經濟預測革命：從混沌理論到大數據的決策新科學 (1版)

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【簡介】 《金融時報》最佳經濟學新書 李國偉、游庭皓、Rachel Chen 勞倫斯．桑默斯、羅聞全等各界權威一致推薦 　　複雜科學與混沌理論先驅多伊恩．法默，顛覆傳統經濟思維的重磅之作！ 　　當氣候變遷惡化、金融市場動盪、社會不平等日益加劇，我們依舊仰賴過時的經濟模型，假設人完全用理性思考、行為可以預測，這樣的理論早已無法提供有效的指引。 　　預測未來，不能靠過時的理論 　　法默在學生時期即運用混沌理論破解輪盤機率，挑戰賭場規則；畢業後創立全球最早的量化投資機構之一。他一生致力打破主流經濟學的迷思，倡議一場結合科學革命與現實洞察的經濟學革新。 　　真正的經濟模型，必須反映人類的非理性與互動行為 　　法默運用大數據、強大運算能力，結合物理、生物與社會科學等跨領域方法，打造能模擬複雜經濟行為的動態系統。他領導的團隊在新冠疫情初期所做出的經濟衝擊預測，遠比主流模型更貼近現實。 　　更真實的模型，才能帶來更準確的預測 　　在這個資料爆炸、變局頻仍的時代，我們需要新工具來看懂未來、做出正確決策。《經濟預測革命》為企業、政府與關心未來的人士提供行動方針，不論是應對金融危機、社會不平等、氣候變遷，甚至是投資理財，都能發揮更準確的預測能力，提前做好準備。 　　各界推薦   　　經濟學是「人的行為」，在過去數十年，我們歷經了量化寬鬆、肺炎疫情、能源轉型，再到現在的AI革命，所有的傳統思維與方法都應該跟隨改變，我們需要新的判斷經濟的方式！——Rachel Chen，MacroMicro 財經M平方創辦人   　　本書實屬一項成就，我從中學到很多。經濟學界應該對法默的複雜系統方法抱持更開放的態度。我希望本書能夠啟發來自不同領域、關注經濟問題的年輕學者。——勞倫斯．桑默斯（Lawrence Summers），前美國財政部長   　　牛津大學的頂尖複雜經濟學專家法默認為，我們有能力且有必要採取更激進的方式……他表示，只要投入更多資源，就能在理解經濟體系方面取得重大進展。——馬丁．沃夫（Martin Wolf），《金融時報》副主編暨首席經濟評論員   　　法默是混沌理論的創始人之一，我想不出有誰比他更能幫助我們理解混沌。法默是物理學家出身，卻在金融和經濟領域擁有豐富的經驗，他想讓複雜經濟學變得簡單易懂、迷人又有趣。這是艱巨的任務，而他做到了！——羅聞全（Andrew W. Lo），《適應性市場》（Adaptive Markets）作者   　　在面臨氣候變遷的挑戰時，標準經濟學讓人失望，而在這本傑出的著作中，法默解釋其中的緣由，並告訴我們，用更複雜的視角去理解經濟體系的運作方式，所產生的見解能夠幫助我們預見未來，再加以形塑。法默的見解更為泛用，能推廣至各個領域。事實上，本書所開創的智識境界令人興奮不已。但本書也具備高度的實用性，如果我們願意聽從他謹慎的建議，將能引領人類踏上康莊大道，擺脫當前的困局。──比爾．麥奇本（Bill McKibben），《自然的終結》（The End of Nature）作者   　　在這本迷人的著作中，法默展現他一生對混沌理論的重大貢獻，並闡述經濟學界正在進行的典範轉移：只要我們理解複雜性並善加利用，就能以更好的方式解決世界面臨的問題。他的才華無庸置疑！——史考特．裴吉（Scott Page），《多模型思維》（The Model Thinker）作者【目錄】 各界推薦 致謝 圖示列表 序言 複雜經濟學的潛力 前言 複雜的問題必須用新方法解決 第一部 什麼是複雜經濟學？ 第一章 什麼是複雜系統？ 第二章 經濟體系是複雜系統 第三章 理解文明的新陳代謝 第四章 模擬對理解經濟體系的重要性 第二部 標準經濟學與複雜經濟學 第五章 標準經濟學的速成課 第六章 不確定且繁複的經濟模型更符合現實 第七章 為什麼經濟體系總是變化不斷？ 第三部 金融體系 第八章 無效率市場 第九章 自我參照市場 第十章 金融市場的生態與演化 第十一章 信貸如何導致金融動盪 第四部 氣候經濟學 第十二章 如何預測天氣與氣候 第十三章 氣候經濟學與技術進步 第五部 為更美好的未來建立模型 第十四章 解決重大問題的指引 第十五章 掃除障礙 第十六章 提高文明自覺 參考書目 注釋  

