資料科學輕鬆學

Ch01｜資料分析概觀

PART 1 基礎概念

Ch02｜商業智慧與應用
Ch03｜資料倉儲
Ch04｜資料探勘搜集與選擇資料
Ch05｜資料視覺化

PART 2 熱門的資料探勘法

Ch06｜決策樹
Ch07｜迴歸和時間序列分析
Ch08｜人工神經網路
Ch09｜群集分析
Ch10｜關聯規則探勘

PART 3 進階探勘

Ch11｜文字探勘
Ch12｜單純貝式分析
Ch13｜支援向量機
Ch14｜網路探勘
Ch15｜社群網路分析

PART 4 進階要點和專題

Ch16｜大數據
Ch17｜資料建模和 SQL
Ch18｜統計
Ch19｜人工智慧
Ch20｜資料所有權和隱私
Ch21｜資料科學職業
Ch22｜資料分析的要點
Ch23｜資料分析專題報告樣本

 

序

資料是新的石油，人工智慧是新的電力

　　資料是新的石油，人工智慧是新的電力。在這十年之間，資料分析與人工智慧仍然是最熱門的學科。此增訂版的內容比第一版多了大約40%，收錄了許多新的重要主題，例如資料隱私和人工智慧；針對忙碌的讀者，書中有一個摘要章節，用幾頁的篇幅將所有知識包含在50個要點中。這個版本收錄了一個很棒的樣本資料分析學生專案報告，使用了所有資料探勘技術來解決一個真正的社會相關問題，這對資料分析專業人士來說非常具有啟發性。

　　這次的增訂版更加靈活，因為內容經過更新，收錄了一些新技術的發展。資料倉儲的章節包含了資料湖的演變。迴歸章節也延伸並納入時間序列分析法。大數據的章節全部經過重新撰寫，以便展示其生態系統，以及這些技術如何解決大數據的4V。而且還收錄了有關統計、資料庫和人工智慧的入門知識，以協助將它們與資料分析聯繫起來。R的教學經過簡化。許多圖像或模型也經過重製，使它們更具吸引力。最後有一個摘要章節，以幫助讀者了解所有內容。

　　近十年來，我一直在教授資料分析和大數據的課程。我的學生發現其他教科書似乎太長、太技術化、太複雜或太專注於特定工具。我的目標是撰寫一本感覺輕鬆且內容豐富的對話書。這是一本通俗易懂的書，涵蓋了所有重要內容並附有具體範例，以邀請讀者深入探究此領域。許多人透過閱讀本書進入這個領域。任何因為業務或組織的需求而想了解資料相關決策的人，都可以在短時間內輕鬆閱讀本書，無需具備任何軟體工具方面的專業知識。文中幾乎完全沒有複雜的術語或程式碼。

　　這本書反映了我在學術界和工業界四個十年的全球IT經驗。這些章節是為典型的一學期碩士課程規劃的，每章的開頭都有來自真實故事的範例，並且有一個貫穿各章的案例研究作為練習。每章末尾都會有複習題。世界各地有許多大學都使用本書作為課程的教科書。本書依據評論者和學生的想法和建議，不斷改善。感謝許多評論者分享了許多改進的想法，我很高興能夠提供新版來激發學生和領域從業者。

　　感謝我的家人鼓勵並支持我撰寫和改進這本書，我也感謝我的學生和其他閱讀本書並提供回饋和建議的人。最後，感謝Maharishi Mahesh Yogi提供了一個以意識為本的美好教育環境，為本書的寫作提供了整體的靈感。

　　我們也祝福讀者擁有幸福和健康的生活。新冠病毒疫情已經持續兩年了，請採取一切的預防措施來維持安全和健康的作息。