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本书主要介绍大数据分析与资料挖矿的理论方法与应用，并加入丰富的实务案例介绍，深入浅出地剖析从数据中淘金的祕诀。新版内容共分为三篇十三章，涵盖大数据分析的基本概念、数据的前处理、大数据分析的方法与实证，以及大数据分析在商业与制造上的进阶应用，并且新增机器学习与深度学习相关的方法介绍，增加读者在大数据分析实务应用上更多元的分析方法。书中也提供R程式语言与实作范例辅以说明，使读者易于应用，进而提升大数据分析和数位决策能力。

专文推荐（以姓名笔划排序）

　　大数据分析是一门需要理论与实务紧密依存的新显学，其应用层面广泛，近年来各产业均积极投入巨量资料的分析和研究，为台湾经济发展注入一股活水。半导体制程中，每秒钟产生上百万笔的产品检测和生产参数值，台积电长期致力于半导体大数据分析，在提升良率、改善流程、降低成本与缩短先进制程的研发週期等方面均成效显着。台积电也持续与学术界密切交流、分享成功经验，透过产学合作实现产学互惠，使学界理论和业界应用与时俱进。大数据分析与资料挖矿技术，将是台湾产业革新的推手，本书不仅是理论指南，更是实战手册，为企业搭建一座资料与决策之间的桥樑，协助企业经营与产业环境的永续发展。－王建光 先生（台积电 副总经理）

　　知识经济的时代，巨量资料必须经过分析提炼才能产出潜在有用的资讯，进而成为知识以协助相关决策，成为现代企业和国家决胜之关键软实力。人力资源的资料也可以透过大数据分析，以提升企业人力资本效益和人力资源管理决策品质。简教授及其研究团队将长期累积的研发成果整理成书，并结合实际案例和参考程式，内容充实完整，可作为各产业经理人进修之重要参考，并与1111人力银行合作建立「大数据人才专区」，以培育国内亟需的大数据分析人才。－林文雄 先生（1111人力银行 总裁）

　　随着资讯科技的飞快进步，企业中每个业务或生产活动所产生的资料量也随着大幅增加。如何善加利用这些存在于企业内、外部的巨量资料，决定了企业对未来的决策速度和竞争优势，也是企业必须面临的新挑战。本书不但具有深厚且严谨的理论基础，还详述了资料挖矿流程和各种分析工具，更提供实务上的应用经验，是想要了解巨量资料不可或缺的参考书籍。－李秉杰 先生（晶元光电 董事长兼策略长）

　　在资讯爆炸的时代，从巨量资料中找到有价值的资讯成为企业重要的课题，如同在海底寻找宝藏一般，在充斥着洋流、生态变化的环境下寻找未知的宝藏，搜寻的过程充满着未知，并不能永远按照原来的构想去做，而是在充满变化的环境中略有耳闻、心向往之的摸索、寻找有价值的宝藏。简教授及其研究团队和台达电子合作，协助企业在大数据中理出头绪、整理出脉络，才能依循着脉络获得智慧，这是门值得学习的科学，也在企业运作中发挥实质的成效。－郑　平 先生（台达电子 执行长）

　　工程资料分析和资料挖矿是半导体产业提升良率的重要工具，也是旺宏电子的核心能力之一，随着晶圆厂的高度自动化和奈米先进制程技术的导入，大数据分析的挑战更胜以往。简教授及其研究团队和旺宏电子有长期的产学合作研究，其精心编着的《大数据分析与资料挖矿》提供完整的分析架构和工具，并结合各种产业案例和心得，对于个人和组织全面提升大数据分析能力、挖掘蕴藏在资料矿山中的宝藏有非常大的帮助，亦可协助台湾企业转型面向数位决策时代。－卢志远 先生（中央研究院院士、欣铨科技董事长、旺宏电子总经理）