數據的商戰策略：建立以數據驅動為核心的營運關鍵 (1版)

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【簡介】 從行動網路到5G時代，企業欠缺的再也不是數據， 而是一套符合商業目標的大數據策略，實現數據變現。 　　阿里巴巴前副總裁、數據委員會會長／紅杉資本中國專家合夥人 　　車品覺 　　第一手分享阿里巴巴的數據治理經驗 　　‧數據收集不完怎麼辦？ 　　‧部門各自為政怎麼解？ 　　‧如何找到數據化的切入點？ 　　‧如何不讓安全原則影響業務效率？ 　　從阿里巴巴經驗， 　　解答企業推行數據化的最容易遭遇的困難點； 　　揭開當前數據變現的最熱領域。 　　本書作者車品覺在2010年至2016年先後任職於支付寶、淘寶，並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長，期間開發多個數據產品，成功帶領阿里巴巴轉型成為數據公司。 　　數據，終將成為企業的核心資產。但是，要落實以數據為核心的改變、讓數據發揮策略性的價值，在實際運作上還有許多環節要打通。在本書中，作者第一手公開阿里巴巴的轉型過程，建立以數據驅動為核心的智慧商業模式，包括如何從工作流中尋找數據化的切入點、如何設定數據收集策略與數據流通策略。 　　並介紹醫療、金融、零售、娛樂等多種產業，如何發揮對數據策略的想像，透過不同領域的數據結合，讓外部數據彌補內部業務的盲點，實現數據變現。 　　你將可以看到： 　　數據營運難題的應對方法── 　　◤面對資源有限→根據業務需要做數據收集，以短期問題為出發點，以中長期的發展趨勢決定資源分配。 　　◤面對煙囪林立→採取共創共贏策略，以利益驅動數據流通，當利益高於競爭，數據共享就會變得理所當然。 　　◤面對數據安全→安全原則要契合企業的商業目標和風險承受能力，才可能獲得內部的支持。 　　豐富的數據變現實例── 　　◤Lattice Engines利用各種管道公布的資訊，如社群網站的交流、專業文獻的下載、交易會的註冊等，為客戶尋找潛在買家。 　　◤Credit Karma打破「信用分數」的黑盒子，在使用者的授權下，將信用數據透明化，並發展成個人化的金融服務平臺。 　　◤Kyruus挖掘醫療領域數據，整合醫生資訊和預約、評價系統，能夠達到有效配對醫生和病人，就我們像預定機票、飯店。 名人推薦 　　何英圻│91APP董事長 　　林之晨│台灣大哥大總經理、AppWorks董事長暨合夥人 　　許景泰│SmartM世紀智庫執行長 　　程九如│AppWorks合夥人 　　詹宏志│網路家庭董事長 　　鄭緯筌│「寫作力」與「內容駭客」網站創辦人 　　──一致好評  【目錄】 推薦序 掌握對的資料，就是掌握致勝的武器 ／何英圻 推薦序 解決失焦問題，讓數據的效益極大化 ／程九如 推薦序 收集數據、擁抱數據，並活用數據 ／鄭緯筌 前 言 為什麼要認識數據的本質？ PART 1──數據主義，未來一切都將數據化 ▍1 大數據不是獨奏，而是不斷連接無處不在的數據 全域大數據時代／線上的數據，才是數據／用數據獲取更多數據 ▍2 數據相關性，比數據本身更重要 養兵千日，用兵一時──阿里巴巴的數據收集策略／學會「系統思考」／量化，就能無中生有 ▍3 利益，是讓數據流通的關鍵 互惠互利──阿里巴巴的數據流通策略／尋找共同的痛點／讓天下沒有難用的大數據／數據生態圈是競合並存 ▍4 倫理，大數據不容忽視的一面 大數據也有陰暗面／數據安全與生意的兩難／倫理不容忽視／水能載舟，亦能覆舟   PART 2──數位經濟引擎，智慧商業的核心 ▍5 數位經濟引擎，預知未來的水晶球 不懂數據就沒有商業／走過十個年頭的大數據閉環／讓數據閉環轉得更快、更有人性 ▍6 人工智慧時代，數據才是根本 數據將像電力一樣顛覆世界／企業「養」數據的六大要點 ▍7 數據，未來企業的核心資產 數據流通，共享價值鏈的關鍵一環／找客戶靠數據，不靠運氣／企業「用」數據的三大竅門 ▍8 大數據驅動產業大變革 零售業，因大數據帶來大想像／金融業，以創新迎合新世代／智慧城市，以物聯網構建城市生活／娛樂產業，訂製你的需求／時尚產業，掌握捉摸不定的人心 PART 3──數據變現的四大場景 ▍9 大數據幫助我們更健康 醫療產業醞釀大數據突破／認知計算啟動醫療大變革／知識圖譜，知別人所不知 ▍10 消費金融──數據變現的極佳場景 消費金融的五大趨勢／我的信用，我決定／區塊鏈，房地產買賣的未來 ▍11 物聯網──與砂鍋對話的時代來臨 大數據促進人機對話／無人駕駛車的無限可能／智慧家居，讓生活更便捷 ▍12 預測──從心理測驗、寶可夢到大選 心理測驗＋大數據，影響選舉的新工具／無人超市與新零售／寶可夢與大數據／神預測黃金球員／一盤棋局喚醒商業巨頭／揭密獨角獸Palantir／大數據逆轉選舉 PART 4──數據之王的數據化思考 ▍13 他們成就了完美世界 馬雲的兩個必殺技：用人疑、破旋渦／向創投家學習數據思考／「阿里魂」彭蕾的管理之道／阿里總參謀長曾鳴的終局判斷／數據怪傑韋斯岸：從Big Data到Me Data／拜李小龍為師 ▍14 數據是送給天生邏輯客的盛宴 劍如人生：在試錯中提升自己／共時面、時間鏈、關鍵字／你相信你可以比我更厲害嗎？／假如我是一個產品／「捨得」的力量／慢慢品，慢慢覺／以天為師 結語 如果有一天你拿到了「數據天書」

