解析人力資源管理2/e
作者： 楊美玉
出版社：前程文化
出版日期：2020/09/01
語言：繁體中文
定價：520元
內容簡介
作者倚其多年連鎖超商高階人資主管經歷及多年教學經驗，寫出這一本從業界實務需求出發，以學生視野舉例說明的好書。本書已多次於教學現場驗證，深受學子喜愛的表達、貼近學子生活的內容，引發學習的熱情，讓學習更有深度。本次改版特點如下：
．以經典做為學習準則。
．以心智圖做為總覽。
．以章首例子作為引導。
．豐富的圖畫、圖表，便於自主閱讀。
．搭配延伸閱讀與影片的QRcode，學習更具自主性。
．充足的學習任務，便於動手做加強學習深度。
聯合推薦
台大商研所 戚樹誠 教授
味全食品工業股份有限公司 陳宏裕 董事長
目錄
第 1 章 人力資源管理總說
第 2 章 工作分析與工作設計
第 3 章 人力規劃與因應方案
第 4 章 人力招募
第 5 章 甄選
第 6 章 員工訓練
第 7 章 管理培訓與職涯發展
第 8 章 工作績效管理
第 9 章 人員升降調離
第10章 薪酬管理
第11章 員工福利
第12章 工作滿足
第13章 工作安全與員工健康
第14章 勞動法規與勞資關係
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EXCEL和基礎統計分析：學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代 (1版)
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EXCEL和基礎統計分析
學統計輕鬆上手，掌握資料分析，前進大數據時代
作 者：王春和 、唐麗英
出版社別：五南
書 系：研究&方法
出版日期：2021/03/01(1版2刷)
ＩＳＢＮ：978-957-763-355-2
書 號：1H2C
頁 數：336
開 數：16K
內容簡介
◆人人都有的EXCEL＋超詳細步驟教學＝高CP值學會統計分析。
◆專業理論深入淺出，搭配實例整合說明，從報表製作到讀懂，一次到位。
◆完整的步驟操作圖，解析報表眉角，讓你盯著螢幕不再霧煞煞。
◆本書專攻基礎統計技巧，讓你掌握資料分析力，在大數據時代脫穎而出。
◎大學教授傾囊相授統計分析手法，帶領你掌握資料分析能力，前進大數據時代。
大數據(Big data)時代下，統計學愈來愈夯，資料分析全方位應用在各種工作場合。無論身處何種產業，新手晉升顧問級，就從掌握統計分析力開始。市面上統計軟體眼花撩亂，該先從哪裡開始？
答案就在這本書裡！
直接使用個人電腦必備的EXCEL，學統計輕鬆上手門檻低。搭配本書完整的步驟講解，從製作到讀懂，一次到位。面對龐大資料不再手忙腳亂，快速抓出重點，展現分析整合能力，讓人刮目相看。
本書針對「基礎統計技巧」教學，使用於分析資料，包含：統計圖表製作、統計量計算、機率分配、信賴區間、假設檢定、變異數分析、共變數與相關分析、迴歸分析等，實例講解EXCEL中各種統計分析技巧的操作步驟，解析各類型的報表結果。
學好統計分析so easy，跟隨本書運用EXCEL進行資料處理與分析管理，著重理解而非死背公式，簡便又有效。極適合大專院校統計課程、相關研究人員或自學之用。
目錄
前 言
本書特色
第一章 Excel 統計分析方法 001
1.1 Excel 資料之輸入 003
1.2 Excel 統計分析方法之介紹 022
1.3 Excel 統計圖形繪製功能之介紹 024
第二章 繪圖功能 027
2.1 Excel 繪圖功能介紹 029
2.2 直條圖 029
2.3 直方圖 032
2.4 柏拉圖 036
2.5 XY 散佈圖 040
2.6 雷達圖 042
第三章 機率分配 047
3.1 離散型機率分配 049
3.2 連續型機率分配 074
第四章 敘述統計量及信賴區間 097
4.1 敘述統計學 099
4.2 常用統計量 099
4.3 等級與百分比 115
4.4 母體平均數的信賴區間 119
4.5 母體變異數的信賴區間 130
第五章 母體變異數檢定 141
5.1 一組樣本變異數之卡方檢定及範例 143
5.2 兩組獨立樣本變異數之F 檢定及範例 146
第六章 母體平均數的檢定 155
6.1 一組樣本之z 檢定及範例 157
6.2 一組樣本之t 檢定及範例 164
6.3 兩組獨立樣本之z 檢定及範例 176
6.4 兩組相依樣本之z 檢定及範例 185
6.5 兩組樣本z 檢定之流程圖 189
6.6 兩組獨立樣本之t 檢定及範例 190
6.7 兩組相依樣本之t 檢定及範例 203
6.8 兩組樣本t 檢定之流程圖 209
第七章 變異數分析 211
7.1 變異數分析簡介 213
7.2 單因子變異數分析 213
7.3 完全隨機集區設計 224
7.4 雙因子變異數分析 228
第八章 共變數與相關分析 239
8.1 共變數簡介 241
8.2 共變數操作範例 241
8.3 相關分析簡介 247
8.4 相關分析操作範例 248
第九章 簡單迴歸分析 259
9.1 迴歸分析簡介 261
9.2 簡單迴歸分析的操作範例 264
