天天爆殺 
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近數年各行各業的發展都朝網路及大數據靠攏，他們需要懂得網路運作的法政人才、了解數據分析的銷售人才、擅長數位技術的金融人才、孰悉資訊技術的醫療人才、深諳資料處理及分析的文學人才。過去，想要跨足資訊領域很困難，因為門檻很高（無論是軟硬體的需求都很昂貴而且學習困難），所以資訊科班出身的人才很吃香，但未來人才的競爭力來自於跨領域的能力，光靠資訊技術難以滿足創新時代的要求，反而是那些具備理工、法商、文史、生醫等專業而又懂得資料處理者才是時代的寵兒。因為現代資訊領域的門檻已大幅降低，金費及時間已不是問題，只要您願意突破心理障礙，大膽跨入新領域，就會有驚人的收穫。本書旨在協助您跨足新領域、展開新視界，讓您成為高人一等的Data Analyst數據分析師，或Big Data Engineer大數據工程師。
由於網路交易的頻繁及政府資料庫的開放，資料的產出如海水般湧入，資料的取得及保存也「易於往昔」，故如何運用電腦從中挖掘有用的資訊，以提高決策品質，才是今日各界需要面對的重點，但是怎麼挖？用甚麼工具挖？
資料採礦涉及許多不同的演算方法，如果不能了解其演算原理，就會陷入「知其然而不知其所以然」的盲點，甚或誤用採礦方法。坊間有關資料採礦的書籍很多，但多欠缺深入的解說，只是重點翻譯或是規則重述，沒有作者自己的思維（消化咀嚼之後的表述），以致讀者閱讀之後仍是一頭霧水，這類書籍充其量只能作為授課大綱，而無助於問題之解決。
本書分為10章，第1章說明R語言的用法，第2～8章為關聯分析、叢集分析、分類分析、資料包絡分析、決策樹、隨機森林等各種演算方法的深入剖析，第9章引領讀者進入「類神經網路及人工智慧」的殿堂，最後一章則為R語言之大數據處理。本書不但說明如何使用R語言的套件來進行資料採礦，更從不同角度闡述這些採礦模型（演算法）的原理，並以淺顯易懂的範例讓讀者了解其成因及產出，例如關聯分析之強度指標、貝氏分類的機率計算、階層分群之演算步驟、剪影係數的計算解析、決策樹之建構程序、隨機森林之節點路徑、類神經網路的權值修正等，只要讀者願意投入些許時間，必能豁然開朗、明其堂奧。
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