你的幸福不是這個指數：透視經濟成長數據的迷思 (1版)

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【簡介】 GDP年年成長，但是你，快樂嗎？ 沒有！因為，這項經濟成長指標本來就跟你的幸福無關！ GDP成長＝國家進步＋人民幸福？ 為什麼GDP持續上升，百姓生活卻越來越喊苦？ 所以我們是拚經濟＝拚GDP？潘卡吉‧米什拉（Pankaj Mishra，《從帝國廢墟中崛起）作者）：每個想了解當代政治大變動的人必讀的一本書！ 兩大諾貝爾獎得主──科菲‧安南（Kofi Annan）、安格斯‧迪頓（Angus Deaton）強力推薦七十多年來，GDP被視為衡量國家經濟發展最重要的數據，但是事實證明GDP反映出來的美好幻影，與一般人民的生活大相逕庭；我們正生活在所謂的「憤怒時代」中。 GDP究竟代表什麼？經濟的成長與國家的發展，真的能成正比嗎？ 除了經濟成長，英國《金融時報》主編暨得獎記者凌大為（David Pilling）在《你的幸福不是這個指數：透視經濟成長數據的迷思》這本書更引領我們思考環境永續發展與幸福的真諦。 凌大為憑藉他二十五年來對於經濟發展的追蹤報導、觀察與訪問，對衡量國家經濟發展最重要的數據：GDP（國內生產毛額）提出質疑。這本書透過清晰、幽默，帶有批判性的文字，為讀者揭開經濟成長的數據與現實社會發展之間的矛盾──政府不斷地追求經濟成長的數字，但是這些美麗的數據，是否真實反映在一般民眾的現實生活之上？ 《你的幸福不是這個指數》帶領讀者們去了解GDP這項主要的經濟指標究竟代表什麼，以及數據背後所表示的意義。為什麼GDP所反映出來的數據，與人們生活的實際感受，有如此大的落差？除了歐美等先進國家之外，凌大為也以非洲、印度與中國等發展中國家為例，努力追求GDP的成長，固然對擺脫貧困、促進經濟發展有相當大的助益，但是對於極度貧窮與貧富差距極大的經濟體來說，經濟的成長與國家的發展，真的能成正比嗎？而一味地追求成長，又將會帶來哪些嚴重的副作用？ 《你的幸福不是這個指數》是凌大為經過多方考證，並訪問數十位舉世聞名的經濟學家所完成的著作。本書並非否定GDP作為經濟衡量標準的存在價值，而是以更宏觀的角度去觀察整體經濟的走勢，同時期望能建立一項更健全的方式，成為社會發展與人民幸福的多元衡量標準。 【目錄】 推薦序　現代經濟成長的迷思――正確認識GDP　吳惠林前言　成長狂熱教派 第一篇成長的問題 第一章　顧志耐的怪物 第二章　罪惡的工資 第三章　好的、壞的和看不見的 第四章　過猶不及 第五章　網際網路偷了我的GDP 第六章　平均數有什麼問題第二篇成長和開發中世界 第七章　大象和大黃 第八章　經濟成長術 第九章　黑力與綠力第三篇超越成長 第十章　財富 第十一章　現代末日審判 第十二章　幸福之神 第十三章　GDP 2.0 第十四章　成長的結論 注釋

