文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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楊清鴻

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文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索：使用 Excel 前言：告別黑盒子，用你最熟悉的工具開啟數據思維的大門 在這個數據爆炸的時代，無論你從事的是市場行銷、人文研究、財務分析還是行政管理，對數據的理解和應用能力都已成為一項核心競爭力。然而，傳統的數據科學和機器學習課程往往充斥著高深的數學公式、複雜的程式碼和令人卻步的專業術語，讓許多渴望轉型的文科背景專業人士望而卻步。 本書正是為了解決這個痛點而誕生。我們深知，對於非技術背景的學習者來說，最重要的是建立起直觀的理解、掌握實際的操作流程，並能迅速將所學應用到日常工作中。因此，我們選擇了最普及、最容易上手的工具——Microsoft Excel——作為我們探索資料科學與機器學習世界的起點。 本書的目標非常明確：讓文科生也能像專業人士一樣，利用視覺化和實戰操作，建立起對數據分析的信心，並親手搭建出基礎的預測模型。 我們不追求最尖端的演算法突破，而是專注於打好最紮實的基礎，讓你明白「為什麼」要這麼做，以及「如何」用你手邊的工具一步步完成。 --- 第一部：數據素養的基石——用Excel建立分析思維 (Foundation: Building Analytical Acumen with Excel) 在正式進入機器學習的殿堂之前，紮實的數據準備和描述性分析是成功的關鍵。許多數據專案的失敗，並非敗給了演算法的複雜性，而是敗給了數據本身的品質問題。本部分將徹底改造你對數據的看法。 第一章：數據世界的初探與Excel環境設定 重新認識你的Excel： 不只是試算表，更是強大的數據處理引擎。我們將探討如何有效利用工作表、儲存格屬性，以及必要的附加元件（如分析工具箱）來準備分析環境。 數據的生命週期與倫理： 數據從哪裡來？如何儲存才是安全的？討論數據收集的規範性、隱私保護的基本概念，以及數據偏見的初步識別。 實戰演練： 建立一個包含多個工作表的「數據儀表板原型」，設定好輸入區、計算區和結果區的基本架構。 第二章：數據清洗與預處理的藝術 認識「髒數據」的常見面貌： 缺失值、異常值（Outliers）、格式不一致、重複記錄。我們將通過具體的Excel函數（如`IFERROR`, `VLOOKUP/XLOOKUP`的進階應用）來處理這些問題。 數據轉換與標準化： 文本轉數字、日期格式統一、類別變數的編碼（使用樞紐分析表進行快速歸類）。 資料透視表的威力： 如何在幾秒鐘內從海量數據中提煉出關鍵指標（KPIs）。這裡將詳細講解如何利用透視表進行多維度的交叉分析，這是機器學習模型訓練前必須完成的探索性分析（EDA）的重要環節。 第三章：描述性統計與數據視覺化 核心統計指標的直觀理解： 平均數、中位數、眾數、標準差、變異數。我們將使用Excel的統計函數，並結合分位數的概念，來描述數據的集中趨勢和分散程度，避免「數字盲」。 超越基本圖表： 掌握直方圖、箱形圖（Box Plot）的繪製與解讀，理解數據分佈的形狀。這些圖表是判斷是否需要進行進一步模型假設的重要依據。 趨勢線與相關性初探： 利用散佈圖和Excel內建的趨勢線功能，直觀感受變數間的線性關係強度，為後續的線性迴歸打下感性基礎。 --- 第二部：機器學習入門——從線性模型開始（Machine Learning Fundamentals via Linear Models） 在建立了乾淨且理解透徹的數據集後，我們將正式進入機器學習的核心領域。