人人都學得會的網路大數據分析入門:一步步教!超詳細!專為非專業人士所寫的機器學習指引 (電子書)

人人都學得會的網路大數據分析入門:一步步教!超詳細!專為非專業人士所寫的機器學習指引 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

贊贊小屋
圖書標籤:
  • 網路大數據
  • 數據分析
  • 機器學習
  • 入門
  • 非專業人士
  • 電子書
  • Python
  • 數據科學
  • 統計分析
  • 學習指南
想要找書就要到 小特書站
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

具體描述

你是領先群倫的專業人士,
因此擔心自己或公司在資訊技術日益進步的時代淪為落伍者?
你覺得「大數據、機器學習」對你來說是「遙不可及」嗎?
你更憂慮不知道該如何下手?!
這本書就是來教你「具體該怎麼做」!

  作者精心設計用最白話、最易懂的方式,一個步驟一個步驟地教你如何由網路收集資料、如何統計分析。
  隻有建立你自己的資料庫、活用大數據,
  靠量化分析纔能讓你做齣最精準的判斷與決策,
  無論你是否學過,隻要有一部電腦或一颱筆電!
  這是一本任何人都學得會,並且做得到的大數據、機器學習之最佳入門書!

  其實,任何背景的人要從網路下載大量資料,進行量化分析,甚至導入機器學習的方法,做更進一步的分析,都隻要幾個小時的「苦練」。

  市場上有關程式設計、甚至機器學習的書及課程很多,他們的目的是在教導讀者全麵性的觀念,而你學會之後,再運用在你有興趣的地方。這樣很好,不過,對初學者而言較難。大多數人學會瞭之後,也不知如何運用。

  本書則是以不同的方式編寫,作者先教你如何由網路上下載資料,再教你整理並分析的相關技術。我們會把所有的程式碼上網公布,方便你剪貼運用,你可以很快的用這本書的內容做資料收集及分析的工作(特別是量化分析)。

  你不必成為程式設計師,但是至少要知道如何運用資訊科技來搜集並分析資料。而且雖然萬事起頭難,可是你一旦會用excel vba、簡單的機器學習工具來分析資料,你會發現再擴展到其他領域其實不是那麼難。你由此齣發,有興趣再去補其他資訊科技之不足。

  你可能會問為什麼要學會資料分析、機器學習的相關技術,好吧!俗氣的來說,這是當紅的技術。而且你如果把它運用在工作上,可以提升你或你公司的營運效率。

  我想你應當受夠瞭和老闆及同事開會時各說各話的情況,決策全憑大傢的「捷思」法,舉齣版一本書的例子來說:我認為投資書要以投資係統為寫作主題,而你認為要寫名詞解釋的入門書比較好,雙方都可以自憑記憶找齣佐證,但是由網站把所有書下載,比比看誰賣得好、誰齣得多,在量化的基礎上不僅可以免除偏見,並有助於進行更進一步的討論。

  現有軟體已經可以對固定化格式的資料進行大量的分析,不過,機器學習的技術可以讓資料分析有更高的可信度。一些需要人工判斷的資料,要先經過人工處理、分群,然後再加以分析。如果資料幾百筆,OK,你用人工分。但如果資料上萬筆呢?如此就要引進機器學習的技術,讓它替你分群,或是讓它學會你分群的邏輯,接手你的工作。

  以上聽起來有點難,但是原理不難理解,本書也將提供入門的指引。

本書特色

  ◆專心於資料分析的資訊技術,減少學習的負擔

  一般的上班族就算對資料的分析有需求,對程式的設計也沒有興趣,本書隻討論有關資料取得、分析等方麵的程式工具。有資料分析需求的讀者,學會這些就夠瞭,其他的有時間再深入。

  ◆大量的程式可供下載套用,拿來改一改就可以用瞭
  分析網路資料大約有幾個部分:資料下載、資料整理、資料分析。其中運用到的程式語法說多不多,說少不少,一個一個重新打,很煩人。本書的所有程式碼都開放下載,你自己修改起來就方便許多。

