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2016年10月25日 星期二

【暢銷書】大數據:語意分析整合篇[Da Shu Ju : Yu Yi Fen Xi Zheng He Pian]*專業/教科書/政府出版品類*

大數據:語意分析整合篇[Da Shu Ju : Yu Yi Fen Xi Zheng He Pian]~推薦!

作者:謝邦昌,謝邦彥
出版社:五南
出版日期:2016/10/25
語言:繁體中文

定價:220元

ISBN:9789571187952
規格:平裝/96頁/17x23cm/普通級/全彩印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計軟體分析
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>調查方法

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【Author】作者/繪者/著者/譯者

作者簡介

謝邦昌


  學歷
  國立臺灣大學農藝學系生物統計組博士

  現職
  臺北醫學大學生物科技高階管理碩士在職專班 教授
  臺北醫學大學管理學院 院長
  臺北醫學大學管理學院大數據研究中心 主任
  中華市場研究協會理事長
  中華資料採礦協會(CDMS) 榮譽理事長

  主要經歷
  輔仁大學創新育成中心主任(2010.08.01~2011.07.31)
  輔仁大學商學研究所所長(2010.08.01~2011.07.31)
  中華資料採礦協會理事長(2005-2012)
  中華市場調查研究協會秘書長(2009-迄今)
  中國統計學社理事(2005-迄今)
  臺北醫學大學人體生物資料庫倫理委員會委員(2010.08.01~2011.7.31)
  輔仁大學教師申訴評議委員會委員(2009.08.01-迄今)
  中央警察大學時間序列分析課程兼任教授(2008.02.01-迄今)
  中央警察大學行政警察學系警政民意調查中心顧問(2003.03-迄今)
  臺灣大學醫學院附設醫院評選委員會委員(2009.07-迄今)
  財團法人天主教聖保祿修女會醫院醫學研究統計諮詢顧問(2009.06-迄今)
  臺灣大學農藝系系友會會務委員(2009.04-迄今)
  中國統計學社出版委員會委員(2008.01-迄今)
  行政院主計處普查委員會委員(2006.01-迄今)
  臺北市政府市政顧問(2007.04-迄今)
  臺北市政府民意調查諮詢委員(2004.11-迄今)
  新北市政府顧問(2008.09-迄今)
  行政院國家退除役官兵輔導委員會臺北榮總醫院名譽顧問(1999.07-迄今)
  行政院國科會企劃考核處統計顧問(1996-迄今)
  內政部統計委員會委員(1995-迄今)
  教育部統計委員會委員(1995-迄今)
  行政院人事行政局「軍公教員工待遇審議委員會」委員(2010.07.18~2012.05.30)
  國立編譯館統計名詞審議委員會審議委員(2009.11.5-迄今)

謝邦彥

  學歷
  北京市首都經濟貿易大學 統計博士

  現任
  美商IEG創新學院深圳總經理
  全國意向顧問股份有限公司顧問
  中華資料採礦協會秘書長
  中華粹智(TRIZ)創新學會理事
  目前為ETtoday東森新聞雲及中國時報專欄作家,發表過應用大數據結合各產業的文章,如:市調業的革新,驅動未來的產品研發,社群經營的戰略等。

  經歷
  曾任英華達股份有限公司、鴻海精密工業股份有限公司、昇陽光電科技股份有限公司等公司品質主管及六標準差大黑帶。

  曾輔導兩岸各領域企業,創造上億元的財務績效。客戶領域包括:電子及資訊產品相關產業、太陽光電相關產業、面板產業、化工產業及汽車產業等。服務業領域包含量販店及連鎖酒店、通路商、FMCG等。專業領域為產品創新及技術創新、大數據在各產業的應用。
 

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【Introduction】簡介/書評/特色/摘要

  不要再拔草測風向了!
  大數據讓你了解現實世界的風向。

  ●市長失言,網友怎麼看?粉絲專頁經營,關鍵字是什麼?社群平台除了交朋友,還能拿來做什麼?本書通通報你知!
  ●全彩印刷、圖文並茂,詳細解說語意輿情分析的方法。
  ●R語言、Fanpage Karma、Tagxedo、D3、ECharts等超好用分析工具介紹。

  隨著網路科技發達,人們漸漸地習慣在網路上傳遞訊息,這些訊息具有很大的用處。對於企業來說,分析消費者在Facebook對產品的意見,能幫助他們調整行銷策略;對於政府來說,可利用大數據分析得到民眾對於政策的想法,無形間起到監督政府的作用。

  本書解析大數據中的「語意分析」方法。語意分析是對文本進行分析、處理、歸納和推理的過程,主要目的是用來分辨使用者對於人、事、物的看法或態度。利用分析工具如R語言、Tagxedo、D3等,更可以將資料圖像化,使資料清楚呈現、一目了然。
 

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【Table of Contents】目錄/大綱/內容概要



第一部分 語意分析、輿情分析介紹
第1章 緒論
第2章 語意分析
第3章 輿情分析

第二部分 相關的使用軟體
第1章 語意分析R軟體
第2章 Fanpage Karma
第3章 語意視覺化

第三部分 語意分析相關案例
第1章 網路輿論
第2章 行銷創新
第3章 收視率調查
第4章 文章產生器
第5章 文件檢索

參考文獻

 

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【Preface】序/前言/推薦/心得



  「老公,我覺得好冷」、「用AA品牌化妝品,可以讓你美美地勝過姊妹淘」。你看懂這些文字背後的意義嗎?