9.3 曲線適配簡介與操作範例 273
第十章 複迴歸分析 283
10.1 複迴歸分析簡介 285
10.2 複迴歸分析的操作範例 285
第十一章 卡方檢定 303
11.1 獨立性檢定 305
11.2 齊一性檢定 310
11.3 適配度檢定 316
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圖解 ! 大數據下必學的統計基礎
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【簡介】
不喊口號，拒絕悲情，用客觀的數據圖表，認識真正的臺灣歷史
◎本書嘗試用科學研究的方法，收集大量數據進行分析比較，並用完整的數據圖表清晰呈現，歷史真相一目瞭然。
◎在客觀的大數據面前，臺灣在國民政府和日本殖民統治下取得的治理成績，孰優孰劣，讀者自有判斷。
近代的臺灣，在很多方面都取得令人矚目的成就。
然而，臺灣在民主化之後，
國民政府在臺灣的政績經常被刻意忽視或遮掩，
日本殖民政府的些許成就卻被大肆宣傳，
製造臺灣在日據時期先進美好的假象。
造成這個歷史扭曲最主要的原因，
乃在強烈的中國VS本土意識形態的對立，
所以雖然已經經過多次政黨輪替，
但台灣仍面臨內部的問題和隱憂，
而建立共識是化解這些紛爭矛盾的基礎，
正確認識日本殖民政府和國民政府在臺灣的政績，
則是建立共識的第一步。
【目錄】
自序
第一章 從GDP看臺灣
一、戰後臺灣的的名目人均GDP
二、與美國比較
三、日據時期的人均GDP
四、戰爭對GDP的影響
五、更多國家的比較
六、臺灣是第幾級的國家
七、達成不可能的任務
八、美援和運臺黃金的貢獻
九、總結
參考資料
第二章 臺灣的教育建設
一、小學教育
二、初中教育
三、高中教育
四、師範教育
五、專科教育
六、大學教育
七、總結
參考資料
第三章 臺灣的基礎建設
一、自來水
二、水庫
三、農田水利
四、電力
五、鐵路
六、公路
七、港口
參考資料
第四章 美好的日據時期？
一、臺灣物價指數
二、臺灣物價 vs 日本物價
三、臺灣銀行券總發行額
四、臺灣米價 vs 躉售物價
五、臺灣米價 vs 日本米價
六、日籍薪資 vs 台籍薪資
七、人均所得倍數：臺灣 vs 日本
八、日據時期的各級教育
九、各級教育日籍學生比例
十、台籍官員人數
十一、臺灣電力裝置容量
十二、自來水普及率
十三、臺灣米穀產量
十四、公共衛生與醫療建設
十五、日據時期的人均GDP
十六、總結
參考資料
第五章 國民政府在臺灣的成績單
一、臺灣物價指數
二、臺灣物價 vs 日本物價
三、臺灣物價 vs 大陸物價
四、國府時期的各級教育
五、臺灣的電力
六、臺灣自來水普及率
七、臺灣水庫容量
八、臺灣稻米產量
九、公共衛生與醫療建設
十、臺灣的人均GDP
十一、臺灣的健康與財富水準變化
十二、總結
參考資料
第六章 臺灣的半導體之路
一、關鍵人物
二、張俊彥是臺灣半導體之父？
三、臺灣半導體業發展史
四、半導體成功的關鍵
五、小故事
六、誰賣掉了臺積電股票
七、結論
參考資料
第七章 幸運的臺灣
一、美國跳島戰術，臺灣逃過大劫
二、日本無條件投降
三、衛國戰爭後期久違的金門大捷
四、國民政府遷臺
五、韓戰爆發 美國協防臺灣
參考資料
第八章 日本的進化
一、戰爭機器
二、轉變的節點：明治維新與GHQ統治日本
三、數據裡的真相
四、結論
參考資料
第九章 專家的話都是對的？
一、名人的股市投資
二、為什麼經濟學家做投資大多數都是失敗的？
三、電影《薩利機長：哈德遜奇蹟》的啟示
參考資料
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行銷研究：AI、大數據與傳統行銷工 (2版)
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【簡介】
1.加入新的AI工具、大數據分析，與傳統行銷工具結合
行銷環境的變化一日千里，本書與時俱進加入AI、大數據分析與設計網路問卷章節內容與傳統行銷工具結合，幫助老師使用新的工具，來教導AI世代的學生。
2.加入SPSS操作與練習範例，強化學生統計軟體操作能力
雖然目前的AI軟體已能依照使用者需求生成統計圖表，但身為行銷研究人員必須了解統計數字背後所使用的多變量與敘述統計方法。本書示例IBM公司SPSS軟體的操作過程，並提供練習檔讓學生於課堂實際操作統計軟體，以熟練各種統計分析的技巧。
3.加入新產品開法議題，提升學生創新能力
為有效激發學生的學習動機與創造力，本書特別加入新產品開發議題，促使老師和學生以新產品開發程序進行創意思考，並藉由觀察周遭環境找出尚未被滿足的需求，培養主動找出問題並設法解決的能力。
4.加入行銷理論與解釋統計軟體分析的方式
本書介紹行銷研究人員常用的多變量分析工具（如集群分析、迴歸分析、交叉分析、多元尺度分析、單因子變異數分析等），以及如何運用這些分析工具驗證所提出的研究假設，進一步達到區隔市場、選擇目標消費者與決定合適的價值主張。
【目錄】
第一篇 何謂行銷研究
第1章 行銷研究介紹
第2章 找出既有趣又有意義的研究題目
第3章 行銷資訊系統與次級資料
第4章 傳統行銷策略分析工具
