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  • 財之道叢書·數據化分析與決策:從入門到精通
    該商品所屬分類:管理 -> 管理
    【市場價】
    971-1408
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    607-880
    【作者】 何宗武 
    【所屬類別】 圖書  管理  一般管理學  經營管理 
    【出版社】浙江人民出版社 
    【ISBN】9787213105036
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787213105036
    作者:何宗武

    出版社:浙江人民出版社
    出版時間:2022年08月 

        
        
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    產品特色

    編輯推薦

    在未來,容易上手的程序語言與免費的教材隻會越來越普及,唯有絕佳的資料素養和決策分析能力,纔能真正讓你出類撥萃!


    ◎內行引入門→本書作者實力雄厚,擁有多年教學經驗,更是R語言中文版的編譯者。


    ◎功力就大增→解析型企業、時間序列、決策樹、隨機森林等十個大數據核心講題幫你全方位大提升!


    ◎思維超展開→程序語言專業講解與發人省思的分析探討同步幫你掌握關鍵。


    ◎展望大未來→每講皆以國際化的大數據時事開頭,引發學習興趣,增進視野高度!

     
    內容簡介

    我分類故我在!大數據也要大思維!思維革新比數據技術更重要!


    在商業分析和商業智慧的場景下,人們需要的是建構大數據,而不是從巨量資料當中“大海撈針”。


    如果隻是把資料變多,認知學習能力的維度卻沒有變高,接下來會如何?從少量數據都學習不到的價值,大數據隻會讓它更遙不可及。


    大數據時代來臨,獲取數據和信息的技術越發精進,每天產生的數據量也越來越龐大,該如何發揮龐大信息的影響力呢?未來,容易上手的程序語言與免費的教材隻會越來越普及,唯有絕佳的資料素養和決策分析能力纔能真正讓你出類撥萃!


    本書內容豐富,從多個角度切入,探討大數據所的工具,例如R Commander、決策樹、隨機森林與R語言強大的視覺化功能。除了概念解析之外,作者更逐行解析專業程序語言,再加碼實際操作與應用功能說明。本書非常適合作為R語言的基礎自學書。

    作者簡介

    何宗武


    現任中國臺灣師範大學全球經營與策略研究所教授,曾任中國臺灣世新大學特聘教授、財務金融學繫教授、數量方法研究暨發展中心主任。擅長財務經濟學、金融大數據、計量經濟資料科學及程序語言等,曾出版《R語言:深入淺出財經計量》《R資料采礦與數據分析:以GUI套件Rattle結合程序語言實作》《資料分析輕松學:R Commander高手捷徑》《Eviews高手:財經計量應用手冊》等多部著作。

    目錄
    第 1 講  分析型企業的概念    001
    大數據有大用   ▲007
    數據分析過程涉及的兩個大數據環境   ▲009
    算法的概念   ▲013
    數據分析之信息概論   ▲017
    測量的哲學——自我學習之路   ▲030
    本書內容安排   ▲032

    第 2 講  統計分布的數字特征    037
    統計圖   ▲040
    平均值   ▲041
    四分位距   ▲043
    標準差   ▲045
    偏度   ▲047

    第 1 講  分析型企業的概念    001


    大數據有大用   ▲007


    數據分析過程涉及的兩個大數據環境   ▲009


    算法的概念   ▲013


    數據分析之信息概論   ▲017


    測量的哲學——自我學習之路   ▲030


    本書內容安排   ▲032


     


    第 2 講  統計分布的數字特征    037


    統計圖   ▲040


    平均值   ▲041


    四分位距   ▲043


    標準差   ▲045


    偏度   ▲047


    峰度   ▲049


    分析大數據時需要注意的問題   ▲051


    商業模式的數字挑戰   ▲052


     


    第 3 講  時間序列    053


    時間序列的概念   ▲057


    時間序列的特點   ▲057


    時間序列分析之低頻分析   ▲059


    時間序列的分類分析   ▲061


    時間序列分析之日高頻分析   ▲069


    分類分析   ▲072


    時間序列分析之日內高頻分析   ▲077


    分析大數據時需要注意的問題   ▲080


    預測失靈   ▲081


     


    第 4 講  期望值與信賴區間    083


    期望的概念   ▲087


    簡單的統計原理   ▲087


    R Commander 項目實戰   ▲096


    殘差診斷   ▲103


    R 語言程序實戰   ▲113


    分析大數據時需要注意的問題   ▲117


    基於區塊鏈的決策思考  ▲120


     


    第 5 講  模型    123


    <選擇模型   ▲126


    R Commander 項目實戰   ▲131


    R 語言程序實戰   ▲137


    分析大數據時需要注意的問題   ▲142


    大數據的經濟預測   ▲144


     


    第 6 講  主成分分析    147


    主成分分析的概念   ▲150


    R Commander 項目實戰   ▲153


    R 語言程序實戰   ▲168


    分析大數據時需要注意的問題   ▲173


    都是預測惹的禍   ▲174


     


    第 7 講  聚類分析    177


    聚類分析的基本概念   ▲180


    R Commander 項目實戰    ▲184


    R 語言程序實戰   ▲196


    分析大數據時需要注意的問題   ▲203


    平臺經濟的數據決策   ▲204


     


    第 8 講  決策樹    207


    決策樹的概念   ▲210


    決策樹的分類原理   ▲210


    R Commander 項目實戰   ▲213


    R 語言程序實戰   ▲222


    分析大數據時需要注意的問題   ▲230


    當數據變成噪聲   ▲232


     


    第 9 講  隨機森林    235


    隨機森林的概念   ▲238


    隨機森林的特點   ▲239


    R Commander 項目實戰   ▲239


    R 語言程序實戰  ▲248


    分析大數據時需要注意的問題   ▲250


    都是隨機惹的禍   ▲251


     


    10 講  購物車分析  253


    購物車分析的概念   ▲256


    關聯分析的原理   ▲256


    R Commander 項目實戰   ▲258


    R 語言程序實戰   ▲263


    分析大數據時需要注意的問題   ▲278


    數據產品化——大數據決策的後一段路   ▲280


     


    附錄 A 關於 R 語言的安裝  283


    R 語言簡介及安裝   ▲284


    R Commander 簡介   ▲291


    安裝 R Commander   ▲292


    附錄 B rattle 包的安裝  295


    加載外部數據   ▲298


    加載 R 語言內置數據   ▲301


     


    附錄 C 數據文件的讀取和 MySQL 數據庫的使用  303


    數據的讀取   ▲304


    使用數據庫讀取數據   ▲317


    常用的數據處理函數   ▲321


    數據計算函數 apply() 家族   ▲322



     
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