基礎資料結構使用C (Fundamentals of Data Structures in C,2/E) (2版)
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原文書資訊
書名:Fundamentals of Data Structures in C 2008 978-0-929306-40-7,2/E <Silicon Press>
作者: HOROWITZ
ISBN: 9780929930640
出版社: Silicon Press
出版年: 2007年
中文書資訊
書名: 基礎資料結構使用C (第二版)
作者: Horowitz/ 蔡錫鈞
ISBN: 9789868359710
出版社: 開發
出版年: 2008年
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基礎資料結構使用C++ (Fundamentals of Data Structures in C++, 2/e) (2版)
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原文書資訊
書名:Fundamentals of Data Structures in C++ 2007 <SP> 0-929306-37-6,2/E <SP>
作者: HOROWITZ
ISBN: 9780929306377
出版社: SP
出版年: 2006年
中文書資訊
書名: 基礎資料結構使用C++ (第二版)
作者: Horowitz/ 戴顯權
ISBN: 9789868359703
出版社: 開發
出版年: 2007年
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【中文翻譯書】
(附光碟)
書名 : 資料通訊網路 第5版
原文書名：Data Communications and Networking 5/e
原文作者：Behrouz A. Forouazn
中文譯者：劉金順
ISBN： 9789861579856
內容簡介
《資料通訊網路》（Data Communications and Networking）是一本選修電腦網路課程學生的聖經、自修潛學人士的寶典，同時也是網路專業人員的祕笈。有著通訊網路科技的日新月異，本書的架構、內容亦有之調整以建立更完整的觀念，滿足讀者的需求。其特色如下：
．觀念建立在理論之上：資訊科技的理論多半生澀、抽象，不易理解。本書以淺顯易懂的編寫方式，傳達艱深的觀念，發揮最大教學效益。
．層次結構完整：以模組化的方式，並配合硬體設備，逐層闡述Internet五層架構，使讀者能正確地建立網路概念。
．圖形說話：書中有數百幅圖形，透過視覺連結文意，捨去繁瑣的數學說明，讓讀者很容易地了解學理。
．範例與評量：各章節中有生活實例、範例以驗證學理；章末有包含練習題組、實驗作業、Applet或Java的程式練習及模擬實驗，以評量對該章觀念的理解；兩者皆可加速對該章內容的吸收。
．涵蓋範圍深廣：除了區域網路、都會網路和廣域網路等基本網路類型外，其他如通訊原理、交換器設計、無線網路（無線區域網路、藍牙、衛星和蜂巢式網路）及各種網路相關介面等，均詳載於書中。第五版增加P2P網路和WiMAX的介紹，同時也重新整合、組織章節，讓一系列的網路技術更加堅實。
．完整的詞彙：網路詞彙多如牛毛，英文縮寫無法見字猜義。因此，各章章末皆附有關鍵名詞及頁碼，以方便查閱。
目錄
第一篇 概觀
第 1 章 簡介
第 2 章 網路模型
第二篇 實體層
第 3 章 實體層介紹
第 4 章 數位傳輸
第 5 章 類比傳輸
第 6 章 頻寬使用：多工和頻譜延展
第 7 章 傳輸媒介
第 8 章 交換
第三篇 資料鏈結層
第 9 章 資料鏈結層簡介
第 10 章 錯誤偵測和修正
第 11 章 資料鏈結控制(DLC)
第 12 章 媒體存取控制
第 13 章 有線LAN：Ethernet
第 14 章 其他有線網路 (請見隨書光碟)
第 15 章 無線LAN
第 16 章 其他無線網路 (請見隨書光碟)
第 17 章 連接設備和虛擬LAN
第四篇 網路層
第 18 章 網路層簡介
第 19 章 網路層協定
第 20 章 單播路由
第 21 章 群播路由
第 22 章 下一世代IP
第五篇 傳輸層
第 23 章 傳輸層簡介
第 24 章 傳輸層協定
第六篇 應用層
