Power BI金融大數據分析應用--貼近產業實務，掌握決策效率 (1版)

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Power BI金融大數據分析應用：貼近產業實務，掌握決策效率 ISBN13：9789865026905 出版社：碁峰資訊 作者：謝邦昌;蘇志雄;蕭育仁;宋龍華 裝訂／頁數：平裝／296頁 規格：26cm*19cm*1.5cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2021/01/27 中國圖書分類：電腦系統資料相關處理 內容簡介 　　王道銀行策略長 蕭至佑 誠摯推薦！ 　　‧使用Power BI最新版！運用金融業數據，完整介紹Power BI模組，實作資料視覺化 　　‧主題式分析 + 實戰演練逐步操作，強化學習效率，全面提升強化大數據分析能力 　　*完整闡述金融大數據分析應用模式！以金融領域資料為主，說明Power BI的實際運用，範疇涵蓋Power Query、Power Pivot、Power View三大模組，以及Power BI雲端服務。 　 　　*資料視覺化Power View：數據分析問題的圖表歸納、操作Power View技巧和設計視覺化互動分析儀表板。 　　*數據工程Power Query：線上資料蒐集、資料清理招式、資料合併，建立半自動化數據工程作業流程。 　　*資料建模Power Pivot：使用DAX函數新增資料行及管理量值、建置資料關聯模型。 　　*Power BI雲端服務：部署Power BI儀表板至雲端環境及設定公開分享給他人瀏覽。 　　*主題式實戰分析演練，包含：客群分析、產品銷售分析、信用卡主題消費分析。 目錄 CH1 金融大數據概論 1-1 大數據與精準行銷 1-2 金融大數據實務應用8 1-3 智慧金融 CH2 淺談資料視覺化分析觀念 2-1 資料視覺化分析 2-2 視覺化分析程序 2-3 用戶型商業智慧 CH3 認識Power BI 3-1 大數據分析的重要性 3-2 Power BI對使用者的價值 3-3 Power BI工作流程 3-4 為何選擇Power BI 3-5 安裝Power BI與註冊帳號 3-6 Power BI 三大模組與服務 CH4 資料視覺化（Data Visualization）- Power View *本章彩色印刷* 4-1 儀表板（Dashboard）工作區介紹 4-2 操作報表物件的技巧 4-3 數據問題的圖表歸納 4-4 視覺效果模板 4-5 欄位選取、格式潤飾與分析 4-6 圖表資料三大篩選 4-7 建立資料階層下鑽 CH5 數據工程（Data Engineer）- Power Query 5-1 何謂Power Query編輯器 5-2 Power Query編輯器工作區 5-3 可以取得哪些資料來源 實戰演練1：以處理金融刷卡消費資料為例 實戰演練2：更多資料處理案例解說 5-4 Power Query自動化作業及常見問題排除 CH6 資料建模（Data Modeling）- Power Pivot 6-1 何謂資料建模Power Pivot 實戰演練1：設定關聯模型 6-2 數據分析語言 - DAX 實戰演練2：關聯函數 實戰演練3：日曆維度動態表 實戰演練4：列計算函數 實戰演練5：安全除法 6-3 DAX量值管理 實戰演練6：創建初階彙總量值 實戰演練7：進階彙總量值 實戰演練8：條件判斷 實戰演練9：排名函數應用 實戰演練10：聚合迭代函數 6-4 常見的時間智慧函數 6-5 介面式快速量值 實戰演練11：常用快速量值 CH7 Power BI管理服務 7-1 從Power BI Desktop發行儀表板 7-2 Power BI雲端工作區介紹 7-3 一般用戶公開分享儀表板（發行至Web）設定 實戰演練1：一般用戶分享儀表板（發行至Web）限制排除 7-4 商業智慧系統儀表板權限管理情境設計 CH8 金融大數據實戰應用儀表板 *本章彩色印刷* 8-1 客群分析類 8-2 信用卡主題消費分析 Appendix A 參考文獻

大數據分析之資料庫理論與實務(SQL SERVER 2017版) (1版)

