大數據分析與資料挖礦2/e pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• 數據挖掘
• 數據分析
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• 統計學習
• 商業智能
• Python
• R語言
• 數據可視化
• 算法

本書主要介紹大數據分析與資料挖礦的理論方法與應用，並加入豐富的實務案例介紹，深入淺齣地剖析從數據中淘金的祕訣。新版內容共分為三篇十三章，涵蓋大數據分析的基本概念、數據的前處理、大數據分析的方法與實證，以及大數據分析在商業與製造上的進階應用，並且新增機器學習與深度學習相關的方法介紹，增加讀者在大數據分析實務應用上更多元的分析方法。書中也提供R程式語言與實作範例輔以說明，使讀者易於應用，進而提升大數據分析和數位決策能力。

專文推薦（以姓名筆劃排序）

　　大數據分析是一門需要理論與實務緊密依存的新顯學，其應用層麵廣泛，近年來各産業均積極投入巨量資料的分析和研究，為颱灣經濟發展注入一股活水。半導體製程中，每秒鍾産生上百萬筆的産品檢測和生産參數值，颱積電長期緻力於半導體大數據分析，在提升良率、改善流程、降低成本與縮短先進製程的研發週期等方麵均成效顯著。颱積電也持續與學術界密切交流、分享成功經驗，透過産學閤作實現産學互惠，使學界理論和業界應用與時俱進。大數據分析與資料挖礦技術，將是颱灣産業革新的推手，本書不僅是理論指南，更是實戰手冊，為企業搭建一座資料與決策之間的橋樑，協助企業經營與産業環境的永續發展。－王建光 先生（颱積電 副總經理）

　　知識經濟的時代，巨量資料必須經過分析提煉纔能産齣潛在有用的資訊，進而成為知識以協助相關決策，成為現代企業和國傢決勝之關鍵軟實力。人力資源的資料也可以透過大數據分析，以提升企業人力資本效益和人力資源管理決策品質。簡教授及其研究團隊將長期纍積的研發成果整理成書，並結閤實際案例和參考程式，內容充實完整，可作為各産業經理人進修之重要參考，並與1111人力銀行閤作建立「大數據人纔專區」，以培育國內亟需的大數據分析人纔。－林文雄 先生（1111人力銀行 總裁）

　　隨著資訊科技的飛快進步，企業中每個業務或生産活動所産生的資料量也隨著大幅增加。如何善加利用這些存在於企業內、外部的巨量資料，決定瞭企業對未來的決策速度和競爭優勢，也是企業必須麵臨的新挑戰。本書不但具有深厚且嚴謹的理論基礎，還詳述瞭資料挖礦流程和各種分析工具，更提供實務上的應用經驗，是想要瞭解巨量資料不可或缺的參考書籍。－李秉傑 先生（晶元光電 董事長兼策略長）

　　在資訊爆炸的時代，從巨量資料中找到有價值的資訊成為企業重要的課題，如同在海底尋找寶藏一般，在充斥著洋流、生態變化的環境下尋找未知的寶藏，搜尋的過程充滿著未知，並不能永遠按照原來的構想去做，而是在充滿變化的環境中略有耳聞、心嚮往之的摸索、尋找有價值的寶藏。簡教授及其研究團隊和颱達電子閤作，協助企業在大數據中理齣頭緒、整理齣脈絡，纔能依循著脈絡獲得智慧，這是門值得學習的科學，也在企業運作中發揮實質的成效。－鄭　平 先生（颱達電子 執行長）

　　工程資料分析和資料挖礦是半導體産業提升良率的重要工具，也是旺宏電子的核心能力之一，隨著晶圓廠的高度自動化和奈米先進製程技術的導入，大數據分析的挑戰更勝以往。簡教授及其研究團隊和旺宏電子有長期的産學閤作研究，其精心編著的《大數據分析與資料挖礦》提供完整的分析架構和工具，並結閤各種産業案例和心得，對於個人和組織全麵提升大數據分析能力、挖掘蘊藏在資料礦山中的寶藏有非常大的幫助，亦可協助颱灣企業轉型麵嚮數位決策時代。－盧誌遠 先生（中央研究院院士、欣銓科技董事長、旺宏電子總經理）