  ◆作者成立讀者社群,提供相關資訊下戴,也有利於相互共同學習
 
探索數據的奧秘:從基礎到進階的數據分析與決策指南 書名: 數據驅動的決策革命:從數據採集到商業應用的實戰手冊 作者: [虛構作者名,例如:王誌明、陳美玲] 頁數: 約 450 頁 齣版日期: 2024 年 10 月 --- 簡介: 在這個信息爆炸的時代,數據已成為推動社會發展和企業創新的核心資產。然而,麵對海量的數據,許多組織和個人往往感到無從下手,難以將原始信息轉化為有價值的洞察。本書旨在填補這一鴻溝,為所有渴望掌握數據分析能力,並將其應用於實際決策的讀者提供一套全麵、係統且極具操作性的指南。我們將深入淺齣地剖析數據分析的整個生命週期,從最基礎的數據概念建立,到複雜模型的構建與解讀,確保即便是初入此領域的讀者,也能建立起堅實的知識基礎。 本書的獨特之處在於其高度的實用性和流程的完整性。我們摒棄瞭過於學術化和晦澀難懂的理論闡述,轉而採用大量的案例分析、步驟分解和工具實操演示,使讀者能夠真正“上手”。 第一部分:奠定基礎——理解數據的語言與環境 (約 100 頁) 本部分是數據分析的基石。我們將首先定義何謂“數據素養”,並探討數據在現代商業環境中的戰略地位。 第 1 章:數據素養的建立 數據的本質與類型: 結構化、半結構化與非結構化數據的區別。 度量衡的建立: 理解不同指標(KPIs、Metrics)的意義與選擇標準。 數據倫理與隱私保護: 在數據採集和分析過程中必須遵守的法律與道德規範,重點介紹 GDPR 與 CCPA 的核心要求。 第 2 章:數據的採集與儲存基礎 數據源的多樣性: 來源於業務係統(ERP, CRM)、網站日誌、社交媒體的數據採集方法概述。 數據庫概論: 關聯式數據庫 (SQL) 與非關聯式數據庫 (NoSQL) 的基本架構與適用場景。 數據倉儲 (Data Warehousing) 概念: 為什麼需要數據倉儲,以及 ETL (抽取、轉換、載入) 流程的基礎步驟介紹。我們將使用輕量級工具演示 ETL 的概念性流程。 第 3 章:探索性數據分析 (EDA) 的藝術 數據清洗的必要性: 處理缺失值、異常值和數據不一緻性的標準化策略。 單變量與雙變量分析: 視覺化工具(如直方圖、散點圖、箱線圖)的選擇與解讀。 數據分組與聚閤: 如何使用 SQL 查詢語言進行基礎的數據匯總,找齣初步的趨勢和模式。 第二部分:數據的轉化與建模——從信息到洞察 (約 180 頁) 掌握瞭基礎數據後,我們將進入分析的核心環節:如何選擇閤適的分析方法來迴答商業問題。本部分將側重於統計學思維與經典分析模型。 第 4 章:統計推斷與假設檢驗 描述性統計與推斷性統計: 兩者在決策中的作用區別。 概率分佈的應用: 正態分佈、二項分佈在業務預測中的實戰意義。 A/B 測試的設計與解讀: 如何科學地設計實驗,判斷新功能或新策略是否帶來顯著提升,包括 P 值和信賴區間的實際意義解讀。 第 5 章:線性模型與迴歸分析 理解相關性與因果性: 避免常見的邏輯陷阱。 單變量與多元線性迴歸: 模型建立、係數解讀以及模型擬閤優度的評估(R-squared, 殘差分析)。 邏輯迴歸 (Logistic Regression) 應用: 預測二元結果(如客戶流失、購買行為)的實戰指南。 第 6 章:時間序列分析與趨勢預測 時間序列數據的特性: 趨勢、季節性與隨機波動的分離。 移動平均與指數平滑法: 適用於短期預測的簡易方法。 ARIMA 模型簡介: 理解自迴歸 (AR) 和移動平均 (MA) 模型的基礎概念,並學習如何使用現代工具包進行參數設定與初步預測。 第 7 章:客戶細分與聚類分析 RFM 模型: 基於交易行為的客戶價值評估體係。 K-Means 聚類實戰: 如何確定最佳集群數 (Elbow Method),以及對生成的客戶群體進行深入的人口學和行為學描述。 集群結果的商業應用: 針對不同客戶群製定的精準營銷策略。 第三部分:數據的可視化與溝通——將分析轉化為行動 (約 120 頁) 最優秀的分析若無法有效傳達,其價值便會大打摺扣。本部分專注於如何有效地展示和溝通分析結果。 第 8 章:數據視覺化的原則與誤區 圖錶選擇的黃金法則: 根據數據類型和要傳達的訊息選擇最閤適的圖錶(避免使用圓餅圖進行過多類別的比較)。 信息密度與清晰度: 如何設計簡潔、信息量大的圖錶,去除“圖錶垃圾”。 顏色在視覺化中的心理學效應: 如何利用色彩引導觀眾的注意力。 第 9 章:儀錶闆 (Dashboard) 的設計與建構 儀錶闆的三種主要類型: 戰術型、戰略型與操作型儀錶闆的設計差異。 互動性設計: 如何在儀錶闆中嵌入篩選器和鑽取功能,讓使用者自行探索數據。 實例演練: 使用市場上主流的商業智能 (BI) 工具(非編程導嚮的拖放式工具),建構一個涵蓋銷售業績、營運效率和客戶滿意度的綜閤儀錶闆。 第 10 章:有效的故事敘述與報告撰寫 從數據到敘事: 如何構建一個「背景 – 分析 – 建議」的清晰報告結構。 聽眾導嚮的溝通: 如何針對高階主管、營運團隊和技術團隊調整報告的深度與焦點。 行動建議的量化: 確保每一次分析的結論都指嚮具體、可衡量的業務行動。 第四部分:數據分析的未來趨勢與工具生態 (約 50 頁) 本部分將為讀者展望數據分析領域的前沿發展,並提供實用的工具資源清單。 第 11 章:現代數據分析工具箱 Python/R 生態概覽: 對於希望進一步深入的讀者,簡要介紹 Pandas, NumPy, Scikit-learn (概念介紹而非代碼詳解) 的作用。 雲端數據服務基礎: 簡介 AWS, Azure, GCP 在數據儲存與分析服務中的基本概念。 自動化分析的潛力: 流程自動化如何釋放分析師的時間,使其專注於更高層次的策略思考。 --- 本書適閤對象: 市場營銷、財務、營運管理等領域的中基層管理者。 希望透過數據提升工作效率的非技術背景專業人士。 商學院學生或希望轉型數據相關領域的初學者。 所有對“數據如何驅動現代商業”感到好奇的讀者。 總結: 《數據驅動的決策革命》不僅是一本工具書,更是一套思維框架的建立指南。它將帶領您走齣數據的迷霧,學會如何提問、如何衡量、如何解釋,最終實現用數據說話,讓決策更精準、更有效率的目標。

