1.採用Microsoft 微軟所推出Power BI 軟體結合Excel 應用工具，透過步驟化的教學與說明，讓跨領域者與商業數據分析應用技能相互整合。
2.本書囊括資料清理到應用與視覺化分析等專業知識建構，一應俱全。
3.本書適合對商業智慧跨領域學習感興趣的學習者、學術機構與訓練中心採用，讓學生體驗跨領域職能的整合應用、商業智慧基礎應用、視覺化圖表製作等技術與核心知識建置技能實務操作運用。
具体描述
好的，这是一本关于数据科学、机器学习与深度学习在商业决策中的实际应用的图书简介，重点探讨如何利用先进的分析技术解决复杂的业务问题，并构建可扩展的智能系统。 --- 书名：智能决策系统构建：机器学习、深度学习与商业应用实战 内容简介： 在当今以数据为核心的商业环境中，仅仅收集和存储数据已远远不够。真正的竞争优势来源于从海量信息中提取洞察、预测未来趋势并自动化决策的能力。本书旨在为数据科学家、分析师以及寻求提升企业决策智能化的技术决策者，提供一套系统化、实践驱动的指南，深入剖析如何从零开始构建、部署和优化端到端的智能决策系统。 本书内容涵盖了从基础的数据预处理、特征工程，到复杂模型选择、训练与评估，再到最终的模型部署与性能监控的全生命周期管理。我们不局限于理论阐述，而是通过大量的真实世界案例，展示如何将前沿的算法转化为可量化的商业价值。 第一部分：数据驱动决策的基石——现代数据科学流程 本部分奠定了理解和实施高级分析项目的必要基础。我们将详细解析一个成功的机器学习项目从概念化到落地的完整流程（CRISP-DM 或类比框架）。 数据治理与准备的艺术： 深入探讨数据清洗、缺失值处理、异常值检测的自动化策略。重点讲解如何通过高级的特征工程技术，挖掘原始数据中隐藏的预测信号，包括时间序列特征的构建、文本数据的向量化表示（TF-IDF、Word2Vec的进阶应用），以及如何利用降维技术（如PCA、t-SNE）优化数据集结构，为模型训练做好准备。 探索性数据分析 (EDA) 的深度挖掘： 超越基本的描述性统计，我们讲解如何利用交互式可视化工具，发现数据中的隐藏模式、多变量关系和潜在的数据质量问题。讨论如何将EDA的结果直接反馈到特征选择和模型假设的建立过程中。 模型选择与评估的科学： 系统比较回归、分类、聚类等不同任务下的经典算法（如线性模型、决策树集成、支持向量机）的优缺点。关键在于，我们强调评估指标的选择必须紧密贴合业务目标——例如，在金融欺诈检测中，如何平衡精确率 (Precision) 和召回率 (Recall)；在推荐系统中，如何衡量排名质量 (NDCG)。 第二部分：进阶机器学习与前沿算法实战 本部分聚焦于提升模型预测能力和处理复杂非结构化数据的技术。 集成学习的威力： 详细剖析随机森林、梯度提升机 (GBM) 的工作原理，并深入讲解如 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 等现代集成框架的内部机制、参数调优策略以及它们在结构化数据竞赛中的统治地位。我们将展示如何使用这些工具来解决高维稀疏数据的分类和回归问题。 时间序列预测的现代方法： 对于需要预测未来趋势的业务（如库存管理、需求预测），本书超越传统的 ARIMA 模型，重点介绍如何利用循环神经网络（RNNs，特别是 LSTMs 和 GRUs）以及基于注意力机制 (Attention) 的模型来捕捉复杂的季节性、周期性和长期依赖性。 无监督学习的商业洞察： 探讨 K-Means、DBSCAN 等聚类算法在客户分群、异常检测中的实际部署。特别关注如何利用高斯混合模型 (GMM) 进行更灵活的概率密度估计，并在市场细分中找到具有统计学意义的商业群体。 第三部分：深度学习在非结构化数据中的应用 本部分是本书的前沿核心，专注于如何利用神经网络处理图像、文本和序列数据，以解锁新的商业价值。 自然语言处理 (NLP) 的革命： 详细介绍从词嵌入 (Embeddings) 到 Transformer 架构的演变。我们将实战演示如何使用预训练模型（如 BERT、RoBERTa 的精简版）进行文本分类、情感分析、命名实体识别 (NER)，以及如何针对特定行业领域（如法律合同、医疗报告）进行高效的迁移学习微调。 计算机视觉基础与应用： 介绍卷积神经网络 (CNN) 的基本结构（LeNet, VGG, ResNet）。