　　当今企业无不竞逐巨量资料的无限商机以建立领先群雄的竞争优势，如何驾驭巨量资料的应用以撷取其中可实行的新商业契机、同时结合决策者经验与能力是企业致胜的关键。本书精辟的资料挖矿理论、工具与大数据分析等方法的阐述，有效缩短使用大数据分析应用的学习曲线、提供营运者有决策价值之关键资讯，也启发读者从不同角度洞悉巨量资料讯息的价值，以激发出企业界新创思维的魅力。－蔡文弘 先生（广达电脑 执行副总经理）

好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，该图书不涉及《大数据分析与资料挖矿2/e》的内容。 --- 《失落的星图：古代天文学与宇宙观的复兴》 导言：凝视穹顶的古老智慧 自人类文明伊始，星空一直是知识、信仰与恐惧的交汇点。它不仅是计时和导航的工具，更是理解自身在宇宙中位置的终极线索。《失落的星图：古代天文学与宇宙观的复兴》并非一本关于现代天体物理学的教科书，它是一场深入人类思维深处的历史性探险，旨在重新发掘那些在科学革命的浪潮中被边缘化，却蕴含着深刻洞察力的古代观测体系、数学模型以及文化哲学。 本书将带领读者穿越时空，重返巴比伦的尖塔、玛雅的金字台、中国的灵台，以及古希腊的雅典学院，考察不同文明如何解释日月星辰的运行，以及这些解释如何塑造了他们的社会结构、神话体系乃至政治权力。我们聚焦于“知识的系统化”这一关键阶段，探讨古人如何将混沌的星象转化为可预测、可记录的知识体系，并探讨这些知识体系在不同文化间的传播、融合与分化。 第一部分：文明的摇篮——早期观测的基石 第一章：泥板上的天象记录：美索不达米亚的精密测绘 美索不达米亚文明（苏美尔、阿卡德、巴比伦）是世界上最早进行系统化天文学记录的文明之一。本章详细解析了楔形文字泥板上保存的天文数据，特别是“天文历书”（Almanacs）和“目标表”（Goal Year Texts）的结构与用途。我们将深入探讨巴比伦人在计算金星、月亮周期方面的惊人精度，以及他们如何利用“历法校正法”（Intercalation）来协调阴历与阳历的差异。不同于现代科学注重预测，巴比伦天文学的早期驱动力是占星术和神意解读，本章将分析神谕与观测数据之间错综复杂的关系，阐明“科学”与“宗教”在早期文明中的不可分割性。 第二章：新大陆的几何学：玛雅与印加的历法与建筑对齐 跨越大洋，中美洲的玛雅人发展出独立且高度精确的历法系统——“长纪年历”和“圆历”。本章着重分析库库尔坎金字塔（奇琴伊察）和帕卡尔（帕伦克）墓室中的天文符号。我们将探讨玛雅祭司如何通过对太阳、月亮和金星会合周期的精确追踪，来确定战争、祭祀和播种的最佳时机。此外，本书还将考察安第斯山脉的印加文明，重点研究他们如何利用“休阿卡”（Huaca）和特定山峰作为天然的天文观测站，实现对至点和分点（夏至、冬至、春分、秋分）的标记。 第三章：天人合一的秩序：中国古代的天象观测与政治哲学 在中国，天文学自古即是“王官之学”，直接关乎政权的合法性。《失落的星图》将考察从《尚书·尧典》到汉代《太史公书》中对星官体系的描述。重点分析“浑天说”与“盖天说”的争论，以及张衡的浑天仪的发明及其意义。