  大數據時代,社群媒體的興起,已經成為民眾生活中不可或缺的一個平台。舉凡個人的生活點滴,對於事物及政策的評價,為自我意識發聲等,政府機構、企業、甚至到新聞媒體的營銷,都希望藉由社群媒體這個平台「發聲」。每個人都是自己的新聞台,都是自己的「主人」,社群平台每天產生大量的文字訊息,每天光是流向社群網站Facebook與Twitter的資料量,就多達25億則發文、27億按讚數。大數據海嘯席捲而來,這些文章文字散布在各個地方,每天光速成長,數據既多,也雜亂,如何從「亂而無章」的文字信息中萃取出有價值的寶藏,是在這大量訊息的時代的重要課題。

  隨著資料儲存技術的演進,Open Source工具的發達(如R語言),筆者分享利用文字探勘的技術,來實現語意分析。如晉‧陳壽《三國志‧魏志‧高貴鄉公傳》:「高貴鄉公卒」裴松之注引《漢晉春秋》:「司馬昭之心,路人所知也。」透過文字探勘的技術,找出文章語句中的司馬昭之心,是本書想要帶給讀者的價值。

  本書由淺入深,以見樹又見林的方式撰寫:第一章先闡述語意分析及輿情分析的概念,讓讀者對於「語意」有初步的認識。第二章則是如何利用工具達成語意分析,講述的是工具軟體可實現性的介紹。最後一章,筆者利用了文字探勘的技術,包含文字特徵、相關、聚類、脈絡主題及情感分析的技術,以深入淺出的手法,搭配實際的案例(如:輿情掌控及危機處理、行銷與創新、商品及通路選擇、收視率預測等),讓這些技術有別於理論,而是可以落地應用,對於個人、政府及企業產生實際價值。

  「老公,我覺得好冷」—透過語意分析,得知想要表達的是「需要溫暖」。「用AA品牌化妝品,可以讓你美美地勝過姊妹淘」—代表的是驕傲出眾。試想,將大量文字透過文字探勘技術的萃取,進而了解消費者的觀點(Insight)、文字背後的涵義、民眾對政策走向的觀感、事件發生的脈絡及關連性,還可以看到別人看不到的「隱意」,以及預先知道危機的產生。這種利用文字探勘產生深知及預知的能力,若是結合社會學及心理學的分析與觀察,對於消費者行為及事件的洞察,會產生意想不到的加乘效果。

  你準備好了跟我一起進行這尋寶的旅程了嗎?讓我們一起遨遊,讓您「猜」透文字的奧秘,享受字字珠璣,點字成金的旅程。
 

臺北醫學大學 管理學院 院長
臺北醫學大學 大數據研究中心 主任
謝邦昌
IEG創新學院(深圳)
謝邦彥

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ISBN:9789571187952
規格:平裝/96頁/17x23cm/普通級/全彩印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計軟體分析
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>調查方法

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ISBN:9789571187952
規格:平裝/96頁/17x23cm/普通級/全彩印刷/初版
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本書分類:商業理財>會計/統計>統計軟體分析
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2016年9月29日 星期四

【暢銷書】市場調查實務:問卷設計與研究分析(二版)[Shi Chang Diao Cha Shi Wu : Wen Juan She Ji Yu Yan Jiu Fen Xi...]*專業/教科書/政府出版品類*

市場調查實務:問卷設計與研究分析(二版)[Shi Chang Diao Cha Shi Wu : Wen Juan She Ji Yu Yan Jiu Fen Xi...]~推薦!

作者:吳柏林,謝名娟
出版社:新陸書局
出版日期:2016/09/29
語言:繁體中文

定價:599元

ISBN:9789865761875
規格:平裝/468頁/普通級/單色印刷/二版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計學
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>調查方法

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【Author】作者/繪者/著者/譯者

作者簡介

吳柏林


  學歷:美國印第安那大學數學博士(1988)

  現職:政治大學應用數學系

  經歷:英國劍橋大學客座研究教授(1995)、美國史丹佛大學客座研究教授(1997)、日本早稻田大學情報資訊與生產管理研究所特聘教授(2006)

  榮譽:美國傅布萊特(Fulbright)研究學者獎、中華發展基金講座教授獎、國立政治大學傑出研究教授講座、2011 International Society of   Management Engineering: Life fellow

  專長:時間數列分析與預測、應用統計、模糊邏輯與人工智慧、市場調查

謝名娟

  學歷:美國愛荷華大學測驗與統計博士
  現職:國家教育研究院
  經歷:美國研究機構心理計量師(2007~2009)
  專長:教育測驗、心理計量、教育統計與評量