本部分將專注於最基礎也最實用的兩種模型：線性迴歸和邏輯迴歸，並完全使用Excel的「規劃求解」和「分析工具箱」來運行這些模型。 第四章：預測的基礎——線性迴歸模型實戰 迴歸分析的概念釐清： 什麼是因變數（Y）？什麼是自變數（X）？如何建立一條最能代表數據趨勢的「最佳擬合線」（Best Fit Line）。 Excel中的最小平方法（OLS）： 詳解如何使用Excel的「分析工具箱」中的「迴歸」模組，生成詳細的統計輸出表。 解讀迴歸報告： 重點解析 $R^2$（決定係數）、調整後 $R^2$、P值（顯著性檢定）。我們將教你如何判斷一個變數是否「真的」具有預測能力，而不是隨機噪音。 模型應用與局限性： 根據訓練好的模型，進行實際的數值預測，並討論線性模型的假設條件（如殘差的正態性、同方差性）在Excel中如何初步判斷。 第五章：分類任務的起步——邏輯迴歸與機率預測 從預測數值到預測類別： 邏輯迴歸在處理二元分類問題（是/否、成功/失敗）中的核心價值。 Sigmoid 函數的魔力： 直觀理解 Sigmoid 函數如何將線性輸出轉換為 0 到 1 之間的機率值。 Excel中的邏輯迴歸模擬： 雖然Excel不內建一鍵式邏輯迴歸，但我們將利用輔助列和迭代計算的思想，手動模擬計算係數的過程，加深對參數估算的理解。 決策邊界與分類準確率： 如何設定一個閾值（Threshold）來決定最終的分類結果，並使用Excel數據表計算簡單的混淆矩陣（Confusion Matrix）概念。 --- 第三部：進階探索與模型評估（Advanced Exploration and Model Evaluation） 好的數據分析師不僅要知道如何建立模型，更要知道如何科學地評估模型的可靠性，並探索更複雜的數據關係。 第六章：決策樹的直觀邏輯與運作原理 非線性關係的處理： 當數據關係不再是直線時，決策樹如何通過不斷地「提問」來進行區分。 信息增益與基尼不純度（Gini Impurity）概念： 雖然不直接在Excel中計算，但我們將通過流程圖和案例分析，讓你理解模型是如何選擇最佳分割點的。 Excel中的「手動」決策樹繪製： 使用流程圖工具和 IF 函數組合，模擬一個簡單的決策樹流程，體驗模型判斷的每一步驟。 第七章：模型效能的衡量與交叉驗證 訓練集與測試集的重要性： 理解過度擬合（Overfitting）和欠擬合（Underfitting）的風險，這是模型泛化能力的關鍵。 評估指標的選擇： 除了準確率（Accuracy），我們還需關注精確率（Precision）和召回率（Recall）在不同業務場景中的意義。 交叉驗證的概念化： 在Excel環境下，我們將手動模擬簡單的「留一法」（Leave-One-Out）概念，理解數據拆分的必要性，為未來轉向專業軟體做知識儲備。 終章：從Excel到專業工具的過渡與展望 數據分析師的工具箱： 總結本書所學的分析思維，並討論當前行業中更強大的工具（如Python/R），說明它們如何基於我們在Excel中建立的基礎概念。 持續學習的路線圖： 針對文科背景的學習者，提出下一步學習的建議，重點在於加強統計學的嚴謹性和程式語言的實用性。 --- 本書特色總結： 1. 完全無程式碼（Zero Code）： 所有實戰操作均在標準的 Microsoft Excel 環境下完成，無需安裝任何額外軟體或庫。 2. 直觀理解優先： 深入淺出地解釋機器學習的核心概念（如梯度下降、過擬合），強調為什麼演算法要這樣工作，而非僅僅展示公式。 3. 業務導向案例： 案例多取材於市場調研、客戶行為分析、財務預測等文科背景常見的應用場景，確保學以致用。 4. 技能無縫轉移： 訓練讀者建立結構化的數據思維，這套思維方式是未來學習任何高級數據工具的堅實基礎。 對象讀者： 渴望轉型或提升數據應用能力的市場營銷人員、人力資源專家、金融分析師、項目經理、學術研究人員，以及所有對數據科學感興趣但懼怕技術門檻的非技術背景專業人士。

