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    圖解資料科學的工作原理

    書中收錄給新手的重點詞彙集！從分析方法到AI基本概念，圖解所有應該掌握的知識

    收集中
    US$14.99

    內容簡介


    書中收錄給新手的重點詞彙集！

    從分析方法到AI基本概念，圖解所有應該掌握的知識

    圖表、數值種類、資料結果等，從基礎知識開始講解！
    技術相關項目也會圖解說明，幫助初學者理解內容！
    完整收錄統計學、AI基礎概念等相關知識！
    網羅資訊社會中資料運用的問題點與課題！

    資料科學家(Data Scientist)一詞已經使用超過10年，資料科學(Data Science)也時有耳聞。AI、物聯網愈發受到注目，IT工程人員紛紛投入資料分析的業務，運用他人的分析結果建構系統的事例亦不斷增加。相信不久的將來，在商務中使用資料會將變得理所當然。

    稍微掌握基礎知識後，會想要嘗試複雜的分析手法。然而即便完成高階分析，如果接收者無法理解分析結果，就失去資料分析的意義了。

    分析人員對分析手法會有深入了解，會仔細調查新的分析方法，但接收分析結果的受眾，不見得有充實的背景知識。

    因此，如果最後的結論相同，建議使用比較簡單的方法。即便不用高階統計方法、機器學習，簡單的圖表也足以解釋背後的意義。有時也不需要使用數值資料準確地分析，簡單易懂的圖解就十分足夠。

    然而接收分析結果的人不宜毫無背景知識，也不應因方便而要求使用簡單的分析方法。不僅是分析人員，接收分析結果的人的也需要學習。

    本書將會圖解介紹各種分析方法的概要，但收錄的內容終究僅是概略的內容，想要進一步深入了解的話，建議搭配專業書籍來閱讀。不過，了解有哪些分析方法、掌握各種手法的特徵，其實本書就綽綽有餘了。在運用手邊的資料之前，一起學習資料的分析方法及處理時的注意事項吧。