商業大數據的視覺化設計與Power BI實作應用

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【簡介】 現在是一個大數據無處不在的年代，無論是企業或個人，建立一個快速解讀資料的能力，顯得相當實用且重要。其中，資料視覺化就是一個備受關注且重視的面向。用視覺化的方式來呈現資料的內容，能夠讓決策者更容易理解，執行者能更輕易的利用圖表與他人進行溝通。因此，資料視覺化的應用已經是許多企業相當看重的大數據分析技術之一。 然而，圖表的類別龐雜，如何選擇適切的圖表來忠實呈現資料，卻是操作者的困擾。因此，本書將資料視覺化的圖形予以整理及分類，藉由各章的說明、介紹、優劣比較與繪製建議，搭配企業個案資料來實際操作，減少讀者天馬行空的想像。 目前坊間資料視覺化的書籍多以軟體功能的介紹與操作為主，本書則是以不同應用類型的視覺化圖表為重點，搭配Power BI進行教學與解說，期待讓讀者在未來的應用上能夠更為得心應手。 最後，本書設計了一個整合的應用，利用企業的資料來進行實戰。透過資料視覺化的相關整合應用，去解讀企業營運時的狀態與樣貌，進而部署儀表板，提供即時決策參考。 【目錄】 【Part 1 基礎建立篇】 CH1　緒論 　　1.1　緒論 　　1.2　資料視覺化的演進 　　1.3　資料視覺化與大資料 　　1.4　資料視覺化的應用實例 　　模擬試題 CH2　資料視覺化的科學基礎與設計原則 　　2.1　色彩與心理之關係 　　2.2　圖表色彩的設計原則 　　2.3　圖形與心理之關係 　　2.4　前注意處理程序 　　2.5　資料視覺化中色彩與圖形的運用原則 　　模擬試題 CH3　容易取得的資料視覺化工具介紹 　　3.1　Microsoft Excel 　　3.2　Microsoft Power BI 　　3.3　Tableau 　　3.4　Matplotlib 　　模擬試題 CH4　Microsoft Power BI 功能 　　4.1　基本介紹 　　4.2　Power Query 　　4.3　資料分析運算式 DAX 　　模擬試題 【Part 2 進階練功篇】 CH5　離散差異之視覺化（Deviation） 　　5.1　離散差異視覺化圖表特色及使用之資料格式 　　5.2　圖形介紹 　　5.3　離散差異圖形之優缺點比較 　　5.4　範例資料介紹 　　5.5　實作與解釋 　　模擬試題 CH6　關聯性之視覺化（Relationship） 　　6.1　關聯性視覺化圖表特色及使用之資料格式 　　6.2　圖形介紹 　　6.3　關聯性視覺化圖表之優缺點比較 　　6.4　實作與解釋 　　模擬試題 CH7　排序之視覺化（Ranking） 　　7.1　排序視覺化圖表特色及使用之資料格式 　　7.2　圖形介紹 　　7.3　排序視覺化圖表之優缺點比較 　　7.4　實作與解釋 　　模擬試題 CH8　分佈之視覺化（Distribution） 　　8.1　分佈視覺化圖表特色及資料格式 　　8.2　圖形介紹 　　8.3　分佈視覺化圖表之優缺點比較 　　8.4　實作與解釋 　　模擬試題 CH9　隨時間變化之視覺化（Change over Time） 　　9.1　隨時間變化圖表特色及使用之資料格式 　　9.2　圖形介紹 　　9.3　隨時間變化圖表之優缺點比較 　　9.4　實作與解釋 　　模擬試題 CH10　量的比較之視覺化（Magnitude） 　　10.1　量的比較視覺化之圖表特色及使用之資料格式 　　10.2　圖形介紹 　　10.3　不同量的比較圖形之優缺點比較 　　10.4　實作與解釋 　　模擬試題 CH11　部分和整體關係之視覺化（Part-to-Whole） 　　11.1　部分和整體關係視覺化之圖表特色及使用之資料格式 　　11.2　圖形介紹 　　11.3　不同部分和整體關係圖形之優缺點比較 　　11.4　實作與解釋 　　模擬試題 CH12　空間視覺化（Spatial） 　　12.1　空間視覺化之圖表特色及使用之資料格式 　　12.2　圖形介紹 　　12.3　不同地理空間圖形之優缺點比較 　　12.4　實作與解釋 　　模擬試題 CH13　流向視覺化（Flow） 　　13.1　流向視覺化之圖表特色及使用之資料格式 　　13.2　圖形介紹 　　13.3　不同流向圖形之優缺點比較 　　13.4　實作與解釋 　　模擬試題 【Part 3 企業實戰篇】 CH14　資料視覺化實作，說一個好故事 　　14.1　取得資料視覺化資料 　　14.2　下載公開資料下載：交通部觀光署開放資料 　　14.3　實作練習：歷年來台旅客統計 　　14.4　實作練習：歷年來台旅客性別統計 　　14.5　實作練習：歷年來台旅客來台目的統計 　　14.6　實作練習：製作疫情前後來台旅客居住地儀表板 　　模擬試題