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【Introduction】簡介/書評/特色/摘要

  問卷調查,是許多做研究、做市場調查的人員所需要的重要研究方法,然而,相關的書籍,相當有限,且多數過於艱深,因此,我們想要寫一本淺顯易懂的書,讓大多數人能了解問卷調查的原理與分析方法。當有這樣的構想後,立即著手構思整本書的鋪陳與章節,經不斷的討論和修改,才完成這本書的架構。這本書可說是心理計量師和應用統計學家的智慧結晶。

  本書的第一部分,主要是講問卷編制的研究動機與目的,內容包括了為什麼要設計一份問卷,與如何建構有效率的問卷。

  第二部分,則是訊息收集。在這個部分中,要進行資料蒐集,看看問卷是要用電話、傳統紙筆、面訪、還是網路問卷來完成,每種資料蒐集的方式,都有其需要注意的地方,只要蒐集的過程出現了問題或瑕疵,對於最後推論的結果都可能造成嚴重的誤差。而這個階段也牽涉到樣本抽樣,大多時候,我們不可能對有興趣的樣本進行普測,所以一些基本的抽樣原理與方式,可以幫助我們在無法進行普測的情形下,也能夠對母體的參數有效推論。這個階段,還牽涉到整個問卷調查的品質管控與信效度的評估。

  第三與第四部分,則是呈現問卷分析常用的幾種方法。主廚要把食材下鍋,看看是要用清蒸、紅燒還是涼拌,這些不同的料理方式,各有其美味之處。這兩個部分,介紹了好幾種問卷數據分析的方式。有傳統的方式,如變異數、卡方檢定等,也有較為創新的方式,如模糊統計、試題反應理論、大數據的分析方式等。這部分的內容對於沒有統計基礎的大眾來說較為困難,然而,每個章節都有實證範例的應用,讀者應可從中感受到這些統計技術的應用精神所在。

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【Table of Contents】目錄/大綱/內容概要

PARTI 問卷設計:研究動機目標導向
第1章 緒言
第2章 為何要設計問卷
2.1 問卷調查研究目的
2.2 語意計量與相似度
2.3 市場調查
2.4 問卷編制流程
第3章 建構有效率問卷
3.1 問卷的結構
3.2 問卷的類型
3.3 答題設計
3.4 編制的原則

PARTII 抽樣工程:e世代的情報訊息收集    
第4章 資料蒐集的方式
4.1 郵寄
4.2 面訪與電話訪問
4.3 網路問卷
4.4 國內外大型問卷調查與教育資料庫簡介
第5章 抽樣方法與隨機樣本
5.1 母體與抽樣
5.2 隨機抽樣方法
5.3 隨機抽樣誤差與樣本大小
5.4 國內外大型教育測驗的抽樣方式
第6章 調查工程的品質管制
6.1 調查工程道德與責任
6.2 社會期待性偏誤
6.3 資料回收率
6.4 資料格式設定與建檔
第7章 信度估計與效度檢驗
7.1 信度估計
7.2 效度檢驗
7.3 SPSS軟體操作

PARTIII 經典統計分析:知彼知己,百戰不殆
第8章 問卷統計分析
8.1基本統計分析與檢定
8.2 變異數分析 ANOVA
8.3相關分析與迴歸模式
8.4 SPSS軟體操作
第9章 卡方檢定與無母數檢定
9.1 卡方檢定
9.2 無母數檢定
9.3 SPSS軟體操作
第10章 因數分析
10.1 因素分析簡介
10.2 假設與相關理論
10.3 因素分析範例
10.4 SPSS軟體操作

PARTIV 創新創意追求卓越:經典風華再現
第11章 模糊問卷調查研究
11.1 社會思維的多元性與模糊性
11.2 模糊問卷設計與特徵攫取
11.3 模糊量表
11.4 實證研究
第12章 IRT問卷分析
12.1 試題反應理論簡介
12.2 試題分析
12.3 心理量表常用之部分計分模式
12.4 Bilog-MG與Winsteps操作範例
12.5 為什麼要使用IRT
第13 章 大數據與資料採礦
13.1 大數據的特點
13.2 大數據的應用
13.3 資料採礦
13.4 範例:應用決策樹分析問卷
13.5 機器學習
13.6 新興行業-資料科學家

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ISBN:9789865761875
規格:平裝/468頁/普通級/單色印刷/二版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計學
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ISBN:9789865761875
規格:平裝/468頁/普通級/單色印刷/二版
出版地:台灣
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2016年8月1日 星期一

【暢銷書】統計機器學習:在R中的實踐[Tong Ji Ji Qi Xue Xi : Zai R Zhong De Shi Jian]*專業/教科書/政府出版品類*

統計機器學習:在R中的實踐[Tong Ji Ji Qi Xue Xi : Zai R Zhong De Shi Jian]~推薦!

