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具体描述

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）

著者信息

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。

图书目录

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