商用大數據分析-第二版(商用數據應用師認證教材指定用書)

    中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書

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    中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書

    過去在商用大數據分析上,多著重在演算法的介紹,內容過於側重數理理解,這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者,是太著重在程式撰寫上,這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。
    本書要打破這些商管學生的困擾,以顧客的R(銷售時間)、F(銷售頻率)、M(銷售金額)商業資料為主,以循序漸進方式,介紹各類資料探勘的聰明方法(即演算法),再透過免費的Google Colab平台,以Python語言為基礎,用簡易的指令撰寫,協助商管背景人士一步步進行操作,期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下,透過案例說明與實作,輕鬆跨過這道牆,建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。

    * 最新第二版特別針對生成式人工智慧(Generative AI)等新興技術進行介紹,讓讀者可以在大數據的框架下,掌握未來技術的發展趨勢。
    * 以豐富的插圖與淺顯易懂的解說,輕鬆讀懂大數據演算法的內容。
    * 提供商管案例做為資料探勘參考。
    * 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。
    * 提供完整程式碼無痛接軌實作。
    * 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。

    章节目录

    1-1封面頁
    1-2書名頁
    1-3序
    1-4目錄
    1-5Ch01 簡介
    1-61.1 認識商用大數據分析
    1-71.2 資料探勘(Data Mining)
    1-81.3 說人話的圖表
    1-9本章習題
    1-10Ch02 開挖
    1-112.1 了解資料探勘過程的初步步驟
    1-122.2 如何找到可挖掘的探勘地點
    1-132.3 選擇探勘工具
    1-14本章習題
    1-15Ch03 介紹客戶及產品集群的方法
    1-163.1 集群原理
    1-173.2 介紹集群的應用
    1-183.3 如何進行集群
    1-193.4 判別最佳集群數
    1-203.5 演算法的應用案例
    1-21本章習題
    1-22Ch04 看看分群的結果
    1-234.1 客戶價值與RFM 模型
    1-244.2 跑一次看看
    1-254.3 結果解釋
    1-264.4 結果應用
    1-27本章習題
    1-28Ch05 關聯規則
    1-295.1 探討時間與商品的關聯性
    1-305.2 找到關聯的意義
    1-315.3 商家如何從購物車中找出關聯
    1-325.4 關聯規則演算法運作
    1-335.5 了解分析過程後的管理意涵
    1-34本章習題
    1-35Ch06 看看關聯的結果
    1-366.1 跑一次看看
    1-376.2 另一案例
    1-386.3 結果應用
    1-39本章習題
    1-40Ch07 決策樹
    1-417.1 如何知道公司資料中的消費者會不會再來購物
    1-427.2 決策樹怎麼來的
    1-437.3 如何形成決策樹
    1-447.4 算一次決策樹
    1-457.5 驗證建好的決策樹
    1-467.6 剪枝的概要說明
    1-477.7 實務應用範例
    1-48本章習題
    1-49Ch08 看看決策樹的結果
    1-508.1 跑一次決策樹分析看看
    1-518.2 如何解釋眼前生成的這棵樹
    1-528.3 延伸應用
    1-53本章習題
    1-54Ch09 隨機森林與最近鄰
    1-559.1 隨機森林- 把樹擴大了
    1-569.2 隨機森林演算
    1-579.3 最近鄰演算法(k nearest neighbor, kNN)
    1-589.4 kNN 的實務應用
    1-599.5 實務應用範例
    1-60本章習題
    1-61Ch10 執行一下隨機森林吧
    1-6210.1 跑一次隨機森林演算法看看
    1-6310.2 結果解釋
    1-64本章習題
    1-65Ch11 執行一下kNN 吧
    1-6611.1 跑一次kNN 演算法
    1-6711.2 結果解釋
    1-68本章習題
    1-69Ch12 類神經
    1-7012.1 預測
    1-7112.2 預測的基本概念
    1-7212.3 類神經如何運作
    1-7312.4 類神經如何訓練
    1-7412.5 類神經背後原理
    1-7512.6 類神經應用範例
    1-7612.7 生成式人工智慧簡介
    1-7712.8 人工智慧生成句子推演過程
    1-7812.9 人工智慧的挑戰與未來發展
    1-79本章習題
    1-80Ch13 執行類神經網路ANN
    1-8113.1 淺談架構ANN 分類器的概念
    1-8213.2 跑一次ANN 演算法
    1-8313.3 結果解釋
    1-84本章習題
    1-85Ch14 支援向量機
    1-8614.1 有效的分類客戶
    1-8714.2 支援向量機
    1-8814.3 人類是如何進行分類
    1-8914.4 電腦上的支援向量機如何分類
    1-9014.5 建立支援向量機模型
    1-9114.6 核函數算完後⋯⋯
    1-9214.7 應用產生的SVM 模型來分類
    1-9314.8 支援向量機的實務應用
    1-94本章習題
    1-95Ch15 執行支援向量機SVM
    1-9615.1 跑一次支援向量機算法
    1-9715.2 結果解釋
    1-98本章習題
    1-99附錄A Colab 使用介紹
    1-100附錄B Python 基本模組套件引用介紹
    1-101附錄C 邏輯運算思維中必知語法:if 假如條件的判斷、 for 重複工作的迴圈
    1-102版權頁
    1-103封底頁

    常见问答

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