本章尤其关注“天人感应论”如何指导了历法修订和“改元”制度，探讨历法本身如何被用作维护皇权“奉天承运”的工具，以及中国古代对“新星”、“客星”（超新星/彗星）的详尽记录，如何构建了一个独特的历史时间轴。 第二部分：古典时代的理性构建与衰落 第四章：希腊的宇宙模型：从地心说到几何学的胜利 本部分聚焦于古希腊思想家如何将经验观察提升到纯粹的几何学演绎层面。我们将详细解析柏拉图学院对“完美圆形”的偏执，以及亚里士多德的“同心天球”模型如何成为西方世界的主导范式。重点研究托勒密（Ptolemy）的《至大论》（Almagest）——它不仅仅是记录，更是一套复杂的数学工具集。我们将解析本轮（Epicycles）和均轮（Deferents）的几何构造，理解为何这个复杂但能“拯救现象”（Soteros Phenomenon）的模型能在随后的近一千五百年中占据统治地位。 第五章：伊斯兰黄金时代的继承与创新 当欧洲经历“黑暗时代”时，伊斯兰学者在巴格达、开罗等地继承并发扬了希腊和印度的天文遗产。本章关注巴尔赫（Al-Battani）对地球进动（Precession）的精确测定，以及在马哈拉格（Maragheh）天文台进行的对托勒密模型的系统性修正（如帕西特体系）。我们将探讨伊斯兰世界对精确天文仪器的改进——如星盘（Astrolabe）的精湛工艺，以及这些技术如何反哺了他们的航海、地理学乃至医学实践。 第六章：中世纪欧洲的复苏与矛盾 本章审视了中世纪经院哲学如何试图调和亚里士多德/托勒密的宇宙观与基督教神学。我们将分析伯纳德·西尔维斯特里斯和托马斯·阿奎那等人对宇宙结构的诠释。探讨中世纪早期的历法改革尝试，以及在13世纪牛津学派（如布雷特）对亚里士多德物理学局限性的初步质疑，为后来的哥白尼革命埋下了思想的火种。 第三部分：解读星图：宇宙观的文化渗透 第七章：占星术的社会功能：从宫廷到民间 古代天文学与占星术的界限模糊不清。本章旨在去污名化地研究占星术在古代社会的实际功能。我们将分析黄道十二宫如何成为一种普遍的分类系统，如何影响法律的制定（如“天灾人祸”的关联）、医学的诊断（如体液学说与行星对应）以及个人命运的叙事。我们将比对印度的吠陀占星术、波斯占星学与希腊占星术的差异，揭示其作为一种“社会管理技术”的作用。 第八章：失落的视角：非线性宇宙观的残余 并非所有文明都采纳了严格的、以地球为中心的球体模型。本章探讨那些在主流叙事中被忽略的、关于宇宙形态的非主流观念。例如，某些土著文化中关于“天空的结构”的描绘，或者古代印度教（如毗湿奴往世书）中描述的多重宇宙层级结构。这些“残余的视角”提供了宝贵的对照样本，帮助我们理解知识体系选择的偶然性与文化必然性。 结语：历史的轨道与我们的新发现 《失落的星图》的终极目的，是提醒我们现代科学并非一个线性的、不可避免的进步过程。古代天文学家、数学家和哲学家通过他们的方法和视角，构建了与我们今天截然不同的、但同样完整和自洽的宇宙图景。理解他们的成功、他们的错误以及他们对“秩序”的执着，能让我们以更谦卑的姿态，重新审视我们对浩瀚宇宙的当代理解，并认识到知识的产生是深深植根于特定文化土壤之中的创造性行为。本书旨在激发读者对人类求知历程中那些被遗忘的璀璨星光，进行一次深度而全面的回望。 ---

