AI 時代的管理數學：使用 R 語言實作 (1版)

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【簡介】 如果你主要關注統計分析、數據可視化、線性代數、初等微積分， 並希望較快上手，「R語言」會是較佳的選擇！ 本書獨特之處在於以直觀且實用的方式，清楚介紹人工智慧及機器學習領域中常用的管理數學工具。透過R語言的實作，讀者得以深入理解並實際應用於不同實務情境。 書中的實例不侷限於理論探討，更著重實際應用，貼近日常生活，喚起讀者對數學的共鳴與學習熱情。舉例而言，透過應用貝氏定理，探討運動員實際服用興奮劑的真相，以及判斷過濾垃圾郵件的情境。同時，透過極佳化方法的應用，協助航空公司訂定最適價格和最大利潤路線圖等案例，使得理論更具實用性。 除此之外，本書擴大管理數學的範疇：從管理數學傳統上僅處理統計、線性代數的刻板印象，將此核心概念延伸至線性轉換、特徵值與特徵向量等進階議題，並且更進一步涵蓋一般書籍較少觸及的「極佳化方法」，包括微分、極值、偏微分以及拉氏乘數等內容，於實用範例中為機器學習（Machine learning）的數學應用奠定基礎。 線性規劃的討論更是引領讀者回溯至二戰時期，線性規劃應用於確定空中力量和雷達（radar）的最佳使用，具有時代非凡之意義。同時探討在各種混和限制條件下，欲達目標極大、極小化，使用線性代數中構築人工基底手法，自標準的極大化問題做為起點，經二階段法、對偶問題法、對偶單形法，深入解說 R 軟體 lpSolveAPI 套件背後的數學脈絡或故事。 本書精彩內容 —— 線性代數｜線性函數｜線性方程組｜矩陣｜向量空間｜線性轉換｜ 極佳化方法｜拉氏函數｜機率與統計｜單利．複利｜線性規劃｜馬可夫鏈｜預測｜ 本書特色 ☑ 以 R 軟體的程式語言與過程，深入解說並印證數學定義、定理 ☑ 透過 R 軟體的印證，經驗的移轉，形塑跨電腦語言的整體處理思維 ☑ 促成 R 軟體成為數學符號以外的第二語言，加速數學學習效率 ☑ 將人工智慧及機器學習常用之數學思維，應用於資料分析及解決管理問題 【目錄】 CHAPTER 01 截彎取直：線性函數與線性方程組 1-1 直線的交點（Intersection of Straight Line） 1-2 最小平方法（The Method of Least Squares） CHAPTER 02 資料呈現的語言：矩陣 2-1 矩陣定義與基本運算 2-2 矩陣應用於密碼學（Cryptography） 2-3 矩陣應用於經濟學：Leontief模式 2-4 矩陣應用於最小平方法 CHAPTER 03 Google 搜尋是如何運作：向量空間與線性轉換 3-1 向量與向量空間 3-2 線性獨立與基底 3-3 線性轉換（Linear transformation） 3-4 特徵值與特徵向量（Eigenvalues and eigenvectors） CHAPTER 04 資源有限條件的極值問題：極佳化方法 4-1 微分及其應用 4-2 微分及全微分 4-3 函數的極值 4-4 拉氏乘數（Lagrange multiplier） 4-5 極佳化方法的應用 CHAPTER 05 COVID-19 陽性、偽陽性議題：機率與統計 5-1 敘述性統計 5-2 機率 5-3 隨機變數、常態分配及抽樣分配 CHAPTER 06 時間的價值：單利、複利的年金；分期償還及償債基金 6-1 單利、複利 6-2 單利、複利的進階應用 6-3 年金（Annuity） CHAPTER 07 最少的資源與滿足最佳效益：線性規劃 7-1 極大化問題（maximization problem） 7-2 極小化問題（minimization problem） CHAPTER 08 AI 中的隨機與穩態過程：馬可夫鏈 CHAPTER 09 AI 的前沿應用：預測 9-1 定性的預測方法 9-2 時間序列預測方法 9-3 關聯性預測 - 簡單迴歸模式 9-4 關聯性預測 - 複迴歸模式 9-5 判定係數與相關係數 9-6 顯著性檢定 9-7 預測準確性

商業分析師的數位轉型專案策略：結合ChatGPT從商業分析到需求工程管理實務 (1版)

