大數據：知識經濟與實務應用

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【中文書】 書名：大數據：知識經濟與實務應用 作者：余清祥/顏貝珊 出版社：滄海 出版日期：2016/09/01 ISBN：9789863630296 簡介 ●從統計學的角度出發，教你判斷資料品質、偵錯與整理資料，以及分析資料的重要步驟。 ●提供五個實際的大數據研究案例，讓你能夠有效率地解讀資料，並提出具體結論與建議。 ●介紹解決問題的技巧，包括邏輯思考辯證、定義問題與創意思考的方法。 目錄 1 導論 2 定義問題 3 資料蒐集 4 探索性資料分析 5 歸納、演繹與分析推論 6 大數據資料的分析 7 結構資料分析 8 非結構資料分析 9 結語與展望 附錄A SQL基本操作指令 附錄B R語言基本概念

COMPUTER ALGORITHMS (2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 (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

PAS - AI應用規劃師中級應鑑指南(人工智慧技術應用與規劃、大數據處理分析與應用)含AIE國際認證：BDAE大數據應用工程師(Expert Level) (1版)

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【簡介】 1.全面涵蓋核心技術：從自然語言處理（NLP）、生成式AI、到電腦視覺與多模態應用，完整架構AI知識體系。 2.理論與實務並進：不只講解LLM、RAG等前沿技術，更深入探討AI導入評估、風險管理及系統部署流程。 3.大數據分析觀念和技術：詳述大數據收集、清理、分析及可視化，掌握AI專案的導入開發流程，並探討隱私保護與合規性。 4.大數據與機器學習整合：熟悉如何規劃大數據成為AI模型的優質燃料，大幅提升機器學習的效益。 5.完整對應IPAS－AI應用規劃師能力鑑定的最新命題方向，並結合AIE人工智慧專業能力國際認證：BDAE大數據應用工程師的核心知識架構。  【目錄】 第1篇　人工智慧技術應用與規劃（iPAS中級科目1） 主題1　AI相關技術應用 第1章　自然語言處理（NLP）技術與應用 1-1認識自然語言（NLP） 1-2GenAI、LLM和NLP三重奏 1-3GenAI、LLM和NLP三合一的魅力 1-4展現更多商業價值 1-5RAG的角色與使用要點 1-6實務應用 模擬試題   第2章　電腦視覺技術與應用 2-1介紹電腦視覺（Computer Vision） 2-2電腦視覺的發展歷史 2-3正在崛起的視覺GenAI 2-4電腦視覺的應用 2-5電腦視覺技術的未來發展 2-6實務應用 模擬試題   第3章　生成式AI技術與應用 3-1生成式AI的內涵 3-2大型語言模型（LLM） 3-3LLM的幻覺問題 3-4LLM搭配RAG：降低幻覺 3-5RAG、微調與提示工程 3-6GenAI的常見應用 3-7GenAI的未來發展 3-8實務應用 模擬試題   第4章　多模態人工智慧應用 4-1簡介多模態AI 4-2流行的多模態AI模型 4-3多模態AI應用情境 4-4多模態AI提升人機介面（HCI） 4-5多模態AI提升人的決策力 4-6多模態AI的未來發展 4-7實務應用 模擬試題   主題2　AI導入評估規劃 第5章　AI導入評估 5-1什麼是「AI導入評估」 5-2AI導入評估的主要內容 5-3概念驗證（ProofofConcept,POC）方法 5-4快速原型（RapidPrototyping）驗證方法 5-5實務應用 模擬試題   第6章　AI導入規劃 6-1AI專案規劃包含哪些內容 6-2了解問題，訂定專案目標（Goal） 6-3挑選優先用例（UseCase），進行用例評估 6-4模型（Model）選擇 6-5收集高品質的資料（Data） 6-6組成多元團隊，並制定風險管理計劃 6-7模型訓練&部署（Train&Deploy） 6-8實務應用 模擬試題   第7章　AI風險管理 7-1為什麼AI導入需要風險管理 7-2AI專案風險管理的範圍 7-3常見AI風險類型 7-4風險評估流程 7-5對應的控管策略 7-6實務應用 模擬試題   主題3　AI技術應用與系統部署 第8章　數據準備與模型選擇──以生成式AI為例 8-1數據準備（DataPreparation）的涵意 8-2數據準備的六項關鍵任務 8-3數據準備實施中的注意事項 8-4模型選擇（ModelSelection） 8-5開發原型，快速驗證 8-6實務應用 模擬試題   第9章　AI技術系統集成與部署──以生成式AI為例 9-1AI系統整合（集成）架構 9-2AI部署與挑戰 9-3AI部署的流程：以GenAI為例 9-4實務應用 模擬試題   第2篇　大數據處理分析與應用（iPAS中級科目2） 主題1　機率統計基礎 第1章　敘述性統計與資料摘要技術 1-1敘述性統計與資料摘要之關係 1-2敘述性統計 1-3資料摘要技術 1-4實務應用 模擬試題   第2章　機率分佈與資料分佈模型 2-1機率分佈與資料分佈模型之關係 2-2機率分佈 2-3資料分佈模型 2-4實務應用 模擬試題   第3章　假設檢定與統計推論 3-1假設檢定與統計推論之關係 3-2統計估計 3-3假設檢定 3-4統計推論與機器學習之關係 3-5實務應用 模擬試題   主題2　大數據處理技術 第4章　數據收集與清理 4-1大數據與傳統數據的區別 4-2資料收集 4-3資料清理 4-4範例說明 模擬試題   第5章　資料儲存與管理 5-1引言 5-2資料管理 5-3資料儲存 5-4實務應用 模擬試題   第6章　資料處理技術與工具 6-1大數據（Bigdata）的優勢 6-2大數據的特性 6-3大數據處理過程 6-4大數據處理技術 6-5大數據處理工具的類型 6-6介紹7項大數據處理工具 6-7實務應用 模擬試題   主題3　大數據分析方法與工具 第7章　統計學在大數據中的應用 7-1複習：資料型態與統計測量 7-2統計學與大數據處理 7-3大數據的關鍵統計方法 7-4實務應用 模擬試題   第8章　常見的大數據分析方法 8-1複習：大數據處理流程 8-2常見的大數據分析方法 8-3大數據分析與演算法 8-4實務應用 模擬試題   第9章　數據可視化工具 9-1數據視覺化 9-2數據視覺化的工作原理 9-3數據視覺化工具 9-4AI數據視覺化工具 9-5常見的5款數據視覺化工具 9-6實務應用 模擬試題   主題4　大數據在人工智慧之應用 第10章　大數據與機器學習 10-1複習：大數據 10-2複習：機器學習 10-3大數據與機器學習的協作關係 10-4大數據在機器學習中的應用 10-5機器學習應用於大數據分析 10-6實務應用 模擬試題   第11章　大數據在鑑別式AI中的應用 11-1複習：鑑別式AI 11-2鑑別式AI需要大數據 11-3大數據分析需要鑑別式AI 11-4實務應用 模擬試題   第12章　大數據在生成式AI的應用 12-1複習：生成式AI 12-2生成式AI需要大數據 12-3大數據分析需要生成式AI 12-4實務應用 模擬試題   第13章　大數據隱私保護、安全與合規 13-1大數據隱私與安全 13-2大數據常見的隱私風險 13-3大數據的隱私保護策略 13-4大數據的合規性 13-5大數據與AI法規範例 13-6實務應用 模擬試題

透視考點－讓大數據帶你考出好成績-刑法(測驗題) (2版)

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