第 25 章 標準主從協定 (請見隨書光碟)
第 26 章 網路管理 (請見隨書光碟)
第 27 章 P2P 典範 (請見隨書光碟)
第七篇 與各層次有關的主題
第 28 章 Internet安全 (請見隨書光碟)
附錄A Unicode (請見隨書光碟)
附錄B 位置數字系統 (請見隨書光碟)
附錄C HTML、CSS、XML和XSL (請見隨書光碟)
附錄D 淺談機率 (請見隨書光碟)
附錄E 數學複習 (請見隨書光碟)
附錄F 8B/6T 代碼 (請見隨書光碟)
附錄G 其他各類資訊 (請見隨書光碟)
附錄H 電話歷史 (請見隨書光碟)
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Management Information Systems: Managing the Digital Firm (17版)
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Management Information Systems: Managing the Digital Firm 17/e
+作者：Laudon
+年份：2022 年17 版
+ISBN：9781292403281
+書號：CS0440PC
+規格：平裝/彩色
+頁數：648
+出版商：Pearson(Asia)
目錄
PART ONE Organizations, Management, and the Networked Enterprise
Chapter 1 Information Systems in Global Business Today
Chapter 2 Global E-business and Collaboration
Chapter 3 Information Systems, Organizations, and Strategy
Chapter 4 Ethical and Social Issues in Information Systems
PART TWO Information Technology Infrastructure
Chapter 5 IT Infrastructure and Emerging Technologies
Chapter 6 Foundations of Business Intelligence: Databases and Information Management
Chapter 7 Telecommunications, the Internet, and Wireless Technology
Chapter 8 Securing Information Systems
PART THREE Key System Applications for the Digital Age
Chapter 9 Achieving Operational Excellence and Customer Intimacy: Enterprise Applications
Chapter 10 E-commerce: Digital Markets, Digital Goods
Chapter 11 Managing Knowledge and Artificial Intelligence
Chapter 12 Enhancing Decision Making
PART FOUR Building and Managing Systems
Chapter 13 Building Information Systems
Chapter 14 Making the Business Case for Information Systems and Managing Projects
Chapter 15 Managing Global Systems
原價:
1340
售價:
1246
現省:
94元
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電腦網路 (Tanenbaum : COMPUTER NETWORKS,5/E) (5版)
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【中文翻譯書】
書名：電腦網路 5/e
原文書名 : Computer Networks 5/E
