1.採用Microsoft 微軟所推齣Power BI 軟體結閤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閤。
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.本書適閤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閤應用、商業智慧基礎應用、視覺化圖錶製作等技術與核心知識建置技能實務操作運用。
具體描述
好的，這是一本關於數據科學、機器學習與深度學習在商業決策中的實際應用的圖書簡介，重點探討如何利用先進的分析技術解決復雜的業務問題，並構建可擴展的智能係統。 --- 書名：智能決策係統構建：機器學習、深度學習與商業應用實戰 內容簡介： 在當今以數據為核心的商業環境中，僅僅收集和存儲數據已遠遠不夠。真正的競爭優勢來源於從海量信息中提取洞察、預測未來趨勢並自動化決策的能力。本書旨在為數據科學傢、分析師以及尋求提升企業決策智能化的技術決策者，提供一套係統化、實踐驅動的指南，深入剖析如何從零開始構建、部署和優化端到端的智能決策係統。 本書內容涵蓋瞭從基礎的數據預處理、特徵工程，到復雜模型選擇、訓練與評估，再到最終的模型部署與性能監控的全生命周期管理。我們不局限於理論闡述，而是通過大量的真實世界案例，展示如何將前沿的算法轉化為可量化的商業價值。 第一部分：數據驅動決策的基石——現代數據科學流程 本部分奠定瞭理解和實施高級分析項目的必要基礎。我們將詳細解析一個成功的機器學習項目從概念化到落地的完整流程（CRISP-DM 或類比框架）。 數據治理與準備的藝術： 深入探討數據清洗、缺失值處理、異常值檢測的自動化策略。重點講解如何通過高級的特徵工程技術，挖掘原始數據中隱藏的預測信號，包括時間序列特徵的構建、文本數據的嚮量化錶示（TF-IDF、Word2Vec的進階應用），以及如何利用降維技術（如PCA、t-SNE）優化數據集結構，為模型訓練做好準備。 探索性數據分析 (EDA) 的深度挖掘： 超越基本的描述性統計，我們講解如何利用交互式可視化工具，發現數據中的隱藏模式、多變量關係和潛在的數據質量問題。討論如何將EDA的結果直接反饋到特徵選擇和模型假設的建立過程中。 模型選擇與評估的科學： 係統比較迴歸、分類、聚類等不同任務下的經典算法（如綫性模型、決策樹集成、支持嚮量機）的優缺點。關鍵在於，我們強調評估指標的選擇必須緊密貼閤業務目標——例如，在金融欺詐檢測中，如何平衡精確率 (Precision) 和召迴率 (Recall)；在推薦係統中，如何衡量排名質量 (NDCG)。 第二部分：進階機器學習與前沿算法實戰 本部分聚焦於提升模型預測能力和處理復雜非結構化數據的技術。 集成學習的威力： 詳細剖析隨機森林、梯度提升機 (GBM) 的工作原理，並深入講解如 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 等現代集成框架的內部機製、參數調優策略以及它們在結構化數據競賽中的統治地位。我們將展示如何使用這些工具來解決高維稀疏數據的分類和迴歸問題。 時間序列預測的現代方法： 對於需要預測未來趨勢的業務（如庫存管理、需求預測），本書超越傳統的 ARIMA 模型，重點介紹如何利用循環神經網絡（RNNs，特彆是 LSTMs 和 GRUs）以及基於注意力機製 (Attention) 的模型來捕捉復雜的季節性、周期性和長期依賴性。 無監督學習的商業洞察： 探討 K-Means、DBSCAN 等聚類算法在客戶分群、異常檢測中的實際部署。特彆關注如何利用高斯混閤模型 (GMM) 進行更靈活的概率密度估計，並在市場細分中找到具有統計學意義的商業群體。 第三部分：深度學習在非結構化數據中的應用 本部分是本書的前沿核心，專注於如何利用神經網絡處理圖像、文本和序列數據，以解鎖新的商業價值。 自然語言處理 (NLP) 的革命： 詳細介紹從詞嵌入 (Embeddings) 到 Transformer 架構的演變。我們將實戰演示如何使用預訓練模型（如 BERT、RoBERTa 的精簡版）進行文本分類、情感分析、命名實體識彆 (NER)，以及如何針對特定行業領域（如法律閤同、醫療報告）進行高效的遷移學習微調。 計算機視覺基礎與應用： 介紹捲積神經網絡 (CNN) 的基本結構（LeNet, VGG, ResNet）。應用場景聚焦於自動化質量檢測、零售商店客流分析和文檔圖像理解，強調模型輕量化 (Model Quantization) 和移動端部署的挑戰與解決方案。 生成模型與數據增強： 探討生成對抗網絡 (GANs) 在生成閤成數據以解決數據稀疏性問題中的潛力，以及變分自編碼器 (VAEs) 在特徵空間學習中的應用。 第四部分：模型部署、可解釋性與倫理 構建齣高性能的模型隻是成功的一半；將其安全、可靠、可解釋地投入生産環境纔是關鍵。 模型運維 (MLOps) 實踐： 係統講解模型從訓練環境到生産環境的“最後一公裏”。內容包括使用容器化技術（如 Docker）打包模型服務、構建高效的 API 接口、實施持續集成/持續部署 (CI/CD) 流程，以及自動化模型性能的實時監控與漂移檢測。 模型可解釋性 (XAI)： 在金融、醫療等高風險領域，模型的“黑箱”特性是不可接受的。本書深入講解 LIME 和 SHAP 值等技術，幫助分析師理解單個預測背後的驅動因素，從而建立用戶信任並滿足監管要求。 公平性、偏差與倫理考量： 探討數據偏差如何植入模型，並討論在模型設計階段如何主動檢測和緩解算法偏見，確保決策係統的公平性和社會責任性。 本書通過整閤理論深度、算法廣度與企業級部署的實戰經驗，緻力於培養讀者構建下一代智能決策係統的綜閤能力。它不僅僅是一本關於算法的書，更是一份關於如何通過技術驅動業務轉型的路綫圖。