作者:謝邦昌,鄭宇庭
出版社:新陸書局
出版日期:2016/08/01
語言:繁體中文

定價:480元

ISBN:9789865761738
規格:平裝/392頁/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計軟體分析
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>統計軟體

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【Author】作者/繪者/著者/譯者

作者簡介

謝邦昌 教授


  學歷:
  國立台灣大學生物統計學博士

  現任:
  台北醫學大學管理學院院長、大數據研究中心主任、中華資料採礦協會榮譽理事長

  主要經歷:
  •九十三年特種考試地方政府公務人員考試典試委員
  •中國統計學社民意測驗召集委員、國際統計委員、統計教育委員
  •統計服務委員、財務委員、統計獎學金委員(第三十一屆)
  •輔仁大學統計資訊學系教授
  •中國統計學社理事、民意測驗委員會召集人(1994~迄今)
  •中華民國民意測驗協會理事(1995~迄今)
  •內政部統計委員會委員(1995~迄今)
  •國家科學委員會企劃考核處統計顧問(1996~迄今)
  •行政院主計處統計委員會兼任研究員(1997~迄今)
  •全國意向顧問研究中心榮譽顧問(1998~迄今)
  •東森電視台顧問
  •中華民國全國商業總會諮詢委員
  •榮民總醫院 名譽顧問
  •國家政策研究基金會 財政金融組顧問
  •中國大陸國家統計局教材編審委員
  •中國人民大學統計學系客座教授
  •中國人民大學統計學系Data Mining中心客座教授
  •中國人民大學應用統計研究中心教授
  •中國人民大學統計調查研究中心顧問兼客座教授
  •廈門大學計劃統計學系客座教授
  •上海財經大學統計學系客座教授
  •西安統計學院特聘研究員
  •Journal Of Data Science 執行編輯

  經歷:
  •輔仁大學統計系教授兼系主任(1995~2000)
  •輔仁大學管理學院院務發展委員(1996~1997)
  •輔仁大學中西文化中心兼任研究員(1994~1996)
  •輔仁管理評論編輯委員(1994~1997)
  •TVBS民意調查中心榮譽顧問(1996~1998)
  •東森電視台民意調查中心榮譽顧問(1999~2000)
  •東森電視台市場及民意調查中心榮譽顧問(1999~2003)
  •臺灣大學生物統計研究室兼任教授(1992~2003)
  •輔仁大學總務長 (2003~2005)
  •輔仁大學進修成長學院院長(2004~2005)

鄭宇庭

  學歷:
  美國明尼蘇達大學 統計學 博士

  現職:
  國立政治大學統計學系 副教授

  主要經歷:
  •國立政治大學統計學系副教授 (2002-迄今)
  •國立政治大學資料採礦中心主任 (2007-迄今)
  •國立政治大學統計學系助理教授 (1997-2002)
  •國立政治大學商學院民意與市場調查中心主任 (2014-迄今)
  •美國精算學會副精算師 (1995-迄今)
  •國立政治大學選舉研究中心兼任委員 (1998-迄今)
  •尼爾森電視收視率調查監督委員 (1998-2001)
  •基隆市政府民意調查審議小組委員 (1998-1999)
  •中國統計學社民意測驗及統計教育委員 (1999-2003)
  •中華資料採礦協會常務理事 (2001-迄今)
  •司法院資料採礦研討會委員 (2003-2004)
  •中華市場研究協會常務理事 (2008-2012)
  •中華市場研究協會副理事長 (2013-迄今)

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【Introduction】簡介/書評/特色/摘要

  借鑒機器學習的特點,提煉方法,以R的形式體現方法。統計學早已脫離正態的傳統框架發展方法。但是,由於統計最新的可以被直接使用的成果太少,不僅阻礙了人們對統計方法的運用,甚至造成對先進統計方法的不甚瞭解。數據挖掘的興起,為統計學與信息技術的結合帶來了發展的契機。計算機技術將成為繼數學之後,又一推動統計學發展的強大工具。

  IT時代把人變成了機器,但是DT時代讓機器越來越接近人,越來越接近人的智慧。現在DT時代來臨不代表IT不重要,它還很重要,我們在座的99%的人大概都不是做Ass這塊,我們是做SaaS這塊。速度越來越快,需求量越來越大,代表著雲端計算時代的來臨。所以不必擔心有這些種種,不見得每個人都建Data中心,該做什麼的做什麼,我們是要做解決方案的人。

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【Table of Contents】目錄/大綱/內容概要

CHAPTER1 統計學習
第一節 統計學習的過去 
第二節 統計學習的現今 
第三節 統計學習的未來 

CHAPTER2 機器學習
第一節 機器學習背景介紹 
第二節 機器學習方法探討 
第三節 機器學習的形式 
第四節 機器學習方法介紹(以類神經與支援向量機為例) 
第五節 機器學習面臨的挑戰 
第六節 機器學習之應用

CHAPTER3 R 套件的分類介紹
第一節 空間資料分析套件 
第二節 多元統計套件 
第三節 計量經濟套件 
第四節 機器學習套件 
第五節 聚類分析與有限混合模型套件 

CHAPTER4 資料維度縮減
第一節 主成分分析
第二節 因素分析
第三節 判別分析

CHAPTER5 羅吉斯迴歸
第一節 函數語句介紹glm
第二節 應用實例和結果解釋
第三節 R 與Clementine 的Logistic 比較

CHAPTER6 決策樹
第一節 CHAID
第二節 隨機森林

CHAPTER7 支援向量機
第一節 支援向量介紹 
第二節 支援向量機種類 
第三節 支援向量機應用 
第四節 SVM 在R 中實踐
第五節 R 與Clementine 的SVM 比較

