候可能会遇到一种情况，那就是上网流量超过电信业者合约中的限额。以 1G 流量限额来说，若将流量使用完毕，等同于自己在智慧型手机上阅读了上千本电子书的内容，然而实际上的流量限额不只有 1G，甚至有不少人是使用吃到饱方案，那么在没有限制的情境下比喻成电子书阅读数量恐怕更难以计算。
 
产生速度快 (velocity)
 
大数据的产生可以说是一年三百六十五天、一天二十四小时不断的发生着。若以资料在网上流动的速度而言，不妨试着想想看在简单的 LINE 对话过程里 (传讯方是上传、收讯方是下载)，自己一天当中发生过几次一来一往的传送与接收讯息呢？如果将此单一个人每天传讯的流动频率放眼至全世界的LINE 用户的话，LINE 公司的伺服器主机一天当中又得服务多少用户传送与接收讯息需求呢？然而这只是众多大数据资料流动的一个小案例，在人们日常生活中，只要所从事的活动涉及到网路，就等同于随时产生资料流动，也就是达到资料即时性 (real-time)。

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