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書名：大數據分析之資料庫理論與實務(SQL Server 2017版) 作者：曾守正, 周韻寰 出版社：華泰 出版日期：2018/03/00 ISBN：9789574353583 內容簡介 　　一、訓練初學者在資料處理、資料庫設計，與應用方面的造詣。 　　二、了解關聯式資料庫系統與NoSQL的概念，做為邁向大數據分析之基礎。 　　三、讓同學們從技術與管理層面去了解資料庫管理師（DBA）的角色。 　　四、讓同學們具有獨立完成分析、規劃中、大型軟體專案的基本能力。 　　五、藉由SQL Server實務與理論的驗證，培養大數據分析的就業基礎能力。 　　六、幫助同學們準備高、普考，以及研究所入學考。 目錄 第零章 資料庫進化史與技術總覽 基礎篇 第1章 資料庫系統 第2章 資料模式 第3章 關聯式資料庫管理系統 第4章 關聯式資料模式的資料結構 第5章 關聯式資料模式的整合限制條件 第6章 關聯式資料模式的資料運算 第7章 結構化查詢語言SQL 第8章 視界 第9章 邏輯資料庫設計：關聯表的正規化 進階篇 第10章 Transact-SQL 在XML與JSON方面的支援 第11章 異動管理 第12章 分散式資料庫系統 第13章 異質性分散式資料庫系統 第14章 商業智慧與資料倉儲

商務大數據分析：案例分析與AI應用趨勢 (2版)

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【簡介】 本書特色 ●思維與應用並重：本書不僅講解大數據與人工智慧的基礎概念及演算方法 ，更引導讀者從商業應用情境出發，思考並發展預測分析與AI問題的解決方法，讓您從「知道」進化到「會用」！ ●涵蓋AI最新趨勢：緊跟時代腳步，除了基礎的機器學習與深度學習，還新增了對生成式AI的探討，特別是利用Python語言與LangChain發展簡單AI代理程式的實作範例。 ●以Python語言實戰：提供豐富的Python語言範例，從問題解析、數據理解到模型建立，讓讀者可以循序漸進地動手實作，告別紙上談兵的學習模式。 ●真實且多樣的數據集案例：選用貼近實際的資料集範例，包括統一發票網頁爬蟲、房價與零售店銷售預測、股票預測、電影推薦以及圖片辨識與自然語言解析等，大大提高學習興趣與實用性。 ●生成式AI輔助分析：設有專門章節（第十七章），示範如何運用ChatGPT、生成式AI等工具，來輔助進行數據的理解、準備、分析、文本挖掘與圖形分析等工作，讓您親身體驗AI對數據分析的影響。 內容簡介 本書深入解析大數據的發展沿革、4V特徵、行業價值與企業管理模式，更重要的是，它引導讀者從商業應用情境出發，思考並解決真實的數據分析問題，如群組、分類、推薦與關聯等。建立數據驅動思維，與數據科學家進行更有效的溝通，加速智慧應用發展。 在實作層面，本書提供Python語言範例，循序漸進地引領讀者了解分析與模型建立步驟。提供房價預測、電影推薦、圖片辨識及自然語言解析等貼近真實的案例。 本書更納入AI先進技術，介紹LangChain基礎運用，發展簡單的AI代理程式。 