著者信息

作者簡介

贊贊小屋


  政大新聞,颱大哲學,在校研習瞭法律、經濟、會計等領域學識。畢業後從事會計工作,四大會計師事務所到上市集團會計經理,纍積十年實務歷練。齣版主題包括Excel會計實務、VBA大數據分析、手機App應用,授課主題包括Excel操作、簡報製作、網路爬蟲、會計實務、財務分析、稅務法令、手機App、程式設計等。

  臉書專頁:https://www.facebook.com/acctexcel
  部落格:www.b88104069.com
  E-Mail:b88104069@gmail.com
 

圖書目錄

作者序

第一篇 建立原始資料庫
第一章 建立網路資料分析係統的準備工作
第一節 VBA編輯環境
第二節 編寫VBA程式
第三節 新增工作錶
第四節 程式匯齣匯入
第五節 取得網頁資料

第二章 用VBA把雜亂資料整理成你要的型式
第一節 原始資料分析
第二節 多餘資料刪除
第三節 報錶格式整理
第四節 分析欄位設置
第五節 多工作錶閤併

第三章 如何利用程式(VBA)自動下載海量資料
第一節 網頁原始格式
第二節 取得連結網址
第三節 跨網頁特定資料取得的方法
第四節 自動在大量網頁下載資料
第五節 隻下載新資料以提升效率

第二篇 網路資料統計分析的方法
第四章 Excel分析工具
第一節 網路資料彙總
第二節 錶格分析工具
第三節 交叉分析篩選器
第四節 建立樞紐分析錶
第五節 樞紐分析圖錶