　　當今企業無不競逐巨量資料的無限商機以建立領先群雄的競爭優勢，如何駕馭巨量資料的應用以擷取其中可實行的新商業契機、同時結閤決策者經驗與能力是企業緻勝的關鍵。本書精闢的資料挖礦理論、工具與大數據分析等方法的闡述，有效縮短使用大數據分析應用的學習麯綫、提供營運者有決策價值之關鍵資訊，也啓發讀者從不同角度洞悉巨量資料訊息的價值，以激發齣企業界新創思維的魅力。－蔡文弘 先生（廣達電腦 執行副總經理）

好的，這是一份關於一本假設的圖書的詳細簡介，該圖書不涉及《大數據分析與資料挖礦2/e》的內容。 --- 《失落的星圖：古代天文學與宇宙觀的復興》 導言：凝視穹頂的古老智慧 自人類文明伊始，星空一直是知識、信仰與恐懼的交匯點。它不僅是計時和導航的工具，更是理解自身在宇宙中位置的終極綫索。《失落的星圖：古代天文學與宇宙觀的復興》並非一本關於現代天體物理學的教科書，它是一場深入人類思維深處的曆史性探險，旨在重新發掘那些在科學革命的浪潮中被邊緣化，卻蘊含著深刻洞察力的古代觀測體係、數學模型以及文化哲學。 本書將帶領讀者穿越時空，重返巴比倫的尖塔、瑪雅的金字颱、中國的靈颱，以及古希臘的雅典學院，考察不同文明如何解釋日月星辰的運行，以及這些解釋如何塑造瞭他們的社會結構、神話體係乃至政治權力。我們聚焦於“知識的係統化”這一關鍵階段，探討古人如何將混沌的星象轉化為可預測、可記錄的知識體係，並探討這些知識體係在不同文化間的傳播、融閤與分化。 第一部分：文明的搖籃——早期觀測的基石 第一章：泥闆上的天象記錄：美索不達米亞的精密測繪 美索不達米亞文明（蘇美爾、阿卡德、巴比倫）是世界上最早進行係統化天文學記錄的文明之一。本章詳細解析瞭楔形文字泥闆上保存的天文數據，特彆是“天文曆書”（Almanacs）和“目標錶”（Goal Year Texts）的結構與用途。我們將深入探討巴比倫人在計算金星、月亮周期方麵的驚人精度，以及他們如何利用“曆法校正法”（Intercalation）來協調陰曆與陽曆的差異。不同於現代科學注重預測，巴比倫天文學的早期驅動力是占星術和神意解讀，本章將分析神諭與觀測數據之間錯綜復雜的關係，闡明“科學”與“宗教”在早期文明中的不可分割性。 第二章：新大陸的幾何學：瑪雅與印加的曆法與建築對齊 跨越大洋，中美洲的瑪雅人發展齣獨立且高度精確的曆法係統——“長紀年曆”和“圓曆”。本章著重分析庫庫爾坎金字塔（奇琴伊察）和帕卡爾（帕倫剋）墓室中的天文符號。我們將探討瑪雅祭司如何通過對太陽、月亮和金星會閤周期的精確追蹤，來確定戰爭、祭祀和播種的最佳時機。此外，本書還將考察安第斯山脈的印加文明，重點研究他們如何利用“休阿卡”（Huaca）和特定山峰作為天然的天文觀測站，實現對至點和分點（夏至、鼕至、春分、鞦分）的標記。 第三章：天人閤一的秩序：中國古代的天象觀測與政治哲學 在中國，天文學自古即是“王官之學”，直接關乎政權的閤法性。《失落的星圖》將考察從《尚書·堯典》到漢代《太史公書》中對星官體係的描述。重點分析“渾天說”與“蓋天說”的爭論，以及張衡的渾天儀的發明及其意義。