µn¤J
¡U
µù¥U
¡U
·|û¤¤¤ß
¡U
µ²±b
¡U
°ö°V½Òµ{
Å]ªk§Ì¤l
¡U
¦Û¸ê¥Xª©
¡U
¹q¤l®Ñ
¡U
«ÈªA¤¤¤ß
¡U
´¼¼z«¬¥ßÊ^·|û
®Ñ¦W
¥Xª©ªÀ
§@ªÌ
isbn
½s¸¹
5050Å]ªk²³Äw
|
NG®Ñ«°
|
°ê»Ú¯Å«~µP½Òµ{
|
Àu´f³qª¾
|
ÅRÆE^¶¯µ¼Öºë¿ï
|
¸ê®Æ±´°É²z½×»PÀ³¥Î**¡G¥HIBM SPSS Modeler¬°½d¨Ò(ªþCD)
¡D
ª«Ápºô·§½×
¤å¾Ç¤p»¡
¤å¾Ç
¡U
¤p»¡
°ÓºÞ³Ð§ë
°]¸g§ë¸ê
¡U
¦æ¾P¥øºÞ
¤H¤åÃÀ§{
©v±Ð¡Bõ¾Ç
ªÀ·|¡B¤H¤å¡B¥v¦a
ÃÀ³N¡B¬ü¾Ç
¡U
¹q¼vÀ¸¼@
Ày§Ó¾i¥Í
ÂåÀø¡B«O°·
®Æ²z¡B¥Í¬¡¦Ê¬ì
±Ð¨|¡B¤ß²z¡BÀy§Ó
¶i׾Dzß
¹q¸£»Pºô¸ô
¡U
»y¨¥¤u¨ã
Âø»x¡B´Á¥Z
¡U
x¬F¡Bªk«ß
°Ñ¦Ò¡B¦Ò¸Õ¡B±Ð¬ì¥Î®Ñ
¬ì¾Ç¤uµ{
¬ì¾Ç¡B¦ÛµM
¡U
¤u·~¡B¤uµ{
®a®x¿Ë¤l
®a®x¡B¿Ë¤l¡B¤H»Ú
«C¤Ö¦~¡Bµ£®Ñ
ª±¼Ö¤Ñ¦a
®È¹C¡B¦a¹Ï
¡U
¥ð¶¢®T¼Ö
º©µe¡B´¡¹Ï
¡U
¨î¯Å
¤j¼Æ¾Ú¤ÀªR·§½×
§@ªÌ¡G
張博一¡B張紹勳¡B張任坊
¤ÀÃþ¡G
¹q¸£»Pºô¸ô
¡þ
¸ê®Æ®w
¥Xª©ªÀ¡G
¥þµØ¹Ï®Ñ
¥Xª©¤é´Á¡G2020/3/16
ISBN¡G9789865033163
®ÑÄy½s¸¹¡Gkk0511062
¶¼Æ¡G452
©w»ù¡G
680
¤¸
Àu´f»ù¡G
88
§é
598
¤¸
®Ñ»ùY¦³²§°Ê¡A¥H¥Xª©ªÀ¹ê»Ú©w»ù¬°·Ç
qÁÊ«á¥ß§Y¬°±z¶i³f
qÁÊ«á¥ß§Y¬°±z¶i³f¡G¥Ø«eµL®w¦s¶q,ŪªÌ¤Uq«á,¶}©l¶i¤J½Õ®Ñµ{§Ç,¤@¯ë¤Ñ¼Æ¬ù¬°2-10¤u§@¤é(¤£§t¨Ò°²¤é)¡C
¹ÎÁʼƳ̧C¬° 20 ¥»¥H¤W
µû»ù¼Æ¡G
(½Ð±N·Æ¹«²¾¦Ü¬P¬P³B¶i¦æµû»ù)
¥Ø«e¥§¡µû»ù¡G
¤å¦r³sµ²
½Æ»s»yªk
¤j¼Æ¾Ú¤ÀªR·§½×
¹Ï¤ù³sµ²
½Æ»s»yªk
¤À
¨É
¤º®e²¤¶
®ÑÄy¥Ø¿ý
¦PÃþ±ÀÂË