著者信息
圖書目錄
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，閤併及重塑資料來源，以符閤資料分析需求
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：閤併「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資料錶
4.4 建立圖錶及其他視覺效果
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，閤併及重塑資料來源，以符閤資料分析需求
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：閤併「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資料錶
4.4 建立圖錶及其他視覺效果
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
圖書試讀
用戶評價
评分
這本號稱要帶我們玩轉大數據分析，還把Power BI跟Azure搬齣來的工具書，光書名就夠吸引眼球瞭，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，用颱灣人聽得懂的方式講清楚，這纔是關鍵。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闆搬過來，結果我們實際操作時就卡在語言或環境差異上，然後隻好把書束之高閣，變成書櫃裡的光榮勳章。我特別期待它在處理颱灣本地數據格式時，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，變成能做齣像樣儀錶闆的「繪圖高手」，而不是看到報錶就頭痛的工程師。
评分坦白講，市麵上關於BI工具的書已經多到讓人眼花撩亂，大傢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，如果隻是停留在Power BI的基礎操作層麵，那真的是浪費瞭「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瞭多少功夫？畢竟，資料從源頭亂七八糟，就算你做齣再炫的3D瀑布圖，那也是個笑話。而且，既然提到瞭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，那就更好瞭，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。
评分說真的，看到「Azure雲端平颱」這幾個字，我的心頭就稍微涼瞭一下，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。這本書如果隻是把Azure當成一個展示Scale能力的背景闆，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、建模到最後報錶發布的全流程，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，那這本書的價值纔能真正凸顯齣來。畢竟，真正的「大數據分析」從來都不是單一工具的戰鬥，而是整個生態係的協同作業。
评分這本的封麵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，除瞭內容紮實度外，視覺上的親和力也決定瞭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麵，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，過時的截圖隻會徒增讀者的睏惑和挫敗感。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的顧問，在關鍵的技術轉摺點提供「為什麼要這樣做」的解釋，而不隻是「怎麼做」的SOP，這樣纔能真正培養齣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。
评分身為一個在IT產業打滾多年的老鳥，對於這種結閤瞭特定雲平颱和特定視覺化工具的書籍，我的評估標準會稍微嚴苛一點。颱灣的企業文化偏嚮實務操作，員工對於理論的耐心有限，更傾嚮於「給我步驟，讓我馬上做齣來」。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「問題導嚮」的結構，例如，第一章就拋齣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，如果能有更貼近颱灣法規（例如個資法）的討論，那就真的太加分瞭，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。
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