CHAPTER8 貝氏方法
第一節 貝氏分類器 
第二節 貝氏網路 

CHAPTER9 類神經網路
第一節 類神經網路 
第二節 Kohonen 神經網路 

CHAPTER10 迴歸模型
第一節 一般線性迴歸 
第二節 Survival 套件中的COX 的迴歸應用 

CHAPTER11 各類統計軟體分析實例
第一節 理論與應用 
第二節 MCU Smart Score 
第三節 GAP 
第四節 WEKA 

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ISBN:9789865761738
規格:平裝/392頁/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計軟體分析
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>統計軟體

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ISBN:9789865761738
規格:平裝/392頁/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計軟體分析
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>統計軟體

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資料來源:[博客來BOOKS網路書店] http://www.books.com.tw/exep/assp.php/ap/products/0010725614?utm_source=ap&utm_medium=ap-books&utm_content=recommend
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2016年7月19日 星期二

【暢銷書】現代統計學 (附學生學習光碟)[Xian Dai Tong Ji Xue ( Fu Xue Sheng Xue Xi Guang Die )]*專業/教科書/政府出版品類*

現代統計學 (附學生學習光碟)[Xian Dai Tong Ji Xue ( Fu Xue Sheng Xue Xi Guang Die )]~推薦!

作者:林惠玲,陳正倉
出版社:雙葉書廊
出版日期:2016/07/19
語言:繁體中文

定價:720元

ISBN:9789865668556
規格:平裝/744頁/16k/19x26cm/普通級/雙色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計學
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>統計學

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【Author】作者/繪者/著者/譯者

作者簡介

林惠玲


  現職
  臺灣大學經濟學系教授

  曾任
  臺大社會科學院院長

  研究興趣
  計量經濟、統計學及產業經濟學等方面。曾多次擔任國家考試相關科目之命題及審查委員。

陳正倉

  現職
  臺灣大學經濟學系兼任教授
  臺灣大學公共政策與法律研究中心執行長    

  曾任
  臺大社會科學院副院長
  國家通訊傳播委員會副主任委員    

  研究興趣
  經濟發展、個體經濟學及產業經濟學等方面。曾多次擔任國家考試相關科目之召集人及命題、審查委員。

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【Introduction】簡介/書評/特色/摘要

  1.藉由章前個案研究引導出本章內容與學習目的,增加學習動機。

  2.蒐集臺灣各個領域的應用統計議題而編製成廣泛的練習題,以了解統計方法在各領域的應用。

  3.全書共16章,章節架構有系統且易於了解,涵蓋一般大學統計學的必修內容,並附隨書光碟可深入學習。

  4.內容豐富多元,包含新聞報導、觀念與思考、歷史典故等多種不同類型的專欄。此外書中亦有例題和其詳解、與統計相關的名人軼事等,幫助讀者全面而多元的認識統計學。

  5.以最新的統計事件與實際資料為教學內容,學生可以統計方法運用於當前發生的事件。

  6.介紹如何利用Excel來做統計分析,讀者可藉以增強實作能力。

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【Table of Contents】目錄/大綱/內容概要

第01章 緒論
1.1 學習統計學的目的
1.2 統計學的發展
1.3 統計學的基本概念
1.4 統計學的種類
1.5 統計學的方法
1.6 統計方法的實施步驟
 
第02章 資料的蒐集與衡量
2.1 資料的種類
2.2 資料的蒐集
2.3 資料的型態與資料的衡量
2.4 有效量度與無效量度
2.5 準確量度與不準確量度
2.6 數據合不合理
 
第03章 檢視資料的分布-以統計表、統計圖呈現
3.1 類別資料的整理與呈現
3.2 數量資料的整理與呈現
3.3 枝葉圖
3.4 時間數列資料的整理與呈現
3.5 兩組數量資料的整理與呈現
3.6 統計圖表的優質性與扭曲性
 
第04章 分析資料-以統計測量數來呈現
4.1 中心位置的衡量
4.2 等分位置的衡量
4.3 分散度的衡量
4.4 柴比氏定理與經驗法則
4.5 Z值
4.6 盒鬚圖分析法(5數彙總)
4.7 分組資料中心位置的衡量
4.8 兩組數量資料相關性的衡量
 
第05章 機率論
5.1 隨機實驗
5.2 機率理論
5.3 事件機率
5.4 事件的性質與事件機率的運算
5.5 貝氏定理(選讀)
 
第06章 間斷隨機變數及其常用的機率分配
6.1 隨機變數的意義與種類
6.2 單一間斷隨機變數的機率分配
6.3 二元間斷隨機變數的機率分配
6.4 二項機率分配
6.5 Poisson 分配(泊松分配)
6.6 超幾何分配
 
第07章 連續隨機變數及其常用的機率分配
7.1 連續隨機變數的機率分配
7.2 常態分配
7.3 標準常態分配
7.4 均等分配
7.5 指數分配
7.6 二項分配與常態分配
7.7 泊松分配與指數分配的關係
 