作者：TANENBAUM
翻譯：邵喻美
出版社：東華
出版日期：2012/03/08
ISBN：9789862800973
內容簡介
本書特色
現在網路的重點在於內容派送（特別是利用CDN 和對等點網路傳遞視訊），且行動電話是網際網路上的小型電腦。為跟上不斷演進的電腦網路世界，特請David J. Wetherall教授加入而來豐富的網路背景。
第五版修訂並更新至最新資訊：
● 無線網路（802.12 及 802.16）
● 智慧手機使用的 3G 網路
● RFID 和感測網路
● 透過 CDN 進行內容派送
● 對等點網路
● 即時媒體（儲存、串流、及實況來源）
● 網際網路電話（IP 語音）
● 耐延遲網路等於各章均有詳細介紹。
目錄
第一章 緒論
第二章 實體層
第三章 資料鏈結層
第四章 媒介存取控制層
第五章 網路層
第六章 傳輸層
第七章 應用層
第八章 網路安全
第九章 閱讀書單與參考書目
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資料庫的核心理論與實務 (8版)
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資料庫的核心理論與實務 8/e
+作者：黃三益著
+年份：2023 年8 版
+ISBN：9786269592357
+書號：VWCS0006
+規格：16開/平裝/雙色
+頁數：546
+出版商：前程
內容簡介
．涵蓋完整的理論
本書涵蓋了實務上常用的資料庫理論，為有志升學者必備教本。
．趕上資料庫發展潮流
本版因應最新資料庫應用系統開發方式，新增第14章【使用Python和Flask開發資料庫應用系統】，並搭配放置於GitHub上筆者團隊自行開發的範例系統，具體說明如何使用最新技術來開發資料庫應用系統。此外，隨著雲端科技日益普遍，本版強化「雲端運算與資料庫」一章，除描述雲端環境下資料的型態和結構外，也描述近年常用的Google雲端GCP的BigQuery和BigTable，以及MongoDB和Hadoop。
．強調實作的精神
以同一個範例（網路書店的線上購物系統）貫穿全書來說明資料庫的重要觀念，同時提供多個範例程式下載及系統支援實務練習，本版也提供一個範例資料庫應用系統：中山網路書店系統，放置於GitHub上，本書為有志強化資料庫實務能力者必讀書籍。
．重視觀念的應用
提供「中山網路書店」範例系統，讓讀者可以具體瞭解每一個應用系統後面資料庫的變化情形，全書有200餘張圖表，讓讀者更容易理解相關概念，並有豐富的練習題和習題，其中絕大部分是演算題，有助強化讀者在資料庫設計的應用能力。
．齊備的教學資源
本書專屬網站有課程投影片、網路書店範例系統、SQL語法練習、練習題和習題解答、範例資料庫應用系統下載、資料庫網路資源、討論版等，本版也提供每章的影音檔和前八章每章的課後測驗題，網站裡也提供練習題解答、測驗題解答和部分習題解答，是教師授與學生研習的最佳後盾。
目錄
第一篇 概論
第 1 章 資料庫論述
第二篇 設計與使用篇
第 2 章 實體關係模式－基本概念
第 3 章 實體關係模式－進階練習
第 4 章 關聯模式
第 5 章 關聯模式的運算
第 6 章 基本的SQL
第 7 章 進階的SQL
第 8 章 正規化
第三篇 系統篇
第 9 章 資料儲存結構
第10章 基本的查詢處理與最佳化
第11章 進階的查詢處理與最佳化
第12章 交易管理
第四篇 進階篇
第13 章 擴充實體關係模式
第14 章 使用Python和Flask開發資料庫應用系統
第15 章 雲端運算與資料庫
第五篇 實務篇（置於本書網站）
第16 章 常見的資料庫管理系統
第17 章 Web程式語言和資料庫應用
第18 章 資料倉儲
第19 章 XML與資料庫
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書名：C++程式設計入門(第二版)(套色)
出版社：碁峰
出版年月：201903
條碼：9789865020545
內容簡介
大量範例+詳細解析+實作練習，從入門到進階，有效學會C++程式設計！
*章節內容安排由淺而深，以循序漸進的方式介紹C++程式語言的核心知識。
*程式範例豐富且生活化，滿足讀者不同面向的學習與使用需求。
*範例架構明確，搭配「解題想法」、「流程圖」、「程式碼與解說」、「執行結果」易讀易懂。
*章末提供習題演練，包括選擇題、實作題，讓讀者能立即評核學習概念與實作技能。