作者简介

简祯富（Chen-Fu Chien, Ph.D.）

　　现职：
　　国立清华大学清华讲座教授：工业工程与工程管理学系/EMBA/MBA
　　科技部人工智慧制造系统研究中心主任
　　IC产业同盟暨清华—台积电卓越制造中心主持人
　　科技部工业工程与管理学门召集人

　　学历与训练：
　　哈佛大学商学院PCMPCL结业
　　威斯康辛大学麦迪逊分校决策科学与作业研究博士
　　国立清华大学工业工程系暨电机工程系双学位（斐陶斐荣誉会员）

　　经历与荣誉：
　　国立清华大学主任秘书、中华卓越经营决策学会理事长、国科会固本精进计画推动办公室总主持人、「竹科2.0」规划计画主持人、国立清华大学副研发长兼首任产学合作执行长、台积电工业工程处副处长（2005-2008借调）、加州大学柏克莱分校傅尔布莱特学者、日本早稻田大学青年访问学者奖励、剑桥大学访问教授等。创设紫轼书院（Just College）、清华IC学堂，发展紫式决策、PDCCCR制造策略架构、工业3.5和蓝湖策略（Blue Lakes Strategy），发表超过160篇学术期刊论文，取得20项半导体制造国际发明专利，着有《决策分析与管理》等书；主编《半导体制造技术与管理》、《产业工程与管理个案》、《创业清华》、《固本科园台湾精进》及《清华百人会》等书及《竹科30》有声书。并撰写台积电、联发科、创意电子等12篇哈佛管理个案。荣获行政院杰出科技贡献奖、国家品质奖、科技部三次杰出研究奖、优秀年轻学者研究计画、经济部大学产业经济贡献奖、教育部产学合作研究奖、科技管理学会院士、APIEMS Fellow、吕凤章奖章、清华大学第一届杰出产学合作奖、杰出工程教授、工程论文奖、工业工程奖章、工业工程论文奖及2011 IEEE TASE Best Paper Award、2015 IEEE TSM Best Paper Award等学术殊荣，国科会《学与致用》介绍的九个标竿之一。

　　研究领域：
　　决策分析、大数据分析、半导体制造、智能制造

许嘉裕

　　现职：
　　国立台北科技大学工业工程与管理系专任副教授

　　学历：
　　国立清华大学工业工程与工程管理学系博士
　　国立清华大学工业工程与工程管理学系硕士
　　国立成功大学统计学系学士

　　经历：
　　美国NVIDIA解决方案架构访问研究员
　　元智大学资讯管理学系专任副教授
　　元智大学资讯管理学系专任助理教授
　　剑桥大学制造研究所访问学者
　　中央佛罗里达大学访问学者
　　国立清华大学工业工程与工程管理学系博士后研究员

　　研究领域：
　　个人研究兴趣主要为资料挖矿与大数据分析、深度学习、智慧制造等领域，结合理论与实务应用，面对制造业智能化的转型需求，发展智慧制造与设备智能化解决方案，以协助制造商提升良率与生产品质。曾执行半导体制造、IC设计、面板制造、印刷电路板制造、3C零组件等厂商委託产学合作研究计画。主要研究成果如「半导体制造智慧与良率提升」、「深度学习于瑕疵分类之应用」、「深度学习于机台异常侦测与诊断分析」、「预测性保养与维护」、「半导体先进制程控制与先进设备控制」、「晶圆图样型辨识与比对」等。共取得4项美国发明专利，6项中华民国发明专利，并获得中国工业工程学会（CIIE）优秀青年工业工程师奖、中华民国电脑学会（CSROC）杰出青年奖、科技部优秀年轻学者研究计画、元智大学青年学者研究奖、服务科学学会（S3TW）温世仁服务科学新苗奖等学术荣誉。
 

第1 章 大数据分析与资料挖矿概论
第2 章 大数据分析的基础：Hadoop
第3 章 资料与资料准备
第4 章 关联规则
第5 章 约略集合理论
第6 章 决策树分析    
第7 章 类神经网路
第8 章 多变量分析
第9 章 回归与时间资料分析
第10 章 简单贝氏分类法与贝氏网路
第11 章 商业智慧
第12 章 制造智慧
第13 章 数位决策及商业分析与最佳化

 