第08章 簡單隨機抽樣與抽樣分配
8.1 抽樣的重要性與抽樣誤差
8.2 簡單隨機抽樣
8.3 抽樣分配
8.4 樣本平均數的抽樣分配
8.5 中央極限定理(非常態母體)
8.6 樣本平均數抽樣分配的應用
8.7 樣本比例的抽樣分配
8.8 其他抽樣方法
 
第09章 統計估計
9.1 點估計的意義與限制
9.2 估計式的評斷標準
9.3 區間估計的意義
9.4 母體平均數的區間估計-大樣本
9.5 母體平均數的區間估計-小樣本
9.6 母體比例的區間估計
9.7 樣本數的選擇
9.8 母體變異數的區間估計
 
第10章 假設檢定
10.1 假設檢定的基本概念
10.2 母體平均數的假設檢定-大樣本
10.3 母體平均數的假設檢定-小樣本
10.4 母體比例的假設檢定
10.5 母體變異數的假設檢定
10.6 樣本數的選擇與假設檢定
 
第11章 兩母體的統計估計與假設檢定
11.1 兩個獨立母體平均數差的統計推論-大樣本
11.2 兩個獨立母體平均數差的統計推論-小樣本
11.3 成對母體平均數差的統計推論
11.4 兩個母體比例差的統計推論
11.5 兩個母體變異數比的統計推論
11.6 樣本數的選擇
 
第12章 卡方檢定
12.1 類別資料的分類與呈現
12.2 配合度檢定
12.3 獨立性檢定
12.4 齊一性檢定
 
第13章 變異數分析
13.1 檢定多個母體平均數是否相同
13.2 多重比較
13.3 實驗設計
13.4 一因子變異數分析-完全隨機設計
13.5 一因子變異數分析-隨機集區設計
13.6 二因子變異數分析
 
第14章 簡單迴歸分析與相關分析
14.1 兩變數間的關係
14.2 簡單迴歸分析的方法
14.3 相關分析
14.4 相關分析與迴歸分析的關係
 
第15章 複迴歸分析與相關分析
15.1 複迴歸分析的方法
15.2 複相關分析
15.3 複迴歸模型中解釋變數的相對重要性
 
第16章 時間數列分析與預測
16.1 時間數列的意義與性質
16.2 時間數列資料的組成
16.3 時間數列的模型
16.4 時間數列的古典分析方法
16.5 時間數列的迴歸分析方法
16.6 利用平滑法分析時間數列
16.7 預測精確度的衡量

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ISBN:9789865668556
規格:平裝/744頁/16k/19x26cm/普通級/雙色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計學
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>統計學

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ISBN:9789865668556
規格:平裝/744頁/16k/19x26cm/普通級/雙色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計學
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基礎統計學(附光碟)(5版) 基礎統計學:觀念與應用(附學生學習光碟)(第三版) 統計學:方法與應用 (四版) 上冊 2009年 (附學生學習光碟) 個體經濟學(五版) 統計學概論(第二版) 


2016年6月25日 星期六

【暢銷書】圖解統計與大數據[Tu Jie Tong Ji Yu Da Shu Ju]*專業/教科書/政府出版品類*

圖解統計與大數據[Tu Jie Tong Ji Yu Da Shu Ju]~推薦!

作者:吳作樂,吳秉翰
出版社:五南
出版日期:2016/06/25
語言:繁體中文

定價:300元

ISBN:9789571186146
叢書系列:圖解書系
規格:平裝/248頁/17x23cm/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計學
本書分類:專業/教科書/政府出版品>財經類>統計>統計學

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【Author】作者/繪者/著者/譯者

作者簡介

吳作樂


  學歷
  國立台灣大學數學系學士
  美國哥倫比亞大學數理統計博士 

  經歷
  公共電視董事
  長榮大學資訊管理系教授   
  數位內容創作學程主任 
  國家太空中心主任    
  國際宇宙航行學院 (International Academy of Astronautics) 院士 
  宏遠育成科技股份有限公司總經理
  工研院電通所副所長 
  美國Bell core公司信號處理部研發經理(District Manager)
  美國貝爾實驗室(Bell Labs) 衛星通訊部門研究員

吳秉翰

  學歷
  輔仁大學應用數學學士

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【Introduction】簡介/書評/特色/摘要

  認識傳統統計與大數據的關係:Small Data vs. Big Data
  認識敘述統計、推論統計的意義及應用
  認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係

 
  本書介紹在各個範疇會用到的統計,其中內容包涵傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計,以及2010年開始熱門的大數據分析。為了讓大家理解這些內容,本書使用深入淺出的說明,來認識各個範疇的統計意義,並了解統計如物理一樣,是用數學語言敘述的應用科學。

  由於統計涵蓋相當大的領域,本書針對的對象為「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。

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【Table of Contents】目錄/大綱/內容概要