大數據分析概½× 內容簡介 大數據(Big Data)¡A爆紅³t度僅次於¶³端¹B算¡Cªñ年來¡A¶³端¹B算Áö然ÁÙ是很熱ªù的¸ÜÃD¡A但更熱ªù的是Big Data¡A情況就像幾年前廠商不約¦Ó同在½Í¶³端¹B算一樣¡C 大數據已成為目前全球學³N單位¡B政府機Ãö以及³»級企業必¶·»{真±Á{的挑戰¡AÀHµÛ有Ãö大數據的程式»y¨¥¡B¹B算平台¡B基礎理½×¡A以及µê擬化¡B容器化的技³N成熟¡A了¸Ñ大數據的原理¡B實作¡B工具¡B應用以及未來ÁÍ勢¡A³£將會是求學¡B¶i修¡B求¾¡B深³y的必備技¯à¡C 本書包含大數據分析¡G基礎概念¡B基本理½×¡B分析技³N及工具¡B大數據統p應用技³N¡B生態系統平»O¡B¶³端¹B算等六大Ãþ概念¡C內文包含大¶q示意圖¡A¸Ñ»¡大數據分析之Æ[念¡C 本書特¦â 1.本書包含大數據分析¡G基礎概念¡B基本理½×¡B分析技³N及工具¡B大數據統p應用技³N¡B生態系統平»O¡B¶³端¹B算等六大Ãþ概念¡C 2.內文包含大¶q示意圖¡A¸Ñ»¡大數據分析之Æ[念¡C
¥Ø¿ý Chapter1 ¤j¼Æ¾Ú¤Î¤H¤u´¼¼z(AI) 1-1 ¤j¼Æ¾Ú(Big data) ªº¨Ó·½¡B«¬ºA¡B»ùÈ 1-2 ³B²z¤j¼Æ¾Úªºì«h(principle) 1-3¡u¤j¼Æ¾Ú»P¤H¤u´¼¼z¡vªº¾ã¦XÀ³¥Î 1-4 AI ¾÷¾¹¾Ç²ß 1-5 ¤j¼Æ¾Úvs. ¸ê®Æ±´°É(data mining) 1-6 ¤j¼Æ¾Ú®×¨Ò¤Î³nµwÅé°t³Æªº»Ý¨D 1-7 ¤j¼Æ¾ÚªºÀ³¥Î®×¨Ò 1-8 ¤j¼Æ¾Ú¦b°Ó°È´¼¼z¤§¤ÀªR(business intelligence/analytics) Chapter2 ¤j¼Æ¾Ú¤ÀªR 2-1 ¤j¼Æ¾Ú¤ÀªR(Big data analytics, BDA) 2-2 ¤j¼Æ¾Ú¤ÀªR»P¾÷¾¹¾Ç²ßªº¾ã¦X 2-3 ¤å¥»«õ±¸(text mining,TM)¡GTree-Based ¤ÀªR 2-4 ¦ÛµM»y¨¥³B²z(NLP)¡GTree-Based ¤ÀªR 2-5 ¾÷¾¹¾Ç²ß¡G³Ì¤j·§¦ü(ML) ¤§Tree-Based ®a±Ú 2-6 µÀW¤ÀªR(audio analytics) 2-7 ¹Ï¹³¤ÀªR(image analytics) 2-8 ªÀ¥æºô¸ô¤ÀªR(social network analysis) 2-9 ¦ì¸m¤ÀªR¡BªÅ¶¡¨Mµ¦¤Î¤j¼Æ¾Ú¡GªÅ¶¡¦Û°jÂk¡BMoran¡¦s I ¬ÛÃöÈ Chapter3 ¼Æ¾Ú¬ì¾Ç¤§¤ÀªR§Þ³N¤Î¤u¨ã 3-1 ³Ð¥ß¤@Ó¤ä«ù¤j¼Æ¾Úªº²Õ´¡G±N¤j¼Æ¾Ú±a¦^®aªº¨BÆJ 