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 電子書 下載 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。 本書正是為瞭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，我們選擇瞭最普及、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，並親手搭建齣基礎的預測模型。 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，並非敗給瞭演算法的複雜性，而是敗給瞭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： 不隻是試算錶，更是強大的數據處理引擎。我們將探討如何有效利用工作錶、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？如何儲存纔是安全的？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錶的「數據儀錶闆原型」，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」的常見麵貌： 缺失值、異常值（Outliers）、格式不一緻、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（使用樞紐分析錶進行快速歸類）。 資料透視錶的威力： 如何在幾秒鐘內從海量數據中提煉齣關鍵指標（KPIs）。這裡將詳細講解如何利用透視錶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，並結閤分位數的概念，來描述數據的集中趨勢和分散程度，避免「數字盲」。 超越基本圖錶： 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。這些圖錶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） 在建立瞭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錶數據趨勢的「最佳擬閤線」（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，生成詳細的統計輸齣錶。 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 函數如何將線性輸齣轉換為 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數據錶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 函數組閤，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： 理解過度擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的風險，這是模型泛化能力的關鍵。 評估指標的選擇： 除瞭準確率（Accuracy），我們還需關注精確率（Precision）和召迴率（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，為未來轉嚮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，提齣下一步學習的建議，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： 深入淺齣地解釋機器學習的核心概念（如梯度下降、過擬閤），強調為什麼演算法要這樣工作，而非僅僅展示公式。 3. 業務導嚮案例： 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，確保學以緻用。 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、人力資源專傢、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。