前言

第一章 統計綱要
1-1 傳統統計與大數據分析有何不同 
1-2 傳統統計是什麼 

第二章 傳統統計
一、敘述統計
2-1 常用的圖表(1)—長條圖 
2-2 常用的圖表(2)—直方圖 
2-3 常用的圖表(3)—折線圖 
2-4 常用的圖表(4)—圓餅圖、雷射圖 
2-5 常用的圖表(5)—泡泡圖、區域圖 
2-6 平均經常是無用的統計量 
2-7 認識不一樣的平均數:加權平均數 
2-8 濫用平均的實例(1)—只看PISA的平均值-part 1 
2-9 濫用平均的實例(2)—只看PISA的平均值-part 2 
2-10 標準差是什麼 
2-11 常態分布 
2-12 偏態、眾數、中位數 
2-13 濫用平均的實例(3)—M型社會 
2-14 濫用平均的實例(4)—台灣的平均所得 
2-15 衡量資料分散程度的數值 
2-16 升學用到的統計:百分位數與偏差值 
2-17 濫用平均的實例(5)—85%的人有屋、幸福指數 
2-18 難以察覺的圖表錯誤—非洲比你想像的大很多 
二、推論統計的基礎機率
2-19 機率的意義 
2-20 機率的分類 
2-21 隨機取樣的方法(1) 
2-22 隨機取樣的方法(2) 
2-23 獨立事件的機率 
2-24 條件機率 
2-25 利用樹狀圖計算機率 
2-26 貝氏定理 
2-27 排列與組合(1) 
2-28 排列與組合(2) 
2-29 核電真的安全嗎?保險費怎麼來? 
2-30 樂透1:各獎項的機率為多少 
2-31 樂透2:多久會開出一次頭獎 
2-32 撲克牌遊戲中,梭哈的牌面大小 
三、推論統計
1. 基本工具與常用的概率分布
2-33 認識二項分布、卜瓦松分布 
2-34 大數法則 
2-35 中央極限定理 
2-36 中央極限定理的歷史 
2-37 標準化 
2-38 常態分布的歷史與標準常態分布 
2-39 t分布與自由度 
2-40 t分布歷史與t分布表 
2-41 卡方分布與F分布 
2. 估計
2-42 估計(1) 
2-43 估計(2) 
2-44 比例的區間估計(1)—民調的區間估計 
2-45 比例的估計(2)—所需樣本數量 
2-46 區間估計的應用:民調 
3. 假設檢定
2-47 假設—虛無假設與對立假設 
2-48 檢定的概念 
2-49 已知母體標準差,母體平均數的z檢定 
2-50 p值法 
2-51 未知母體標準差,母體平均數的t檢定 
2-52 母體比例的檢定 
2-53 已知母體標準差,兩母體平均數的z檢定 
2-54 未知母體標準差,假設兩母體標準差相同,兩母體平均數的t檢定 
2-55 未知母體標準差,假設兩母體標準差不同,兩母體平均數的t檢定 
2-56 兩母體比例的檢定 
2-57 相依樣本的檢定 
2-58 兩母體變異數的F檢定 
2-59 ANOVA檢定(1) 
2-60 ANOVA檢定(2) 
2-61 卡方檢定(1)—適合度檢定 
2-62 卡方檢定(2)—列聯表分析 
4. 迴歸分析
2-63 迴歸線的由來 
2-64 圖案與迴歸線的關係 
2-65 迴歸線怎麼計算 
2-66 迴歸線的可信度 
2-67 複迴歸分析(1) 
2-68 複迴歸分析(2) 
2-69 複迴歸分析(3) 
四、生物統計
2-70 健保費與二項分布的關係 
2-71 統計野生動物的數量—捉放法 
2-72 醫療統計:判斷何種物質引起疾病、藥物是否有用 

第三章 工程與商業的統計應用
一、工程統計
3-1 資料探勘(1)—資料探勘的介紹 
3-2 資料探勘(2)—數據中的異常值 
3-3 資料探勘(3)—分群討論 
3-4 資料探勘的應用(1) 
3-5 資料探勘的應用(2) 
3-6 時間序列 
3-7 機器學習 
二、大數據的統計方法
3-8 什麼是大數據 
3-9 大數據的問題 
3-10 統計學界的統計分析與商業界的大數據分析之差異 
3-11 統計學界的統計分析與工程界的統計分析之差異 
3-12 大數據分析的起點 
3-13 資訊視覺化 
3-14 視覺分析的意義 
3-15 建議大數據該用的統計方法 
3-16 卡門濾波 
3-17 資訊科學家的定位、大數據結論 

第四章 統計的應用、其他
4-1 物價指數 
4-2 失業率 
4-3 怎樣的房價是合理 
4-4 如何看貧富差距?官員與學者的爭論:馬有多少牙齒? 
附錄一 參考連結 
附錄二 常用的統計符號 
附錄三 如何使用z表 
附錄四 如何使用t表 
附錄五 如何使用F表 
附錄六 如何使用χ2表

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【Preface】序/前言/推薦/心得

前言

  近年來,鼓吹大數據(Big Data)蔚為風潮,相關的書籍也很暢銷。有趣的是:幾乎所有鼓吹大數據的書都刻意避開統計,而使用預測分析(Predictive Analytics)這樣的名詞,來包含傳統統計方法及工程統計的工具,使用資料科學家(Data scientist)來避開具有統計專業的統計學者。但是,無論如何重新包裝,網路時代所謂「大數據分析」就是傳統統計與工程統計的工具結合起來的商業用統計分析。