*依各章主題融入「APCS大學程式設計先修檢測」觀念題詳解，提升程式解題能力。
作者介紹
作者簡介
黃建庭
學歷：
台大農機(生機)系／師大資教所
著作：
輕鬆玩Google漫步在雲端 ／ App Inventor 2輕鬆動手寫程式
輕鬆玩Arduino程式設計與感測器入門 ／ C++程式設計解題入門
程式設計-使用Visual C# ／ 程式設計-使用Visual Basic
Python程式設計-從入門到進階應用 ／ 輕鬆玩HTML5+CSS3+JavaScript網頁程式設計
目錄
ch01 C 語言的操作環境與程式撰寫
ch02 變數、資料型別與運算子
ch03 選擇結構
ch04 多向選擇結構
ch05 迴圈結構
ch06 進階迴圈概念
ch07 陣列
ch08 二維陣列
ch09 搜尋與排序
ch10 自訂函式與遞迴
ch11 字串處理
ch12 常用系統函式與檔案輸入輸出
ch13 位址與指標
ch14 結構
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大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計
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書名：大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計
作者：鄒慶士
出版社：東華
出版日期：2019/04/01
ISBN：9789574363407
內容簡介
本書特色
•文字說明、程式碼與執行結果等交叉呈現，有助於閱讀理解。
•來自不同領域的資料處理與分析範例。
•同時掌握資料分析兩大主流工具 - R 與 Python。
•凸顯第四代與第三代程式語言不同之處。
•深入淺出地介紹統計機器學習理論與實務。
•符合 iPAS 經濟部產業人才能力鑑定巨量資料分析師各科評鑑主題。
目錄
第一章資料導向程式設計
1.1 套件管理
1.1.1 基本套件
1.1.2 建議套件
1.1.3 貢獻套件
1.2 環境與輔助說明
1.3 R 語言資料物件
1.3.1 向量
1.3.2 矩陣
1.3.3 陣列
1.3.4 串列
1.3.5 資料框
1.3.6 因子
1.3.7 R 語言原生資料物件取值
1.3.8 R 語言衍生資料物件
1.4 Python 語言資料物件
1.4.1 Python 語言原生資料物件操弄
1.4.2 Python 語言衍生資料物件取值
1.4.3 Python 語言類別變數綸碼
1.5 向量化與隱式迴圈
1.6 編程範式與物件導向概念
1.6.1 R 語言 S3 類別
1.6.2 Python 語言物件導向
1.7 控制敘述與自訂函數
1.7.1 控制敘述
1.7.2 自訂函數
1.8 資料匯入與匯出
1.8.1 R 語言資料匯入及匯出
1.8.2 Python 語言資料匯入及匯出
1.9 程式除錯與效率監測
第二章資料前處理
2.1 資料管理
2.1.1 R 語言資料組識與排序
2.1.2 Python 語言資料排序
2.1.3 R 語言資料變形
2.1.4 Python語言資料變形
2.1.5 R 語言資料清理
2.1.6 Python 語言資料清理
2.2 資料摘要與彙總
2.2.1 摘要統計量
2.2.2 R 語言群組與摘要
2.2.3 Python 語言群組與摘要
2.3 屬性工程
2.3.1 屬性轉換與移除
2.3.2 屬性萃取之主成份分析
2.3.2.1奇異值矩陣分解
2.3.3 屬性挑選
2.3.4 小結
2.4 巨量資料處理概念
2.4.1 文字資料處理
2.4.2 Hadoop 分散式檔案系統
2.4.3 Spark 叢集訓計算框架
第三章統計機器學習基礎
3.1 隨機誤差模型
3.1.1 統計機器學習類型
3.1.2 過度配適
3.2 模型績效評量
3.2.1 迴歸模型績效指標
3.2.2 分類模型績效指標
3.2.2.1 模型預測值
3.2.2.2 混淆矩陣
3•2.2.3 整體指標
3.2.2.4 類別相關指標
3.2.3 模型績效視覺化
3.3 模型選擇與評定
3.3.1 重抽樣與資料切分方法
3.3.2 單類模型參數調校
3.3.2.1 多個參數待調
3.3.2.2 客製化參數調校
3.3.3 比較不同類的模型
3.4 相似性與距離
3.5 相關與獨立
3.5.1 數值變數與順序尺度類別變數