    -增井敏克

    目錄


    第1章 資料科學的相關技術
    ∼未來需求漸升的必修科目∼

    第2章 資料的基本知識
    ∼資料的表達方式與閱讀方式∼

    第3章 資料處理與運用
    ∼歸類並預測資料∼

    第4章 應該知道的統計學知識
    ∼由資料推論答案∼

    第5章 需要知道的AI知識
    ∼常用的手法與工作原理∼

    第6章 資訊安全與隱私問題
    ∼資訊社會今後的走向∼

    詞彙集

    章節目錄

    • 1-1
      封面頁
    • 1-2
      書名頁
    • 1-3
      前言
    • 1-4
      目錄
    • 1-5
      CH01 資料科學的相關技術
    • 1-6
      1-1 21 世紀的資源
    • 1-7
      1-2 資料增加的原因
    • 1-8
      1-3 結合各種知識進行分析
    • 1-9
      1-4 找出資料價值的職業
    • 1-10
      1-5 資料需要加工處理
    • 1-11
      1-6 巨量資料是座寶山
    • 1-12
      1-7 人類和電腦容易處理的資料不同
    • 1-13
      1-8 描述資料本身的資料
    • 1-14
      1-9 將資料集結起來
    • 1-15
      1-10 檢討高效率的處理程序
    • 1-16
      1-11 套用推論規則
    • 1-17
      1-12 處理資料的程設語言
    • 1-18
      1-13 任誰皆可免費使用的資料
    • 1-19
      1-14 邊玩邊學分析手法
    • 1-20
      1-15 以資訊科技創造新商務
    • 1-21
      1-16 運用分析資料的例子
    • 1-22
      1-17 購買此商品的顧客也同時購買
    • 1-23
      1-18 根據資料改變定價
    • 1-24
      1-19 小範圍嘗試
    • 1-25
      1-20 持續進行改善
    • 1-26
      1-21 設立目標並有策略地執行
    • 1-27
      1-22 掌握資料的關係人
    • 1-28
      嘗試看看
    • 1-29
      CH02 資料的基本知識
    • 1-30
      2-1 資料種類
    • 1-31
      2-2 依範圍區分資料
    • 1-32
      2-3 區分使用圖表
    • 1-33
      2-4 表達比例的圖表
    • 1-34
      2-5 以1 個圖表描述多個資料
    • 1-35
      2-6 當作資料基準的數值
    • 1-36
      2-7 掌握資料的離散程度
    • 1-37
      2-8 以1 個基準進行判斷
    • 1-38
      2-9 處理不適當的資料
    • 1-39
      2-10 八成的營業額來自兩成的商品？
    • 1-40
      2-11 視覺化表達
    • 1-41
      2-12 任誰都可分析資料的便利工具
    • 1-42
      2-13 統一管理資料
    • 1-43
      2-14 檢討資料的連動
    • 1-44
      2-15 視覺化資料結構
    • 1-45
      2-16 設計資料庫
    • 1-46
      2-17 讀取印刷資料的內容
    • 1-47
      2-18 高速高準確率讀取資料
    • 1-48
      嘗試看看
    • 1-49
      CH03 資料處理與運用
    • 1-50
      3-1 依取得時間點變動的資料
    • 1-51
      3-2 程式自動輸出的資料
    • 1-52
      3-3 捕捉長期間的變化
    • 1-53
      3-4 掌握兩軸的關係
    • 1-54
      3-5 不受騙於虛假的關係
    • 1-55
      3-6 以多個座標軸統計
    • 1-56
      3-7 減少座標軸數量來掌握特徵
    • 1-57
      3-8 兩點間距離的討論方式
    • 1-58
      3-9 調查相似的角度
    • 1-59
      3-10 資料分析不只是聽起來酷炫
    • 1-60
      3-11 釐清多個座標軸的關係
    • 1-61
      3-12 了解高階的迴歸分析
    • 1-62
      3-13 預測分類
    • 1-63
      3-14 由已知資訊推論數值
    • 1-64
      3-15 實踐擲骰子的操作
    • 1-65
      3-16 反覆預測提高準確率
    • 1-66
      3-17 了解各種分析手法
    • 1-67
      嘗試看看
    • 1-68
      CH04 應該知道的統計學知識
    • 1-69
      4-1 統計學的種類
    • 1-70
      4-2 取出資料
    • 1-71
      4-3 以數值表示容易發生的程度
    • 1-72
      4-4 多個事件同時發生的機率
    • 1-73
      4-5 根據結果討論原因
    • 1-74
      4-6 了解資料的分布情況
    • 1-75
      4-7 資料蒐集得愈多，愈接近實際數值
    • 1-76
      4-8 使用函數描述分布情況
    • 1-77
      4-9 由抽樣資料估計原始群體
    • 1-78
      4-10 變異數未知時的估計
    • 1-79
      4-11 統計性檢定
    • 1-80
      4-12 決定判斷為真的基準
    • 1-81
      4-13 判斷檢定結果
    • 1-82
      4-14 檢定平均數
    • 1-83
      4-15 檢定變異數
    • 1-84
      嘗試看看
    • 1-85
      CH05 需要知道的AI知識
    • 1-86
      5-1 製作如人類般聰明的電腦
    • 1-87
      5-2 實踐人工智慧的方法
    • 1-88
      5-3 評鑑人工智慧的指標
    • 1-89
      5-4 掌握訓練的進行情況
    • 1-90
      5-5 仿效大腦的學習方法
    • 1-91
      5-6 逐漸接近最佳解
    • 1-92
      5-7 增加階層並學習大量的資料
    • 1-93
      5-8 量化誤差
    • 1-94
      5-9 提升準確率
    • 1-95
      5-10 區分成多個群組
    • 1-96
      5-11 區分成任意個數
    • 1-97
      5-12 以樹狀結構訓練
    • 1-98
      5-13 以複數AI 採取多數決
    • 1-99
      5-14 評鑑規則的指標
    • 1-100
      5-15 最大化與邊界的間距
    • 1-101
      5-16 自動執行機器學習
    • 1-102
      5-17 結合各種手法找出解決方法
    • 1-103
      嘗試看看
    • 1-104
      CH06 資訊安全與隱私問題
    • 1-105
      6-1 有道德地使用資料
    • 1-106
      6-2 搖擺不定的資料信賴性
    • 1-107
      6-3 因錯誤認識而失真的準確率
    • 1-108
      6-4 日本的個人資料運用
    • 1-109
      6-5 各國的個人資料運用
    • 1-110
      6-6 運用個人資料
    • 1-111
      6-7 資料流通與運用
    • 1-112
      6-8 決定資料的處理規則
    • 1-113
      6-9 公開蒐集資料的理由
    • 1-114
      6-10 資料本身的權利
    • 1-115
      6-11 自動取得外部資料
    • 1-116
      6-12 管理儲存資料的存取
    • 1-117
      6-13 防止由內部帶出資料
    • 1-118
      6-14 每次都得到相同的結果
    • 1-119
      嘗試看看
    • 1-120
      詞彙集
    • 1-121
      索引
    • 1-122
      版權頁
    • 1-123
      封底頁

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