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內容簡介 ✦ 第一本商業需求分析及系統需求分析專書 ✦ 各章節緊密串連，非單篇零碎資訊—— 本書即是一個「專案」的全貌！ 不是資訊背景的專家，也能了解「需求」該如何轉換成資訊系統。 　　需求分析任務執行時，你是否常有以下困惑或痛點： 　　1. 為什麼沒有給商業分析師的系統需求課程？ 　　除了專案管理，你還需要需求分析及需求管理技能！ 　　2. 為什麼系統需求提出後，專案中各個單位很難整合執行⋯⋯ 　　除了商業分析，你還需要知道各種職務內容及如何有效率的溝通！ 　　3. 常常聽不懂資訊工程師在說什麼⋯⋯專案中成員的工作權責好像不太明確？ 　　你不用學習軟體工程及程式開發，但需要徹底瞭解需求工程及需求管理！ 　　4. 參加好多會議，需求排山倒海而來，所有的需求糾纏不清⋯⋯ 　　你需要精準掌握需求及專案的形成過程，讓需求發展系統化的進行！ 　　5. 需求說明寫在眾多 Word 檔案裡，不同檔案中的需求說明有矛盾現象⋯⋯ 　　你需要掌握不同需求分析技術之間的串連方法，才能清晰及完整表達需求！ 　　若你正在面對這些困境，那麼本書是你在需求分析及需求管理迷霧中的最佳指引。 　　本書為讀者打造全新的閱讀策略，以分析階段及需求分析步驟為雙主軸，讓讀者能快速掌握及查詢各階段及步驟的相關資訊。全書分成五篇、23章，從＜第6章＞至＜第23章＞將逐一帶領讀者了解需求是如何從形成到具體進入資訊系統開發。這些章節的順序也完整地呈現「需求」在專案中所經歷的過程。 　　▍第一篇 需求工程 　　＜第1章＞到＜第5章＞是關於需求工程方法論的介紹，目的是引導讀者「如何建立適合自己團隊的需求管理方法」。 　　▍第二篇 商業需求規格書 　　主要關注商業需求分析，整體結構包括企業管理層級的「總體流程」、需求管理層級的「總體需求清單」，以及個別需求層級的「個別數位化作業」。 　　▍第三篇 系統需求規格書 　　專注於系統需求分析，延續商業需求分析的結構，並推進三個層級從商業需求轉換為系統需求的細節。當系統需求分析完成後，需求將進入資訊系統專案的啟動階段。 　 　　▍第四篇 專案計劃書 　　專注於專案計劃，列出了與需求管理密切相關的部分，目的是幫助讀者順利將需求分析結果轉化為具體的專案工作任務。 　　▍第五篇 軟體需求規格書 　　聚焦於系統分析，詳細說明了系統規劃和系統設計階段與數據相關的內容，以幫助讀者在資訊技術架構中掌握需求的製作過程及資訊系統產出的數據，為未來數據分析建立穩固的基礎。 　　本書除了介紹需求分析方法，還提供實際案例中的應用。同時也透過各個案例解答讀者對於商業需求分析的問題與困惑。全書97個主題，採用問句式標題，激發讀者思考，也可與生成式AI（ChatGPT）進行對話，以獲取更多資訊，拓展學習範圍。 本書特色 　　☑ 介紹方法及使用案例說明，並提供多年產業經驗的需求管理關鍵 　　☑ 融入數據驅動理念，貫穿各章節執行，精準實踐需求工程 　　☑ 透過專案執行每個階段的呈現，體驗需求管理如何引導建立成功的資訊系統 　　☑ 結合ChatGPT的創新運用，以情境說明如何提升專案管理效率 　　目標讀者 　　◆資訊系統專案經理 　　◆負責資訊系統需求的商業分析師 　　◆以系統分析師為目標的程式設計師 　　◆需要提出及管理數據需求的數據分析師 目錄 第 1 篇 Requirements Engineering 需求工程 Chapter 01 需求工程及需求管理－改進資訊系統開發的方法 1.資訊系統專案的共同挑戰是什麼？ 2.當前需求管理方法的缺點是什麼？ 3.如何設計需求管理方法來解決這些挑戰及缺點？ 4.如何在資訊系統專案實施需求管理方法？ 重點總結 Chapter 02 商業分析涉及的專業領域－推動資訊需求的執行率 5.商業分析在資訊戰略中的關鍵作用？ 6.現有商業分析方法在資訊系統專案的限制是什麼？ 7.商業分析師的職能在資訊系統專案中發揮什麼作用？ 8.商業分析師在資訊系統專案中面臨哪些溝通挑戰？ 9.商業分析師在資訊系統專案中需要哪些關鍵技能和能力？ 重點總結 Chapter 03 需求工程與軟體工程的關係－建立業務和資訊之間的橋樑 10.需求工程和軟體工程是什麼關係？ 11.整合需求工程和軟體工程的主要挑戰是什麼？ 