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近來公司都在推動數位轉型，老闆們嘴裡天天掛著大數據、AI，搞得我們這些非技術背景的員工壓力超大。我買這本書，坦白說，就是想抓住這波浪潮，至少在會議上，當別人提到「過擬合」或「特徵工程」的時候，我能聽得懂他們在講什麼，而不是只能點頭如搗蒜。這本《文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索》的定位非常聰明，它直接點出了核心痛點：文科生對程式碼的恐懼。既然是用 Excel，那至少操作上不會有環境配置的煩惱，直接開軟體就能動手做，這對追求效率的上班族來說是救星。我特別想知道，它如何處理「資料準備」這塊大魔王？因為我經驗裡，資料清理比建模本身花費的時間還多。如果書中能提供一套標準化的 Excel 技巧，可以快速地處理遺失值、轉換資料格式，讓資料變得「可用」，那這本書的實用價值就直接爆表了。我追求的不是成為頂尖的資料科學家，而是成為一個能用最基礎工具，解決實際問題的「實用型使用者」。

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我一直認為，資料分析的價值，不在於你用了多高階的工具，而在於你能不能從一堆雜亂的數字中，挖掘出別人看不到的洞見。很多時候，我們根本不需要動用到龐大的運算資源，一個整理得宜的 Excel 表格，加上一點點邏輯判斷，就能做出比一堆複雜模型還準確的決策。這本《文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索》如果真能做到「用 Excel 探索機器學習」，那就太厲害了。我希望它能展現出，如何用最直覺的方式去理解機器學習的「核心精神」，而不是糾結於底層的演算法細節。例如，它會不會用 Excel 畫圖，清楚展示出線性分類和非線性分類的區別？或者，它能不能教我們如何用一些簡單的公式，模擬出「學習」的過程？如果這本書能成功地將學術與實務的鴻溝填平，讓文科背景的我們不再對資料科學感到畏懼，反而覺得這是一個可以快速上手的技能，那這本書的價值絕對是無可取代的，它會是幫助我們在職場上「升級」的最佳夥伴。

评分☆☆☆☆☆

說真的，現在市面上的資料科學書籍，常常給人一種「高不可攀」的錯覺，彷彿你沒有念過高等數學，就沒有資格碰這個領域。所以我對這本主打「文科生」的書抱持著高度期待，希望它能顛覆這種刻板印象。我希望能看到它如何巧妙地運用 Excel 內建的功能，例如樞紐分析表、各種統計函數，去模擬一些機器學習的基礎概念，像是分類或群集，讓讀者在沒有接觸複雜程式碼的情況下，先建立起正確的「思維模式」。如果書中能針對常見的商業問題，提供一套完整的「Excel 分析流程」，從問題定義、資料收集、初步探索性分析，到最後的簡單預測模型建立，每一個環節都有具體的操作步驟截圖，那對我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。我需要的不是學會寫出多優雅的程式碼，而是學會如何提出正確的問題，並利用手邊現有的工具，找到一個可供採納的答案，這才是真正的「實戰探索」。

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哇塞，這本書光看書名就覺得超親切的！我就是那種看到統計、程式碼就想落跑的標準文科生，平常工作需要分析數據，但每次看到那些複雜的數學公式就頭痛欲裂。不過，這本《文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索》聽起來根本就是為我這種人量身打造的嘛！重點是它居然主打「使用 Excel」！這點真的太佛心了，畢竟 Excel 我還算有點概念，其他像是 Python 或 R 對我來說根本是天書。我超期待它能用最生活化的例子，把那些聽起來很玄的機器學習概念，拆解成我可以理解的步驟。例如，它會不會用 Excel 畫出趨勢線，然後再用更進階的功能，一步步引導我領悟到迴歸分析的精髓？我希望它能把「資料清理」這個最惱人的步驟，也用 Excel 的強大功能來示範，讓我覺得資料分析不是只有工程師的專利，我們文科生也能玩得轉。總之，這本書給了我一個很大的希望，就是能踏出資料科學的第一步，而且是用我最熟悉的工具，這真的是太棒了，感覺我終於有機會擺脫只能做基礎報表的生活，往更聰明的決策邁進一大步！

评分☆☆☆☆☆

老實講，市面上談資料科學的書汗牛充棟，但大多都是針對理工背景的人士設計，內容硬得跟石頭一樣，讀起來效率極低，看到一半就想把它丟到一邊。這本宣稱「文科生也學得會」的書，我抱著將信將疑的態度，但書名中的「實戰探索」幾個字讓我眼睛一亮。我最怕的就是那種理論講了一大堆，卻沒有實際操作範例的書。我需要的不是知道什麼是決策樹的數學原理，而是想知道在什麼樣的商業情境下，我該如何設定參數，讓 Excel 幫我跑出一個初步的預測模型。如果這本書能真的把機器學習的概念，融入到我們日常工作會遇到的問題，比如客戶流失預測、或是銷售趨勢分析，並且清晰地呈現出在 Excel 介面下，每一個按鈕或公式背後的意義，那真的是太有價值了。我希望它能像一位耐心的一對一家教，不會因為我問了太基礎的問題就表現出不耐煩，而是用一種循序漸進、層層遞進的方式，讓我從單純的資料整理者，蛻變成能用資料說話的分析師。