這是一本橫跨大數據基礎、預測分析方法，到文本挖掘、圖像辨識、生成式AI代理的完整教材，是商管學生與商業人士理解AI實務與應用的最佳起點！ 【目錄】 Chapter 01 大數據發展沿革 1-1 資料的發展 1-2 大數據源起 1-3 大數據定義 1-4 大數據特性 Chapter 02 大數據行業價值 2-1 大數據價值 2-2 大數據行業應用機會 2-3 大數據企業應用案例 Chapter 03 大數據商業模式創新 3-1 數據化與創新 3-2 大數據開放資料 3-3 大數據生態系與商業模式創新 Chapter 04 企業大數據管理 4-1 企業數位資料管理演進 4-2 大數據資料處理發展 4-3 大數據資料分析發展 4-4 大數據管理架構 4-5 大數據規劃與實施類型 4-6 大數據企業實施案例 4-7 企業採用趨勢與挑戰 Chapter 05 大數據分析：概念與程序 5-1 數據分析是智慧決策基礎 5-2 從商業分析到預測分析 5-3 預測分析程序 5-4 預測分析工具 5-5 Python工具安裝 Chapter 06 大數據分析：數據的理解 6-1 問題解決方向 6-2 數據組織實作 6-3 數據擷取實作-網頁爬蟲抓取 Chapter 07 大數據分析：數據的準備 7-1 問題解決方向 7-2 數據探索與視覺化 7-3 探索性資料分析 Chapter 08 大數據分析：聚類與分類 8-1 問題解決方向 8-2 聚類分析實作 8-3 分類分析實作 Chapter 09 大數據分析：迴歸與趨勢 9-1 問題解決方向 9-2 迴歸分析實作 9-3 時間趨勢實作 Chapter 10 大數據分析：相似與推薦 10-1 問題解決方向 10-2 異常與相似性判定實作 10-3 相似性推薦實作 Chapter 11 大數據分析：關聯與關係 11-1 問題解決方向 11-2 關聯分析與實作 11-3 貝氏網路分析與實作 Chapter 12 大數據分析：連結與網路 12-1 問題解決方向 12-2 隱馬可夫模型與實作 12-3 社會網路分析與實作 Chapter 13 數據驅動的人工智慧發展 13-1 人工智慧沿革 13-2 人工智慧方法演進 13-3 機器學習方法 13-4 深度學習方法 13-5 生成式AI發展 13-6 ChatGPT實作 Chapter 14 AI探索：文本挖掘分析 14-1 自然語言發展沿革 14-2 問題解決方向 14-3 文本挖掘分析- 文字雲 14-4 文本挖掘分析-TFIDF文本相似查詢 Chapter 15 AI探索：圖像辨識分析 15-1 電腦視覺發展沿革 15-2 問題解決方向 15-3 圖像辨識分析-CNN深度學習 Chapter 16 AI探索：生成式AI代理 16-1 虛擬助理發展沿革 16-2 問題解決方向 16-3 AI代理─ LangChain基礎運用 Chapter 17 用GPT實現商務大數據分析 17-1 GPT預訓練模型是一種商業模式創新 17-2 AI輔助程式設計 17-3 AI輔助數據的理解 17-4 AI輔助數據的準備 17-5 AI輔助數據的分析 17-6 AI輔助文本挖掘分析 17-7 AI輔助圖形分析 17-8 未來：數據驅動行動