应用场景聚焦于自动化质量检测、零售商店客流分析和文档图像理解，强调模型轻量化 (Model Quantization) 和移动端部署的挑战与解决方案。 生成模型与数据增强： 探讨生成对抗网络 (GANs) 在生成合成数据以解决数据稀疏性问题中的潜力，以及变分自编码器 (VAEs) 在特征空间学习中的应用。 第四部分：模型部署、可解释性与伦理 构建出高性能的模型只是成功的一半；将其安全、可靠、可解释地投入生产环境才是关键。 模型运维 (MLOps) 实践： 系统讲解模型从训练环境到生产环境的“最后一公里”。内容包括使用容器化技术（如 Docker）打包模型服务、构建高效的 API 接口、实施持续集成/持续部署 (CI/CD) 流程，以及自动化模型性能的实时监控与漂移检测。 模型可解释性 (XAI)： 在金融、医疗等高风险领域，模型的“黑箱”特性是不可接受的。本书深入讲解 LIME 和 SHAP 值等技术，帮助分析师理解单个预测背后的驱动因素，从而建立用户信任并满足监管要求。 公平性、偏差与伦理考量： 探讨数据偏差如何植入模型，并讨论在模型设计阶段如何主动检测和缓解算法偏见，确保决策系统的公平性和社会责任性。 本书通过整合理论深度、算法广度与企业级部署的实战经验，致力于培养读者构建下一代智能决策系统的综合能力。它不仅仅是一本关于算法的书，更是一份关于如何通过技术驱动业务转型的路线图。
著者信息
图书目录
第一章 大數據擷取常見問題：介紹
第二章 Power Query概觀
2.1 尋找及連接各式各樣來源的資料及實務
2.2 資料載入後，合併及重塑資料來源，以符合資料分析需求
第三章 Power Query實務範例
3.1 任務1：將產品匯入至Excel活頁簿
3.2 任務2：匯入OData摘要訂單資料
3.3 任務3：合併「產品」和「總銷售額」的查詢
3.4 補充說明
第四章 Power View
4.1 Power View的資料來源
4.2 使用Excel、Power Pivot和DAX擴充資料模型關聯
4.3 建置Power View資料表
4.4 建立圖表及其他視覺效果
4.5 Power View中的視覺效果實務範例
第五章 Power Map概觀及實務
5.1 在Power Map導覽中探索資料
5.2 在Power Map導覽中新增或移動場景
5.3 將Power Map中的資料視覺化
5.4 在Power Map導覽中篩選資料
5.5 變更Power Map的時間選項
5.6 在Power Map中建立自訂地圖
5.7 Power Map實務範例（使用「不動產買賣實價登錄批次資料」說房價變化情況）
第六章 Power BI實務範例
•從Microsoft Azure Marketplace下載資料
附 錄
第二章 Power Query概觀
2.1 尋找及連接各式各樣來源的資料及實務
2.2 資料載入後，合併及重塑資料來源，以符合資料分析需求
第三章 Power Query實務範例
3.1 任務1：將產品匯入至Excel活頁簿
3.2 任務2：匯入OData摘要訂單資料
3.3 任務3：合併「產品」和「總銷售額」的查詢
3.4 補充說明
第四章 Power View
4.1 Power View的資料來源
4.2 使用Excel、Power Pivot和DAX擴充資料模型關聯
4.3 建置Power View資料表
4.4 建立圖表及其他視覺效果
4.5 Power View中的視覺效果實務範例
第五章 Power Map概觀及實務
5.1 在Power Map導覽中探索資料
5.2 在Power Map導覽中新增或移動場景
5.3 將Power Map中的資料視覺化
5.4 在Power Map導覽中篩選資料
5.5 變更Power Map的時間選項
5.6 在Power Map中建立自訂地圖
5.7 Power Map實務範例（使用「不動產買賣實價登錄批次資料」說房價變化情況）
第六章 Power BI實務範例
•從Microsoft Azure Marketplace下載資料
附 錄
图书试读
用户评价
评分