  本書是一本介紹在各個範疇會用到的統計,其中內容包含傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計,以及2010年開始熱門的大數據分析。為了讓大家理解這些內容,本書使用深入淺出的說明,來認識各個範疇的統計意義。

  由於統計涵蓋相當大的領域,本書針對的對象不似一般的書籍,只針對某一類人,而是針對「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。有興趣的人可以針對自己所需的部分進行閱讀與認識。

  本書在各個範疇都會以歷史及實際生活應用來做解釋,內容包括:

  1. 認識敘述統計各圖表的意義及應用,包含近代的資訊視覺化工具。
  2. 介紹推論統計的各種統計分析。
  3. 認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係。
  4. 說明統計不是純數學的一部分,而是如同物理學一樣,是一門用數學語言敘述的應用科學。

  作者認為學習應該從有趣的內容下手,有了興趣才有動力去學習,否則會淪為類似工作一般,因為工作是因必要而學習,過了此階段就忘記,並且學的時候也相當痛苦,不斷的背公式套題目。所以學習東西,不在於它可以多有用,而在於它可以多有趣。如同學習音樂不會是從五線譜開始學習,而是從聽音樂、唱歌,感覺開心,有興趣再去精深;同理美術課不會從調色開始,從調出各種顏色為基礎再來學習畫畫,一定是先隨便畫,讓自己覺得開心有趣,再學習如何調出更多顏色來讓畫作更有層次。同理數學也不該從背公式開始,但大多數人最後的印象都是如此。遑論統計對大多數人的概念,就是不斷地套更複雜難明的公式。所以我們加入許多視覺化的工具來幫助理解統計。

  本書特色是從社會、經濟、醫療、政治各領域的應用來認識統計重要性,也使用各種圖表說明與操作,打破統計是既枯燥無味,又難學又難懂的情況。

  在本書出版之際,特別感謝義美食品高志明總經理全力支持本書的出版。本書雖經多次修訂,缺點與錯誤在所難免,歡迎各界批評指正,得以不斷改善。

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ISBN:9789571186146
叢書系列:圖解書系
規格:平裝/248頁/17x23cm/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
本書分類:商業理財>會計/統計>統計學
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【Preview】內容預覽/連載/試閱PDF下載

1-1 傳統統計與大數據分析有何不同

(一)傳統統計分析

傳統統計的歷史源自17世紀,一直到20世紀,統計的研究是希望從樣本推論到母體,所以都是以小樣本數為主,其原因是有效樣本的不易取得且太過昂貴,並且數據受太多因素互相干擾而不準確,所以早期的統計研究分為兩個階段。

第一階段:資料分析(Data Analysis):研究如何收集、整理、歸納,描述資料中的數據和分散程度。第一階段的統計又被稱做探索性資料分析(Exploratory Data Analysis, EDA)。資料分析傾向於直接利用數據做判斷。

第二階段:推論統計(Inferential Statistics):由第一階段的資料分析推理數學模型,由隨機且有效的樣本推論到全體情形,來幫助決策。第二階段的統計又被稱做數理統計,傾向於利用第一階段的結果,並排除不必要的極端值後,再作分析。

以前統計因為樣本取得不易,必須用少數有效樣本推理、決策。也因此做許多機率模型並驗證,最後有了目前的統計。

(二)大數據分析

到了21世紀的電腦時代,因為能獲得大量資料,不像以前的資料量比較少,工程界已經有能力可以處理大量資料的分析,直接用電腦做出各種視覺化(Visualization),再來加以分析。但是由於可以獲得大量資料,也導致了樣本不完全是隨機樣本,所以大數據的分析不能僅限於傳統統計的分析方法(隨機抽樣),必須用到工程統計多年發展的工具。一直到2010年網路的普及程度提高,商業界也意識到利用大量外部資料來分析商業行為是勢在必行,所以商業界推出大數據分析(Big data)的統計方法,但其實目前大數據分析就是工程界上早已使用大量數據的統計分析。

處理大量資料的分析,又稱資料科學(Data Science),現狀是使用者不用完全懂統計的原理,只要會操作電腦來進行視覺化及分析,期望從中找到有用的資訊。當然這樣的方法在統計觀點是較不嚴謹的,但仍有助於分析。也正因為大數據的不嚴謹性,普遍地不被大多數統計學家認同是有效的統計方法。但在作者觀點,數據視覺化的提升可被認定是在敘述統計範疇內,並且使用的方法是工程統計的方法(Predictive Analytics),所以大數據分析可被歸類在統計之中,當然如果要很完整且有效的被利用,則需要數理統計的證明。

ISBN:9789571186146
叢書系列:圖解書系
規格:平裝/248頁/17x23cm/普通級/單色印刷/初版
出版地:台灣
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資料來源:[博客來BOOKS網路書店] http://www.books.com.tw/exep/assp.php/ap/products/0010719849?utm_source=ap&utm_medium=ap-books&utm_content=recommend
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