第五章 利用Power BI建立自動化資訊的儀錶闆
第一節 匯入Excel資料
第二節 趨勢分析區域圖
第三節 資料分割重組與分析—Power Query
第四節 資料自動更新
第五節 Power BI進階篩選

第六章 統計數學計算
第一節 原始資料整理—處理重複值
第二節 整理原始資料,以進行分析的準備
第三節 Excel統計函數
第四節 樞紐統計分析
第五節 進階統計工具

第三篇 如何利用機器學習幫你分類資料
第七章 用機器學習提供全新的分析視角—K平均演算法分群(K-means Clustering Analysis)
第一節 用相關性散佈圖,確定因素間的相關性
第二節 找到資料點間的差距—最小平方法迴歸
第三節 K平均演算法分群
第四節 運用EXCEL規劃求解工具簡化資料分群工作
第五節 消除不同資料不同計量單位的影響-資料標準正規化

第八章 如何讓電腦學會你的分類邏輯,進而自動進行資料分析及分類—線性判別分析
第一節 WORD VBA下載網路資料
第二節 以量化的方法錶現不同類別資料的差異—多元線性迴歸
第三節 電腦判斷力的來源-線性判別分析
第四節 導入新資料,確認電腦的判斷力—模型交叉驗證
第五節 提升電腦判斷的精度-用VBA程式自動執行規劃求解

 

圖書序言

  • ISBN:9789860619409
  • EISBN:9789860619430
  • 規格:普通級 / 初版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:155.8MB

圖書試讀

作者序

  在這個資訊量爆炸的時代,大數據分析這個名詞早已朗朗上口,每個人都有興趣,但可能總是覺得有點模糊,不知道具體該如何著手。

  如今電視、電腦、網路、手機的資料無所不在,如果能有個係統化方式將這些資料記錄下來,利用科學量化方法建立計算模型,便是具體而微的大數據分析瞭。這本書將以Excel作為主要工具,為各位介紹在這條路上可以走得多遠。

  也許你有疑問,Excel進行機器學習的量化分析?

  首先在資料取得的部分,Excel正好是一般企業普遍使用的資料處理應用,所以,很有可能企業資料已經是Excel檔案瞭,馬上能拿來使用。況且Excel還外掛瞭VBA,可以設計程式網路爬蟲取得所需資料,自動整理為格式規範的資料庫。這是本書第一篇的重點,體現瞭以日常生活所見資料進行大數據分析的初衷。

  接著在資料分析的部分,這是Excel一直努力發展的重點,近年還開發瞭已經完備再獨立齣來的Power BI商業工具。本書第二篇會跟各位介紹VBA所取得整理好的資料,如何運用Excel及Power BI進行深入分析。

  最後,Excel雖然不是主流的機器學習工具,不過,機器學習根基於統計學,而微軟很早就幫Excel開發瞭一套功能強大而且便捷的統計分析工具,運用此工具配閤豐富多樣的函數指令,Excel也足以建立一套機器學習模型。況且Excel的工作錶儲存格不但是輸入錶單,同時也是計算過程和結果的呈現,剛好很適閤第一次或剛開始接觸機器學習的新手。這些將會是本書第三篇的內容。

  網路爬蟲、大數據分析、機器學習,準備好搭上這班資訊AI的時代列車瞭嗎?本書將為您打開大門!

 

用戶評價

评分

對於我這種重度依賴手機和平闆閱讀的人來說,電子書的格式優化是非常重要的體驗。如果這本書的排版在小螢幕上看起來依然清爽,圖錶都能被清晰地呈現,沒有那些惱人的斷行或字體過小問題,那我在通勤或午休時就能隨時翻閱,這對維持學習的連貫性幫助極大。而且,身為一個非專業讀者,我最需要的是大量的「圖解」。如果書中能用流程圖、示意圖,甚至是簡單的圖示來輔助說明那些複雜的演算法概念,而不是隻用文字堆砌,那吸收效率絕對會翻倍。我真心希望這本書在數位呈現上是下過功夫的,畢竟,一本好的技術書如果閱讀體驗不佳,再好的內容也會被讀者束之高閣。我期待它不僅僅是一本「工具書」,更是一本能讓我享受閱讀過程的「學習夥伴」。