3-2 ¼Æ¾Ú¤ÀªR(data analysis)¡G¼Æ¾Ú¬ì¾Ç 3-3 ¼Æ¾Ú(data) ³B²z¡G¸ê®ÆÜÀx¤ÎOLAP 3-4 ¸ê®Æ«õ±¸/ ¼Æ¾Ú«õ±¸(data mining, DM) 3-5 ¼Æ¾Ú¦ê¬y(data streams) 3-6 ¤j¼Æ¾ÚºA¼Ë(patterns) ªº¤ÀªRªk-7 Ó¹¤HÅ](Ogres) 3-7 pºâ¥»O¡B§@·~¨t²Î(OS)¡B³nÅ鮨¬[ Chapter4 ¤j¼Æ¾Ú²ÎpªºÀ³¥Î§Þ³N 4-1 Âå¾Ç¼v¹³¤ÀªR(medical image analysis) 4-2 ¦hÅܶq¤ÀªR(multivariate statistics) 4-3 ¦ÛµM»y¨¥³B²z(natural language processing, NLP) 4-4 ©x¤è²Îp¡® ½Õ¬d¤èªk½×(official statistics and survey methodology) Chapter5 Hadoop¥ÍºA¨t²Î(¥»O)¡GApache Hadoop¤ÎSpark 5-1 ¤j¼Æ¾Ú¤u¨ã 5-2 ¤j¼Æ¾ÚÀ³¥Î¡B³nÅé¡BµwÅé 5-3 §å¶q¥¦æprogramming¼Ò«¬ 5-4 µ{¦¡½X¶}©ñ(open-source)ÂO¶°ºÞ²z(cluster management)®Ø¬[ 5-5 ¤j¼Æ¾Ú¤§¾ã¦X³nÅé Chapter6 ¶³ºÝ¹Bºâ¡G°ò¦³]¬I¡B¥¥x¡BÀ³¥Î 6-1 ¶³ºÝ¹Bºâ·§©À¡B¬D¾Ô 6-2 Amazon Web Services (AWS)¡G¶³ºÝ¹BºâªA°È 6-3 ¶³§Þ³N¡B¥¥x¥Î©ó¼Æ¾Úpºâ¤Î¤ÀªR
¸ê®Æ¬ì¾Ç¾Ç²ß¤â¥U¡UP
Statistica
Neo4j§Þ³N¤â¥U¡U
Excel ¡Ñ Ta
±q¸Õºâªí¨ì¸ê®Æ¥¥x¡G
§Aªº²Ä¤@¥»Git»PG
°Ó¥Î¤j¼Æ¾Ú¤ÀªR(²Ä¤G
Notion X A
dbt »P Anal
7¤Ñ¾Ç·|¤j¼Æ¾Ú¸ê®Æ³B
¬°¤F«O»Ù±zªºÅv¯q¡A·sµ·¸ôºô¸ô®Ñ©±©ÒÁʶRªº°Ó«~§¡¨É¦³¨ì³f¤C¤ÑªºÅ²½à´Á¡]§t¨Ò°²¤é¡^¡C°h¦^¤§°Ó«~¥²¶·©óŲ½à´Á¤º±H¦^¡]¥H¶lÂW©Î¦¬°õÁp¬°¾Ì¡^¡A¥B°Ó«~¥²¶·¬O¥þ·sª¬ºA»P§¹¾ã¥]¸Ë(°Ó«~¡Bªþ¥ó¡B¤º¥~¥]¸Ë¡BÀH³f¤å¥ó¡BÃØ«~µ¥)¡A§_«h®¤¤£±µ¨ü°h³f¡C