身為一個在IT產業打滾多年的老鳥，對於這種結合了特定雲平台和特定視覺化工具的書籍，我的評估標準會稍微嚴苛一點。台灣的企業文化偏向實務操作，員工對於理論的耐心有限，更傾向於「給我步驟，讓我馬上做出來」。所以，如果這本書的章節編排是「先理論、再實作」，那可能前幾章就會流失掉大部分讀者。我比較希望它能採取一種「問題導向」的結構，例如，第一章就拋出一個常見的商業問題（比如：客戶流失率分析），然後帶領讀者逐步使用Power BI和Azure資源去解決它。這樣的好處是，讀者能夠立刻感受到學習的價值，而不是被一大堆陌生的專有名詞轟炸。此外，關於Power BI在安全性與權限控管的章節，如果能有更貼近台灣法規（例如個資法）的討論，那就真的太加分了，畢竟在企業級應用中，這些都是決定專案能不能上線的關鍵紅線。
评分坦白講，市面上關於BI工具的書已經多到讓人眼花撩亂，大家都在教怎麼拖拉元件、怎麼下DAX函數，但真正能把「分析思維」注入到視覺化呈現的，實在寥寥可數。這本強調「大數據分析」的書，如果只是停留在Power BI的基礎操作層面，那真的是浪費了「大數據」這個詞。我比較關注的是，它在數據清洗和轉換這塊下了多少功夫？畢竟，資料從源頭亂七八糟，就算你做出再炫的3D瀑布圖，那也是個笑話。而且，既然提到了Azure，我希望能看到如何利用雲端資源來處理TB級別的資料，而不是用我筆電裡的小型Excel檔案來做範例。如果它能提供一些關於資料治理（Data Governance）在實際企業環境中如何落地的思考框架，那就更好了，畢竟光有工具，沒有策略，最終還是會變成一堆漂亮的圖，卻沒有人相信的「數據廢紙」。這本書的成敗，就在於它能不能跨越單純的軟體教學，觸及到「商業洞察」的層次。
评分這本的封面設計雖然看起來中規中矩，但它選用的色調和字體，給人一種「嚴謹但不失現代感」的印象。這點很重要，因為讀者在選擇技術書籍時，除了內容紮實度外，視覺上的親和力也決定了他們是否願意花時間深入閱讀。我觀察到許多技術書的範例圖片都停留在舊版的軟體介面，如果這本能確保所有截圖都是最新版Power BI Desktop和相關Azure門戶的樣貌，那對讀者來說就是極大的尊重。畢竟，軟體更新速度快得嚇人，過時的截圖只會徒增讀者的困惑和挫敗感。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的顧問，在關鍵的技術轉折點提供「為什麼要這樣做」的解釋，而不只是「怎麼做」的SOP，這樣才能真正培養出讀者獨立分析問題的能力，而不僅僅是複製貼上程式碼的機器人。
评分這本號稱要帶我們玩轉大數據分析，還把Power BI跟Azure搬出來的工具書，光書名就夠吸引眼球了，畢竟現在哪個公司不喊著要數據驅動決策？我一翻開目錄，嘿，這排版設計得還挺簡潔有力，不像有些技術書那種密密麻麻的文字地獄，看起來至少是個可以長期抗戰的夥伴。不過，光看書名想像空間很大，實際內容是不是真的能把Power BI那些複雜的視覺化技巧，配上Azure那種雲端架構的複雜度，用台灣人聽得懂的方式講清楚，這才是關鍵。畢竟，技術書最怕的就是那種翻譯腔太重，或者把國外的案例死板搬過來，結果我們實際操作時就卡在語言或環境差異上，然後只好把書束之高閣，變成書櫃裡的光榮勳章。我特別期待它在處理台灣本地數據格式時，有沒有提供什麼「撇步」或調整的訣竅，不然光學理論，那跟看YouTube教學影片有什麼兩樣？總之，希望它真的能讓我們從數據小白，變成能做出像樣儀表板的「繪圖高手」，而不是看到報表就頭痛的工程師。
评分說真的，看到「Azure雲端平台」這幾個字，我的心頭就稍微涼了一下，因為Azure對許多中小企業來說，門檻還是偏高，不像某些雲服務那麼容易上手。這本書如果只是把Azure當成一個展示Scale能力的背景板，那還不如不要提，反而容易讓讀者產生距離感。我比較希望看到的是，它如何巧妙地將Power BI的即時分析能力，與Azure的彈性擴充資源（像是Azure Synapse或Data Factory）進行無縫對接。如果它能用一個貫穿全書的虛擬專案，模擬從資料擷取、清洗、建模到最後報表發布的全流程，讓讀者在跟著操作的過程中，自然而然地理解不同服務之間的協作關係，那這本書的價值才能真正凸顯出來。畢竟，真正的「大數據分析」從來都不是單一工具的戰鬥，而是整個生態系的協同作業。
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