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这本书给我的感觉，就像一位经验丰富的老朋友，在循循善诱地教你如何在这个信息爆炸的时代洞察规律。它没有上来就给你抛出一大堆难懂的术语，而是从最贴近我们生活和工作的场景出发，引导我们去思考数据背后的意义。我最欣赏的是它对“为什么”的深度挖掘。很多时候，我们知道如何操作一个工具，但却不理解它为什么能这样工作，或者在什么情况下最适合使用。 《大数据分析与资料挖矿2/e》恰恰填补了这一块的空白。它会花很多篇幅去解释各种方法的原理，以及它们背后的数学模型。虽然我不是数学系出身，但作者的讲解方式让我觉得一点都不枯燥，反而有一种探索科学奥秘的乐趣。更重要的是，它教我如何批判性地看待数据和分析结果。在信息泛滥的时代，学会辨别真伪、理解数据的局限性，是至关重要的能力。这本书在这方面给予了我非常宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是我最近读过最让人耳目一新的技术类书籍之一了。首先，它的视角非常宏观，不局限于某一种特定的工具或语言，而是从更广阔的视野去解读大数据分析和数据挖掘的整个流程和核心思想。这对于我这种想要建立整体概念的人来说，简直是及时雨。不像有些书，上来就讲Python代码或者R语言的某个函数，那样学完之后，你可能只会用那个函数，但却不明白它在整个分析过程中扮演的角色。 这本书则不同，它强调的是“道”而不是“术”。它会告诉你，在进行一次数据挖掘项目时，你需要考虑哪些步骤，每个步骤的目的是什么，以及可能遇到的挑战。它还会涉及到一些数据伦理和商业价值的讨论，这让我意识到，技术只是工具，最终的目的是解决实际问题，创造商业价值。我之前就因为只关注技术细节，而忽略了这些更深层次的东西，导致分析出来的结果总感觉差点意思。现在看了这本书，我开始从一个更全面的角度去思考问题，这对我来说是一个巨大的提升。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为大数据分析和数据挖掘离我这样的普通职场人士会比较遥远，没想到读了《大数据分析与资料挖矿2/e》之后，我发现这些技能其实可以应用到我工作和生活的方方面面。这本书的实用性超乎我的想象！作者没有把重点放在那些高大上的学术理论上，而是用很多非常接地气的案例，展示了如何利用数据分析来解决实际问题。 比如，它讲解如何通过用户行为数据来优化产品设计，如何利用销售数据预测市场趋势，甚至还有如何通过分析社交媒体舆情来改进服务。这些都让我看到了大数据分析的巨大潜力，也让我对自己未来的职业发展有了新的思考。我不再觉得这是那些数据科学家才需要掌握的技能，而是每个人都应该具备的基本素养。这本书就像打开了一扇新世界的大门，让我看到了更多可能性，并且给予了我切实可行的方向。

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哇，我必须说，《大数据分析与资料挖矿2/e》的排版和内容设计真的太用心了！翻开书的第一页，就被它那种清晰、有条理的布局吸引住了。每一章的开头都有明确的章节目标，让你知道接下来要学什么，学完之后能达到什么程度。而且，书里穿插的大量图表、流程图和可视化示意图，简直是救星！我以前看技术书，最头疼的就是文字堆砌，脑子一团浆糊。这本书就不一样了，那些精美的图表，把复杂的概念一下子就讲透了。 我特别喜欢作者在讲解算法时，不仅仅给出公式，还会配上直观的图解，比如决策树的生成过程，或者聚类算法的迭代过程，看着那些图，我脑子里立刻就有了画面感，理解起来比纯粹的文字描述要容易太多太多了。还有，书里的一些“思考题”和“实践练习”，虽然我还没来得及全部做完，但看一眼就知道，这些都是帮助我们巩固知识、加深理解的好机会。感觉作者是真心希望读者能够掌握这些知识，而不是简单地把信息灌输进来。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是为我量身定做的！我一直对大数据分析和数据挖掘这个领域充满了好奇，但又苦于找不到一个清晰易懂的入门指南。市面上很多书要么太过于理论化，让人望而生畏；要么就是一些零散的技巧分享，缺乏系统性。直到我发现了这本《大数据分析与资料挖矿2/e》，感觉就像是拨开了云雾，看到了真相！ 我尤其喜欢它那种循序渐进的学习方式。从最基础的概念讲起，比如什么是大数据，它为什么重要，到后面逐步深入到各种具体的分析方法和挖掘技术。书里举的例子都非常贴近实际应用，不是那种脱离现实的空谈。我经常在阅读的过程中，脑海里就能浮现出那些场景，仿佛自己也在亲手操作一样。而且，作者在解释一些复杂概念的时候，会用很多生动的比喻，这一点真的太赞了！我这种初学者，最怕的就是那些晦涩难懂的术语，这书很好的避免了这个问题，让我能轻松地跟上作者的思路，一点点地构建起自己的知识体系。