评分

老實說,網路世界充斥著大量免費的教學資源,但資訊的品質參差不齊,更重要的是,它們往往缺乏一個「連貫的學習路徑」。你可能今天學到一個專有名詞,明天找到一篇解說,後天又看到一個應用案例,但彼此之間缺乏一個有係統的串聯。我期望這本電子書能夠扮演好「課程設計者」的角色,把散落在各處的知識點,按照一個最有效率的順序串接起來。我特別在乎它會怎麼處理「預期心理」和「實際結果」之間的落差。很多時候,我們期待機器學習能像魔法一樣,直接給齣完美的預測,但現實往往是模型預測失準,這時候非專業人士就會很迷惘。如果這本書能坦誠地告訴我們,哪些問題是機器學習擅長解決的,哪些問題是人類直覺更強的,並且教導我們如何判讀模型的「不確定性」,我會覺得這纔是真正負責任的教學態度,而非過度吹捧技術的萬能。

评分

這本書的封麵設計真的很吸引人,那種簡潔又帶點科技感的風格,讓我這個對資料科學一竅不通的人,看瞭都覺得好像「哇,原來這個領域沒有我想像中那麼遙遠」。我記得我當初會決定入手這本書,主要是因為我日常工作裡偶爾會接觸到一些客戶的銷售數據,過去都是請同事幫忙撈資料、跑報錶,自己看那個密密麻麻的Excel錶格就頭痛欲裂,完全不知道從何下手去解讀背後的商業意義。網路上那些所謂的教學,常常一下子就跳到複雜的統計模型或是 Python 程式碼,對我這種純文科背景齣身的人來說,簡直像在看天書一樣。這本書的副標題「一步步教!超詳細!專為非專業人士所寫的指引」,簡直就是為我量身打造的定心丸。我期待它能真的像標語所說的那樣,用最生活化的例子,把那些聽起來高深莫測的「大數據」、「機器學習」概念,拆解成我可以理解的小積木。如果真的能讓我學會自己分析基本的趨勢,而不是永遠依賴別人,那這本書的價值就超級高瞭,光是省下的請教同事的時間和人情債,可能就值迴票價瞭。

评分

這本書的厚度看起來頗具份量,但願這份厚度是來自於「詳盡的解釋」而不是「過多的贅述」。我對那種為瞭湊頁數而重複說明,或者資訊結構混亂的書籍非常感冒。我希望它的編排是邏輯清晰的,例如,是不是先介紹瞭「為什麼要做這件事」(商業目標),再說明「我們需要什麼資料」(資料收集與清洗),最後纔是「怎麼計算齣答案」(模型應用)。如果它能像地圖導航一樣,清楚標示齣每一步驟的目的地和路線,那學習起來就會很有安全感。特別是對「資料清洗」這塊,我非常好奇它會怎麼處理。我聽說資料分析成敗的關鍵往往都在於前處理,那些缺失值、異常值、格式不一緻的問題,光想就覺得頭痛。如果這本書能提供一些「傻瓜式」的檢查清單或訣竅,讓我這個新手在麵對真實混亂的資料集時,不至於慌瞭手腳,那我就會大力推薦給所有我認識的同行瞭。

评分

說真的,現在市麵上的技術書籍,很多都是寫給已經有點基礎的人看的,他們總假設讀者多少懂一點矩陣運算或是基礎的程式邏輯,看得我實在是丈二金剛摸不著頭腦。我最怕那種,一開始就丟一堆數學公式,然後跟你說「這很直觀啊」,對我來說那根本就是催眠麯。我希望這本「人人都學得會」的書,能夠真正做到「從零開始」,比如說,它會不會用烤雞的銷量變化來解釋什麼是迴歸分析?或是用排隊買珍珠奶茶的人潮來比喻什麼是分類問題?如果能把這些抽象的概念,跟颱灣人日常生活、消費習慣緊密結閤起來,那學習的動力就會大大增加。我特別關注它在「工具」上的引導,畢竟現在分析工具百百種,我最希望看到的是,它能不能教我用一些不需要寫複雜程式碼,甚至是一些免費軟體就能操作的方法,讓我能先建立起分析的「思維架構」,而不是一開始就被程式語言的語法給卡住,進而產生挫敗感。畢竟,目標是學會「分析」,而不是成為頂尖的軟體工程師嘛。

相關圖書

本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版權所有