12.需求管理方法如何整合需求工程和軟體工程？ 13.哪些方法、技術可以促進需求工程及軟體工程的整合？ 重點總結 Chapter 04 需求形成的過程－促進資訊需求有效的轉換 14.瀑布式軟體開發方法的軟體需求形成過程？ 15.敏捷軟體開發方法的軟體需求形成過程？ 16.有助於促進資訊系統需求轉換成軟體需求的行動是什麼？ 17.如何改進需求形成過程以促進資訊系統需求轉換成軟體需求？ 重點總結 Chapter 05 分析階段產出文件－設計需求管理方法的框架 18.需求文件類型那麼多，都需要製作嗎？ 19.如何設計需求管理方法框架？ 20.如何實踐需求收集及需求驗證？ 21.哪些情況容易發生需求缺失，以及如何避免？ 22.有哪些流行的需求管理工具？ 重點總結 第 2 篇 Business Requirements Specification 商業需求規格書 Chapter 06 參與人員組織圖－識別企業內專家形成有效的需求 23.如何識別企業內的專家及人工智慧如何提供企業所需知識？ 24.資訊系統專案有哪些組織類型及對需求分析有什麼影響？ 25.企業內專家知識如何有效收集及協助業務需求的形成？ 重點總結 【讓 ChatGPT成為你專屬的人力資源規劃專家！】 Chapter 07 需求清單表－組織及排序需求以形塑業務流程架構 26.高品質的需求應該具備哪些特徵？ 27.如何有效率的進行需求優先級排序？ 28.業務需求與資訊系統的關係？ 重點總結 Chapter 08 業務流程圖－透過需求分析改造業務流程 29.如何透過需求清單表進行業務流程再造？ 30.業務流程圖與系統功能流程圖有什麼差異？ 31.如何製作正確的業務流程圖？ 32.為什麼會造成分析癱瘓及如何避免發生？ 重點總結 【讓 ChatGPT幫你撰寫業務流程的 SOP！】 Chapter 09 業務作業清單－規劃企業數位化的目標 33.為什麼業務作業清單是需求規格書的核心？ 34.彙整業務作業清單的具體步驟？以及如何制定業務專案？ 35.如何評估數位化作業？ 重點總結 Chapter 10 使用案例－描繪數位化作業的需求細節 36.人物誌、使用者旅程地圖、客戶旅程地圖、及使用者故事的適用情境？ 37.使用者故事與使用案例有什麼差異？ 38.如何製作有效的使用案例？ 39.使用案例與測試案例有什麼關係？ 重點總結 【讓 ChatGPT幫你思考使用者故事！】 Chapter 11 系統流程圖－擘劃業務專案的願景 40.系統流程圖與系統架構圖有什麼差異？ 41.如何製作可擬聚共識的系統流程圖？ 42.如何閱讀和分析系統流程圖？ 43.資訊系統整合對於業務流程的重要性是什麼？ 重點總結 Chapter 12 領域模型－彙整數位化作業的數據需求 44.收集及分析數據需求的過程是什麼？ 45.領域模型與其它需求分析技術有什麼關係？ 46.如何製作符合需求分析及數據分析使用的領域模型？ 47.數據驅動資訊系統開發的重要性是什麼？ 重點總結 Chapter 13 數據資產－建立企業數據的全貌 48.企業數據儲存在哪裡？ 49.企業數據儲存方式有哪些？ 50.企業數據與資訊系統有什麼關聯？以及如何整合數據資產？ 51.數據資產在資訊系統中扮演什麼角色？ 52.數據需求如何影響數據架構的規劃？ 53.數據需求如何影響數據輸入及數據輸出的設計？ 重點總結 【讓 ChatGPT幫你建立數據需求！】 第 3 篇 System Requirements Specification 系統需求規格書 Chapter 14 使用案例循序圖－梳理數位化作業的訊息流 54.循序圖與使用案例及領域模型有什麼關係？ 55.如何製作高可讀性的循序圖？ 56.系統功能分析的具體步驟？ 57.數據流與訊息流有什麼差異？ 重點總結 Chapter 15 系統功能清單及系統功能流程圖－規劃業務專案系統功能的全貌 58.如何定義可見系統功能與不可見系統功能？ 59.如何製作系統功能清單？ 60.如何製作系統功能流程圖？ 重點總結 【讓 ChatGPT幫你完成系統功能流程的規劃！】 Chapter 16 系統功能及線框圖－打造數位化作業的介面 61.線框圖、視覺稿、功能原型有什麼差異及限制？ 62.製作線框圖時應考慮的因素？ 