本章尤其關注“天人感應論”如何指導瞭曆法修訂和“改元”製度，探討曆法本身如何被用作維護皇權“奉天承運”的工具，以及中國古代對“新星”、“客星”（超新星/彗星）的詳盡記錄，如何構建瞭一個獨特的曆史時間軸。 第二部分：古典時代的理性構建與衰落 第四章：希臘的宇宙模型：從地心說到幾何學的勝利 本部分聚焦於古希臘思想傢如何將經驗觀察提升到純粹的幾何學演繹層麵。我們將詳細解析柏拉圖學院對“完美圓形”的偏執，以及亞裏士多德的“同心天球”模型如何成為西方世界的主導範式。重點研究托勒密（Ptolemy）的《至大論》（Almagest）——它不僅僅是記錄，更是一套復雜的數學工具集。我們將解析本輪（Epicycles）和均輪（Deferents）的幾何構造，理解為何這個復雜但能“拯救現象”（Soteros Phenomenon）的模型能在隨後的近一韆五百年中占據統治地位。 第五章：伊斯蘭黃金時代的繼承與創新 當歐洲經曆“黑暗時代”時，伊斯蘭學者在巴格達、開羅等地繼承並發揚瞭希臘和印度的天文遺産。本章關注巴爾赫（Al-Battani）對地球進動（Precession）的精確測定，以及在馬哈拉格（Maragheh）天文颱進行的對托勒密模型的係統性修正（如帕西特體係）。我們將探討伊斯蘭世界對精確天文儀器的改進——如星盤（Astrolabe）的精湛工藝，以及這些技術如何反哺瞭他們的航海、地理學乃至醫學實踐。 第六章：中世紀歐洲的復蘇與矛盾 本章審視瞭中世紀經院哲學如何試圖調和亞裏士多德/托勒密的宇宙觀與基督教神學。我們將分析伯納德·西爾維斯特裏斯和托馬斯·阿奎那等人對宇宙結構的詮釋。探討中世紀早期的曆法改革嘗試，以及在13世紀牛津學派（如布雷特）對亞裏士多德物理學局限性的初步質疑，為後來的哥白尼革命埋下瞭思想的火種。 第三部分：解讀星圖：宇宙觀的文化滲透 第七章：占星術的社會功能：從宮廷到民間 古代天文學與占星術的界限模糊不清。本章旨在去汙名化地研究占星術在古代社會的實際功能。我們將分析黃道十二宮如何成為一種普遍的分類係統，如何影響法律的製定（如“天災人禍”的關聯）、醫學的診斷（如體液學說與行星對應）以及個人命運的敘事。我們將比對印度的吠陀占星術、波斯占星學與希臘占星術的差異，揭示其作為一種“社會管理技術”的作用。 第八章：失落的視角：非綫性宇宙觀的殘餘 並非所有文明都采納瞭嚴格的、以地球為中心的球體模型。本章探討那些在主流敘事中被忽略的、關於宇宙形態的非主流觀念。例如，某些土著文化中關於“天空的結構”的描繪，或者古代印度教（如毗濕奴往世書）中描述的多重宇宙層級結構。這些“殘餘的視角”提供瞭寶貴的對照樣本，幫助我們理解知識體係選擇的偶然性與文化必然性。 結語：曆史的軌道與我們的新發現 《失落的星圖》的終極目的，是提醒我們現代科學並非一個綫性的、不可避免的進步過程。古代天文學傢、數學傢和哲學傢通過他們的方法和視角，構建瞭與我們今天截然不同的、但同樣完整和自洽的宇宙圖景。理解他們的成功、他們的錯誤以及他們對“秩序”的執著，能讓我們以更謙卑的姿態，重新審視我們對浩瀚宇宙的當代理解，並認識到知識的産生是深深植根於特定文化土壤之中的創造性行為。本書旨在激發讀者對人類求知曆程中那些被遺忘的璀璨星光，進行一次深度而全麵的迴望。 ---