第二篇 大數據資料的取得與分析
第5章 大數據資料特性與分析方法
第6章 大數據資料與顧客關係管理
第三篇 初級資料的取得
第7章 深入了解消費者想法：質化研究與資料的蒐集
第8章 新產品開發與概念測試
第9章 如何使用實驗設計法來幫助完成行銷研究案
第10章 行銷研究的問卷設計
第11章 抽樣、調查法與行銷理論
第四篇 初級資料的分析與呈現
第12章 問卷資料的編碼與分析
第13章 問卷資料常用的分析工具
第14章 行銷研究報告之撰寫與簡報
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商用大數據分析-第二版(商用數據應用師認證教材指定用書) (2版)
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【簡介】
👍 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書
過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。
本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，以循序漸進方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。
* 最新第二版特別針對生成式人工智慧（Generative AI）等新興技術進行介紹，讓讀者可以在大數據的框架下，掌握未來技術的發展趨勢。
* 以豐富的插圖與淺顯易懂的解說，輕鬆讀懂大數據演算法的內容。
* 提供商管案例做為資料探勘參考。
* 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。
* 提供完整程式碼無痛接軌實作。
* 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。
【目錄】
Chapter 1 簡介
1.1 認識商用大數據分析
1.2 資料探勘（Data Mining）
1.3 說人話的圖表
Chapter 2 開挖
2.1 了解資料探勘過程的初步步驟
2.2 如何找到可挖掘的探勘地點
2.3 選擇探勘工具
Chapter 3 介紹客戶及產品集群的方法
3.1 集群原理
3.2 介紹集群的應用
3.3 如何進行集群
3.4 判別最佳集群數
3.5 演算法的應用案例
Chapter 4 看看分群的結果
4.1 客戶價值與 RFM 模型
4.2 跑一次看看
4.3 結果解釋
4.4 結果應用
Chapter 5 關聯規則
5.1 探討時間與商品的關聯性
5.2 找到關聯的意義
5.3 商家如何從購物車中找出關聯
5.4 關聯規則演算法運作
5.5 了解分析過程後的管理意涵
Chapter 6 看看關聯的結果
6.1 跑一次看看
6.2 另一案例
6.3 結果應用
Chapter 7 決策樹
7.1 如何知道公司資料中的消費者會不會再來購物
7.2 決策樹怎麼來的
7.3 如何形成決策樹
7.4 算一次決策樹
7.5 驗證建好的決策樹
7.6 剪枝的概要說明
7.7 實務應用範例
Chapter 8 看看決策樹的結果
8.1 跑一次決策樹分析看看
8.2 如何解釋眼前生成的這棵樹
8.3 延伸應用
Chapter 9 隨機森林與最近鄰
9.1 隨機森林 - 把樹擴大了
9.2 隨機森林演算
9.3 最近鄰演算法（k nearest neighbor, kNN）
9.4 kNN 的實務應用
9.5 實務應用範例
Chapter 10 執行一下隨機森林吧
10.1 跑一次隨機森林演算法看看
10.2 結果解釋
Chapter 11 執行一下 kNN 吧
11.1 跑一次 kNN 演算法
11.2 結果解釋
Chapter 12 類神經
12.1 預測
12.2 預測的基本概念
12.3 類神經如何運作
12.4 類神經如何訓練
12.5 類神經背後原理
12.6 類神經應用範例
12.7 生成式人工智慧簡介
12.8 人工智慧生成句子推演過程
12.9 人工智慧的挑戰與未來發展
Chapter 13 執行類神經網路 ANN
13.1 淺談架構 ANN 分類器的概念
13.2 跑一次 ANN 演算法
13.3 結果解釋
Chapter 14 支援向量機
14.1 有效的分類客戶
14.2 支援向量機
14.3 人類是如何進行分類
14.4 電腦上的支援向量機如何分類
14.5 建立支援向量機模型
14.6 核函數算完後⋯⋯
14.7 應用產生的 SVM 模型來分類
14.8 支援向量機的實務應
Chapter 15 執行支援向量機 SVM
15.1 跑一次支援向量機算法
15.2 結果解釋
附錄A Colab 使用介紹 (電子書,請線上下載)
附錄B Python 基本模組套件引用介紹 (電子書,請線上下載)
附錄C 邏輯運算思維中必知語法：if 假如條件的判斷、for 重複工作的迴圈 (電子書,請線上下載)
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