商務大數據分析：案例分析與AI應用趨勢 (1版)

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本書特色 1.深入大數據世界：從核心概念到廣泛應用，揭示大數據的精髓，並深度探討大數據在商業中的應用，包括創新商業模式。 2.擴展豐富實例：透過案例分析與範例實作，理解大數據帶來的行業價值，如：YouBike空位查詢、房價預測、股市漲跌預測、星際大戰人物網路關係描繪、圖像生成以及製造、零售、醫療等行業案例。 3.學習多元數據分析技術：掌握多種大數據分析技術，如決策樹、時間序列、爬蟲、協同過濾、貝氏定理、隱馬可夫模型、社會網路等。 4.展開AI的探索之旅：探索人工智慧，包括機器學習、深度學習、自然語言、圖像辨識、生成式 AI 概念及 OpenAI 生成。 5.練習實際程式範例：透過 Google Colab 的 Python 進行實作，體驗大數據和AI的魅力，並加贈R語言範例程式碼。 內容簡介 本書共十五章，涵蓋了商務大數據分析的基礎知識、分析工具、案例探討和人工智慧應用的趨勢。 前四章聚焦於大數據理論基礎，從大數據的發展沿革、價值、商業模式創新到管理方面進行探討。隨後深入介紹大數據分析的主題，包括概念、流程和數據準備的方法。此外，書中詳述了大數據分析工具，並提供了實際範例以幫助讀者更深入地了解和應用這些技術。 最後，介紹人工智慧的基礎概念，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像辨識、生成式 AI 概念及 ChatGPT實作，了解大數據與 AI 密不可分的關連性。 目錄 Ch01 大數據發展沿革 1-1 企業資料管理演進 1-2 大數據源起 1-3 大數據定義 1-4 大數據特性 1-5 小結 Ch02 大數據行業價值 2-1 大數據價值 2-2 大數據行業應用機會 2-3 大數據企業應用案例 2-4 小結 Ch03 大數據商業模式創新 3-1 數據化與創新 3-2 大數據開放資料 3-3 大數據生態系與商業模式創新 3-4 小結 Ch04 企業大數據管理 4-1 企業數位資料管理演進 4-2 大數據資料處理發展 4-3 大數據資料分析發展 4-4 大數據管理架構 4-5 大數據規劃與實施類型 4-6 大數據企業實施案例 4-7 企業採用趨勢與挑戰 4-8 小結 Ch05 大數據分析：概念與程序 5-1 數據分析是智慧決策基礎 5-2 從商業分析到預測分析 5-3 預測分析程序 5-4 預測分析工具 5-5 Python 工具安裝 5-6 小結 Ch06 大數據分析：數據的理解 6-1 問題解決方向 6-2 數據組織實作 6-3 數據擷取實作- 網頁爬蟲抓取 6-4 小結 Ch07 大數據分析：數據的準備 7-1 問題解決方向 7-2 數據探索與視覺化 7-3 探索性資料分析 7-4 小結 Ch08 大數據分析：聚類與分類 8-1 問題解決方向 8-2 聚類分析實作 8-3 分類分析實作 8-4 小結 Ch09 大數據分析：迴歸與趨勢 9-1 問題解決方向 9-2 迴歸分析實作 9-3 時間趨勢實作 9-4 小結 Ch10 大數據分析：相似與推薦 10-1 問題解決方向 10-2 異常與相似性判定實作 10-3 相似性推薦實作 10-4 小結 Ch11 大數據分析：關聯與關係 11-1 問題解決方向 11-2 關聯分析與實作 11-3 貝氏網路分析與實作 11-4 小結 Ch12 大數據分析：連結與網路 12-1 問題解決方向 12-2 隱馬可夫模型與實作 12-3 社會網路分析與實作 12-4 小結 Ch13 數據驅動的人工智慧發展 13-1 人工智慧沿革 13-2 人工智慧方法演進 13-3 機器學習方法 13-4 深度學習方法 13-5 生成式AI 發展 13-6 ChatGPT 實作 13-7 小結 Ch14 AI探索：文本挖掘分析 14-1 自然語言發展沿革 14-2 問題解決方向 14-3 文本挖掘分析- 文字雲 14-4 文本挖掘分析-TFIDF 文本相似查詢 14-5 小結 Ch15 AI探索：圖像辨識分析 15-1 電腦視覺發展沿革 15-2 問題解決方向 15-3 圖像辨識分析-CNN 深度學習 15-4 小結

一行指令學PYTHON－用PANDAS掌握商務大數據分析（附範例光碟） (2版)

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一行指令學Python－用Pandas掌握商務大數據分析 ISBN13：9786263280922 出版社：全華圖書 作者：徐聖訓 裝訂／頁數：平裝／480頁 規格：26cm*19cm*1.8cm (高/寬/厚) 重量：845克 版次：2 出版日：2022/03/11 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 　　在Python裡，最重要的套件應該是pandas。非資訊專長的初學者要學Python，一定要學pandas，因為它容易入手，而且功能強大。pandas具有強大的資料分析、繪圖能力，甚至能做網路爬蟲。將pandas分析結果回存到Excel也是輕而易舉！本書就是著重在pandas的介紹。 　　本書旨在引導讀者用Python來解決問題。研究發現，問題導向學習有助提升學習熱情和學習成效。藉由在實際問題中引發學習動機和熱情，並且親自操作，來尋找問題答案並解決問題！Boud（1987）就主張，學習的起點應該始於學習者想要解決的問題、疑問或困擾。因此，筆者設計的這些問題只是起點，更希望讀者能將這些知識與生活或工作遭遇的問題做連結，進一步提出屬於自己的問題，並累積解決問題的技巧。 　　本次改版，作者新加入了「pandas禪」的概念，協助讀者發展兼具結構與易讀性的程式寫作風格，讓寫程式如文章寫作般行雲流水，進入「禪」的意境。 本書特色 　　●我們強調的不只Python，也是pandas。 　　●我們強調用pandas來解決在資料分析中實際遇到的問題。 　　●作者拆解大數據分析中的每一個步驟，配合Python直譯器的特性，讓學習者馬上動手實作，即時理解學習重點。 　　●如果一個範例的解法不只一種，作者會提供不同的方法，引導學習者嘗試不同的解題方法。