作者簡介

簡禎富（Chen-Fu Chien, Ph.D.）

　　現職：
　　國立清華大學清華講座教授：工業工程與工程管理學係/EMBA/MBA
　　科技部人工智慧製造係統研究中心主任
　　IC産業同盟暨清華—颱積電卓越製造中心主持人
　　科技部工業工程與管理學門召集人

　　學曆與訓練：
　　哈佛大學商學院PCMPCL結業
　　威斯康辛大學麥迪遜分校決策科學與作業研究博士
　　國立清華大學工業工程係暨電機工程係雙學位（斐陶斐榮譽會員）

　　經曆與榮譽：
　　國立清華大學主任秘書、中華卓越經營決策學會理事長、國科會固本精進計畫推動辦公室總主持人、「竹科2.0」規劃計畫主持人、國立清華大學副研發長兼首任産學閤作執行長、颱積電工業工程處副處長（2005-2008藉調）、加州大學柏剋萊分校傅爾布萊特學者、日本早稻田大學青年訪問學者奬勵、劍橋大學訪問教授等。創設紫軾書院（Just College）、清華IC學堂，發展紫式決策、PDCCCR製造策略架構、工業3.5和藍湖策略（Blue Lakes Strategy），發錶超過160篇學術期刊論文，取得20項半導體製造國際發明專利，著有《決策分析與管理》等書；主編《半導體製造技術與管理》、《産業工程與管理個案》、《創業清華》、《固本科園颱灣精進》及《清華百人會》等書及《竹科30》有聲書。並撰寫颱積電、聯發科、創意電子等12篇哈佛管理個案。榮獲行政院傑齣科技貢獻奬、國傢品質奬、科技部三次傑齣研究奬、優秀年輕學者研究計畫、經濟部大學産業經濟貢獻奬、教育部産學閤作研究奬、科技管理學會院士、APIEMS Fellow、呂鳳章奬章、清華大學第一屆傑齣産學閤作奬、傑齣工程教授、工程論文奬、工業工程奬章、工業工程論文奬及2011 IEEE TASE Best Paper Award、2015 IEEE TSM Best Paper Award等學術殊榮，國科會《學與緻用》介紹的九個標竿之一。

　　研究領域：
　　決策分析、大數據分析、半導體製造、智能製造

許嘉裕

　　現職：
　　國立颱北科技大學工業工程與管理係專任副教授

　　學曆：
　　國立清華大學工業工程與工程管理學係博士
　　國立清華大學工業工程與工程管理學係碩士
　　國立成功大學統計學係學士

　　經曆：
　　美國NVIDIA解決方案架構訪問研究員
　　元智大學資訊管理學係專任副教授
　　元智大學資訊管理學係專任助理教授
　　劍橋大學製造研究所訪問學者
　　中央佛羅裏達大學訪問學者
　　國立清華大學工業工程與工程管理學係博士後研究員

　　研究領域：
　　個人研究興趣主要為資料挖礦與大數據分析、深度學習、智慧製造等領域，結閤理論與實務應用，麵對製造業智能化的轉型需求，發展智慧製造與設備智能化解決方案，以協助製造商提升良率與生産品質。曾執行半導體製造、IC設計、麵闆製造、印刷電路闆製造、3C零組件等廠商委託産學閤作研究計畫。主要研究成果如「半導體製造智慧與良率提升」、「深度學習於瑕疵分類之應用」、「深度學習於機颱異常偵測與診斷分析」、「預測性保養與維護」、「半導體先進製程控製與先進設備控製」、「晶圓圖樣型辨識與比對」等。共取得4項美國發明專利，6項中華民國發明專利，並獲得中國工業工程學會（CIIE）優秀青年工業工程師奬、中華民國電腦學會（CSROC）傑齣青年奬、科技部優秀年輕學者研究計畫、元智大學青年學者研究奬、服務科學學會（S3TW）溫世仁服務科學新苗奬等學術榮譽。
 

第1 章 大數據分析與資料挖礦概論
第2 章 大數據分析的基礎：Hadoop
第3 章 資料與資料準備
第4 章 關聯規則
第5 章 約略集閤理論
第6 章 決策樹分析    
第7 章 類神經網路
第8 章 多變量分析
第9 章 迴歸與時間資料分析
第10 章 簡單貝氏分類法與貝氏網路
第11 章 商業智慧
第12 章 製造智慧
第13 章 數位決策及商業分析與最佳化

 

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哇，我必須說，《大數據分析與資料挖礦2/e》的排版和內容設計真的太用心瞭！翻開書的第一頁，就被它那種清晰、有條理的布局吸引住瞭。每一章的開頭都有明確的章節目標，讓你知道接下來要學什麼，學完之後能達到什麼程度。而且，書裏穿插的大量圖錶、流程圖和可視化示意圖，簡直是救星！我以前看技術書，最頭疼的就是文字堆砌，腦子一團漿糊。這本書就不一樣瞭，那些精美的圖錶，把復雜的概念一下子就講透瞭。 我特彆喜歡作者在講解算法時，不僅僅給齣公式，還會配上直觀的圖解，比如決策樹的生成過程，或者聚類算法的迭代過程，看著那些圖，我腦子裏立刻就有瞭畫麵感，理解起來比純粹的文字描述要容易太多太多瞭。還有，書裏的一些“思考題”和“實踐練習”，雖然我還沒來得及全部做完，但看一眼就知道，這些都是幫助我們鞏固知識、加深理解的好機會。感覺作者是真心希望讀者能夠掌握這些知識，而不是簡單地把信息灌輸進來。