探究巨量資料－洞察大數據的奧秘(學AI真簡單系列4)

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探究巨量資料－洞察大數據的奧秘 系列名：學AI真簡單 ISBN13：9789865035631 出版社：全華圖書 作者：AI4kids;東吳大學巨量資料管理學院AI應用研究中心 裝訂／頁數：平裝／164頁 規格：26cm*19cm*0.7cm (高/寬/厚) 重量：306克 版次：1 出版日：2021/04/08 中國圖書分類：中學教學法 內容簡介 在科技日新月異的進步下，大家人手一支智慧型手機，可隨時隨地上網、發布限時動態、上傳照片、影片等。人類行為的改變促使資料爆炸般的產出，而資料的產生、儲存、取得、管理成本也相對比過去低許多，「巨量資料」（Big Data）因此應運而生。 本書將引導讀者了解巨量資料的意涵，並進一步探討它如何改變我們的生活，對社會產生什麼樣的影響。同時，教導讀者用Google工具分析網路流量、掌握手機數位足跡，也教導讀者利用Python打造網路爬蟲，進行社群資料的搜集與分析，利用Tableau進一步將巨量資料可視化。讓我們一同揭開巨量資料神秘的面紗。 本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們對好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 目錄 CH1巨量資料崛起與茁壯 1-1 何謂大數據 1-2 大數據的結構 CH2巨量資料之資料探索 2-1 搜尋趨勢 2-2 網路溫度與氣壓計 2-3 網路爬蟲與社交情報探索實作 CH3數位足跡掌握 3-1 網路流量分析 3-2 行動流量分析 3-3 掃碼行為分析 CH4巨量資料處理與管理 4-1 巨量資料儲存―結構化資料庫 4-2 巨量資料儲存―非結構化NOSQL 資料庫 4-3 雲端儲存與運算的演進與定義 4-4 巨量資料安全與倫理 CH5巨量資料的可視化分析 5-1 巨量資料可視覺化案例 5-2 運用Tableu 實作全球氣候變遷資料可視化分析 5-3 運用Python 實作Pokemon 資料可視化分析 附錄A Python基礎語法查詢表 附錄B Google Colab使用簡介