63.數據分析如何提高使用者體驗？ 64.有哪些常見的原型相關製作工具？ 重點總結 Chapter 17 測試案例－模擬數位化作業與線下作業的整合 65.資訊系統測試類型有哪些？ 66.如何設計測試案例？ 67.如何判斷測試案例是否有效？ 重點總結 第 4 篇 Project Plan 專案計劃書 Chapter 18 工作說明書－提升資訊系統專案的成功率 68.如何管理從需求發展階段到專案管理階段的轉換？ 69.系統需求規格書與工作說明書的關係？ 70.資訊系統專案的實施方法有哪些？ 71.工作說明書哪些部分影響資訊系統專案的成功率？ 72.如何評選工作說明書？ 重點總結 【讓 ChatGPT幫你啟動專案及預列待辦清單！】 Chapter 19 專案時程－提升資訊系統專案的執行效率 73.什麼是最小可行產品？什麼是概念驗證？ 74.系統需求分析如何應用最小可行產品概念？ 75.在專案時程計劃和管理中造成挑戰的關鍵因素是什麼？ 76.如何優化專案時程規劃方法以提高專案的執行效率和有效性？ 77.可以實施哪些專案時程管理方法來減輕風險和不確定性？ 重點總結 【讓 ChatGPT幫你規劃工作包及任務清單！】 Chapter 20 品質要求及服務級別協定－提升資訊系統服務品質的關鍵 78.什麼是品質要求及服務級別協定？ 79.如何制定品質要求？ 80.如何制定服務級別協定？ 81.如何評估服務協定的有效性？ 重點總結 【讓 ChatGPT成為你的品質管理大師！】 第 5 篇 Software Requirements Specification 軟體需求規格書 Chapter 21 系統架構圖－數據部分－掌握資訊系統數據的架構 82.常見各種架構圖，有什麼差別？ 83.檢視架構圖時應關注哪些重點？ 84.架構圖的挑戰和限制是什麼？ 85.需求規格書與架構的關係？ 86.需求規格書相對應哪些數據技能？ 87.如何掌握資訊系統的數據架構？ 重點總結 Chapter 22 數據遷移及數據流程圖－掌握資訊系統數據的流動 88.資訊系統架構如何影響數據架構及業務活動？ 89.數據流設計對資訊系統的重要性？ 90.如何使用數據流程圖可視化資訊系統的數據流？ 91.資料分析報告的用途？ 92.如何規劃有效的資料遷移步驟？ 重點總結 Chapter 23 數據模型－使用及分析資訊系統的數據 93.商業分析師如何確認系統需求？ 94.什麼是數據模型，以及數據建模技術有哪些？ 95.關聯式資料庫基礎概念 96.非關聯式資料庫基礎概念－文件型 97.SQL查詢語法基礎概念 重點總結 附錄A ｜AIPRM for ChatGPT設定步驟｜ 附錄B ｜常見的製作 UML工具｜

資訊管理：後疫情時代企業的數位轉型(第二版) 2/E 2022 <全華>2/e (2版)

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資訊管理：後疫情時代企業的數位轉型 ISBN13：9786263283572 出版社：全華圖書 作者：魯明德 裝訂／頁數：平裝／468頁 規格：26cm*19cm*2cm (高/寬/厚) 重量：860克 版次：2 出版日：2022/11/01 中文圖書分類：管理資訊系統 內容簡介 本書從學生的角度開始思考，去除掉艱深的理論，用簡單明瞭的方式來描述資訊科技，並著重資訊科技在日常生活上的實際應用，讓讀者感受到資訊科技不再是遠在天邊的理論，而是近在眼前的生活應用。   全書共分為四篇： 第一篇–管理篇：探討資訊科技跟組織、管理間的議題。   第二篇–科技篇：介紹目前熱門的技術：物聯網、金融電子化、人工智慧，同時也著重它們的應用及市場的趨勢。   第三篇–應用篇：探討資訊科技的各項應用，除了介紹成熟發展的電子商務、企業內的各種資訊系統之外，還特別探討了產業電子化的趨勢及社群應用。   第四篇–系統篇：介紹系統開發的方法論及資訊安全相關理論。在系統開發的部分，特別介紹了敏捷式開發，讓讀者對業界所用的方法論有一個概念，方便日後工作之需。   資訊管理是將資訊科技應用到企業的組織管理，為了讓在學時就能對資訊在產業上的應用有先期的認識，各章均有以產業的生態系及數位轉型為主軸的案例，結合各章主題配置，方便讀者能更深入探索各章主題。 "   本書特色   1. 和其他資訊管理教科書不同，以生活中的資訊科技發展出資訊管理的概念與案例，更貼近學生經驗。   2. 各章案例均以國內實例為主。 各章內容 第1章 資訊科技與企業經營：應用書中案例說明資訊科技與企業經營的關係 第2章 組織內的資訊系統：從組織架構與組織功能二個角度，說明各自所需的資訊系統 第3章 資訊系統與組織策略：從組織的競爭策略探討資訊系統如何為企業創造價值 第4章 資訊改變經濟現況：從生活中的案例讓學生了解資訊系統如何改變目前的經濟行為 第5章 從資訊到智慧的發展：從日常生活中的資料蒐集到資訊應用，讓學生了解企業智慧與資訊系統的關係 第6章 資訊科技面臨的倫理問題：從新聞事件中，讓學生了解資訊科技對隱私與智慧財產造成的衝擊 第7章 物聯網：先介紹物聯網，再引入物聯網所帶來的大數據，如何利用資料探勘的技術加以應用 第8章 金融電子化：先讓學生了解區塊鏈的發展，再導入金融科技，讓學生了解目前金融電子化的應用 第9章 人工智慧：讓學生了解到人工智慧的發展歷程及對產業的衝擊，並介紹人工智慧目前的技術發展現況 第10章 從電子商務到行動商務：先導入網際網路發展，再由電子商務逐步介紹到行動網路的進展 第11章 企業系統：先介紹各個企業系統，再敘述企業系統未來發展的趨勢 第12章 產業電子化：以實務的案例來讓學生了解工業4.0、農業電子化及新零售的發展 第13章 社群媒體的快速發展：以實際的案例讓學生了解網路直播、網紅經濟及會員經濟的發展現況 第14章 資訊系統開發：本章除介紹傳統的生命週期、統一模型語言系統開發方法外，也導入敏捷開發及雲端運算，讓學生能跟未來實務結合 第15章 資訊安全：利用簡單的案例說明，讓學生輕鬆的學會艱深密碼學理論  目錄 ■第一篇 管理篇 Chapter 01 資訊科技與企業經營 1-1 改變中的商業模式 1-2 資訊科技改變產業結構 1-3 資訊系統對企業帶來的衝擊 1-4 資訊系統對企業的重要性 1-5 企業資訊系統的運作 Chapter 02 組織內的資訊系統 2-1 組織的架構 2-2 依組織層級別分類的資訊系統 2-3 依功能別分類的資訊系統 Chapter 03 資訊系統與組織策略 3-1 組織的策略規劃 3-2 競爭策略 3-3 企業價值創造 Chapter 04 資訊改變經濟現況 4-1 長尾理論 4-2 共享經濟 4-3 平台經濟 Chapter 05 從資訊到智慧的發展 5-1 知識管理 5-2 商業智慧 Chapter 06 資訊科技面臨的倫理問題 6-1 資訊科技的倫理問題 6-2 隱私權 6-3 資訊科技面臨的智慧財產權議題 ■第二篇 科技篇 Chapter 07 物聯網 7-1 物聯網 7-2 大數據（Big Data） 7-3 資料探勘 Chapter 08 金融電子化 8-1 區塊鏈 8-2 金融科技 8-3 金融電子化的應用 Chapter 09 人工智慧 9-1 人工智慧的發展 9-2 人工智慧的衝擊 9-3 人工智慧的技術 9-4 人工智慧在醫療產業的應用 ■第三篇 應用篇 Chapter 10 從電子商務到行動商務 10-1 網際網路的演進 10-2 電子商務 10-3 行動商務 Chapter 11 企業系統 11-1 企業系統 11-2 企業資源規劃 11-3 供應鏈管理 11-4 客戶關係管理 11-5 企業系統的發展趨勢 Chapter 12 產業電子化 12-1 智慧製造 12-2 農業電子化 12-3 新零售 12-4 虛實整合的快商務 12-5 智慧醫療 Chapter 13 社群媒體的快速發展 13-1 社群媒體 13-2 自媒體 13-3 網路直播 13-4 網紅經濟 13-5 會員經濟 ■第四篇 系統篇 Chapter 14 資訊系統開發 14-1 資訊系統開發方法 14-2 生命週期法 14-3 統一模型語言 14-4 敏捷開發 14-5 雲端運算 14-6 使用者自建系統（end user computing, EUC） Chapter 15 資訊安全 15-1 資訊系統面臨的安全問題 15-2 網路安全威脅與安全需求 15-3 網路攻擊的型態 15-4 密碼學在資訊安全上的應用 15-5 資訊系統的安全防護