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我原本以為大數據分析和數據挖掘離我這樣的普通職場人士會比較遙遠，沒想到讀瞭《大數據分析與資料挖礦2/e》之後，我發現這些技能其實可以應用到我工作和生活的方方麵麵。這本書的實用性超乎我的想象！作者沒有把重點放在那些高大上的學術理論上，而是用很多非常接地氣的案例，展示瞭如何利用數據分析來解決實際問題。 比如，它講解如何通過用戶行為數據來優化産品設計，如何利用銷售數據預測市場趨勢，甚至還有如何通過分析社交媒體輿情來改進服務。這些都讓我看到瞭大數據分析的巨大潛力，也讓我對自己未來的職業發展有瞭新的思考。我不再覺得這是那些數據科學傢纔需要掌握的技能，而是每個人都應該具備的基本素養。這本書就像打開瞭一扇新世界的大門，讓我看到瞭更多可能性，並且給予瞭我切實可行的方嚮。

评分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為我量身定做的！我一直對大數據分析和數據挖掘這個領域充滿瞭好奇，但又苦於找不到一個清晰易懂的入門指南。市麵上很多書要麼太過於理論化，讓人望而生畏；要麼就是一些零散的技巧分享，缺乏係統性。直到我發現瞭這本《大數據分析與資料挖礦2/e》，感覺就像是撥開瞭雲霧，看到瞭真相！ 我尤其喜歡它那種循序漸進的學習方式。從最基礎的概念講起，比如什麼是大數據，它為什麼重要，到後麵逐步深入到各種具體的分析方法和挖掘技術。書裏舉的例子都非常貼近實際應用，不是那種脫離現實的空談。我經常在閱讀的過程中，腦海裏就能浮現齣那些場景，仿佛自己也在親手操作一樣。而且，作者在解釋一些復雜概念的時候，會用很多生動的比喻，這一點真的太贊瞭！我這種初學者，最怕的就是那些晦澀難懂的術語，這書很好的避免瞭這個問題，讓我能輕鬆地跟上作者的思路，一點點地構建起自己的知識體係。

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這絕對是我最近讀過最讓人耳目一新的技術類書籍之一瞭。首先，它的視角非常宏觀，不局限於某一種特定的工具或語言，而是從更廣闊的視野去解讀大數據分析和數據挖掘的整個流程和核心思想。這對於我這種想要建立整體概念的人來說，簡直是及時雨。不像有些書，上來就講Python代碼或者R語言的某個函數，那樣學完之後，你可能隻會用那個函數，但卻不明白它在整個分析過程中扮演的角色。 這本書則不同，它強調的是“道”而不是“術”。它會告訴你，在進行一次數據挖掘項目時，你需要考慮哪些步驟，每個步驟的目的是什麼，以及可能遇到的挑戰。它還會涉及到一些數據倫理和商業價值的討論，這讓我意識到，技術隻是工具，最終的目的是解決實際問題，創造商業價值。我之前就因為隻關注技術細節，而忽略瞭這些更深層次的東西，導緻分析齣來的結果總感覺差點意思。現在看瞭這本書，我開始從一個更全麵的角度去思考問題，這對我來說是一個巨大的提升。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像一位經驗豐富的老朋友，在循循善誘地教你如何在這個信息爆炸的時代洞察規律。它沒有上來就給你拋齣一大堆難懂的術語，而是從最貼近我們生活和工作的場景齣發，引導我們去思考數據背後的意義。我最欣賞的是它對“為什麼”的深度挖掘。很多時候，我們知道如何操作一個工具，但卻不理解它為什麼能這樣工作，或者在什麼情況下最適閤使用。 《大數據分析與資料挖礦2/e》恰恰填補瞭這一塊的空白。它會花很多篇幅去解釋各種方法的原理，以及它們背後的數學模型。雖然我不是數學係齣身，但作者的講解方式讓我覺得一點都不枯燥，反而有一種探索科學奧秘的樂趣。更重要的是，它教我如何批判性地看待數據和分析結果。在信息泛濫的時代，學會辨彆真僞、理解數據的局限性，是至關重要的能力。這本書在這方麵給予瞭我非常寶貴的指導。