3.5.2 名目尺度類別變數
3.5.3 類別變數視覺化關聯檢驗
第四章非監督式學習
4.1 資料視覺化
4.1.1 圖形文法繪圖
4.2 關聯型態探勘
4.2.1 關聯型態評估準則
4.2.2 線上音樂城關聯規則分析
4.2.3 結語
4.3 集群分析
4.3.1 k 平均數集群
4.3.1.1 青少年市場區隔案例
4.3.2 階層式集群
4.3.3 密度集群
4.3.3.1 密度集群案例
4.3.4 集群結果評估
4.3.5 結語
第五章監督式學習
5.1 線性迴歸與分類
5.1.1 多元線性迴歸
5.1.2 偏最小平方法迴歸
5.1.3 脊迴歸、LASSO 迴歸與彈性網罩懲罰模型
5.1.4 線性判別分析
5.1.4.1 貝氏法
5.1.4.2 費雪法
5.1.5 羅吉斯迴歸分類與廣義線性模型
5.2 非線性分類與迴歸
5.2.1 天真貝式分類
5.2.1.1手機簡訊過濾案例
5.2.2 k 近鄰法分類
5.2.2.1 電離層無線電訊號案例
5.2.3 支援向量機分類
5.2.3.1 光學手寫字元案例
5.2.4 分類與迴歸樹
5.2.4.1 銀行貸款風險管理案例
5.2.4.2 酒品評點迴歸樹預測
5.2.4.3 小結
第六章其它學習方式
6.1 薈萃式學習
6.1.1 拔靴集成法
6.1.2 多模激發法
6.1.2.1 房價中位數預測案例
6.1.3 隨機森林
6.1.4 小結
6.2 深度學習
6.2.1 類神經網路簡介
6.2.2 多層感知機
6.2.2.1 混凝土強度佔計案例
6.2.3 卷積神經網路
6.2.4 遞歸神經網路
6.2.5 自動編碼器
6.2.6 受限波茲曼機
6.2.7 深度信念網路
6.2.8 深度學習參數調校
6.3 強化式學習
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書名：大數據分析與資料挖礦2/e
作者：簡禎富、許嘉裕
出版社：前程
出版日期：2019
條碼：9789869688130
內容簡介
本書主要介紹大數據分析與資料挖礦的理論方法與應用，並加入豐富的實務案例介紹，深入淺出地剖析從數據中淘金的祕訣。新版內容共分為三篇十三章，涵蓋大數據分析的基本概念、數據的前處理、大數據分析的方法與實證，以及大數據分析在商業與製造上的進階應用，並且新增機器學習與深度學習相關的方法介紹，增加讀者在大數據分析實務應用上更多元的分析方法。書中也提供R程式語言與實作範例輔以說明，使讀者易於應用，進而提升大數據分析和數位決策能力。
專文推薦（以姓名筆劃排序）
大數據分析是一門需要理論與實務緊密依存的新顯學，其應用層面廣泛，近年來各產業均積極投入巨量資料的分析和研究，為台灣經濟發展注入一股活水。半導體製程中，每秒鐘產生上百萬筆的產品檢測和生產參數值，台積電長期致力於半導體大數據分析，在提升良率、改善流程、降低成本與縮短先進製程的研發週期等方面均成效顯著。台積電也持續與學術界密切交流、分享成功經驗，透過產學合作實現產學互惠，使學界理論和業界應用與時俱進。大數據分析與資料挖礦技術，將是台灣產業革新的推手，本書不僅是理論指南，更是實戰手冊，為企業搭建一座資料與決策之間的橋樑，協助企業經營與產業環境的永續發展。－王建光 先生（台積電 副總經理）
知識經濟的時代，巨量資料必須經過分析提煉才能產出潛在有用的資訊，進而成為知識以協助相關決策，成為現代企業和國家決勝之關鍵軟實力。人力資源的資料也可以透過大數據分析，以提升企業人力資本效益和人力資源管理決策品質。簡教授及其研究團隊將長期累積的研發成果整理成書，並結合實際案例和參考程式，內容充實完整，可作為各產業經理人進修之重要參考，並與1111人力銀行合作建立「大數據人才專區」，以培育國內亟需的大數據分析人才。－林文雄 先生（1111人力銀行 總裁）
隨著資訊科技的飛快進步，企業中每個業務或生產活動所產生的資料量也隨著大幅增加。如何善加利用這些存在於企業內、外部的巨量資料，決定了企業對未來的決策速度和競爭優勢，也是企業必須面臨的新挑戰。本書不但具有深厚且嚴謹的理論基礎，還詳述了資料挖礦流程和各種分析工具，更提供實務上的應用經驗，是想要了解巨量資料不可或缺的參考書籍。－李秉傑 先生（晶元光電 董事長兼策略長）
在資訊爆炸的時代，從巨量資料中找到有價值的資訊成為企業重要的課題，如同在海底尋找寶藏一般，在充斥著洋流、生態變化的環境下尋找未知的寶藏，搜尋的過程充滿著未知，並不能永遠按照原來的構想去做，而是在充滿變化的環境中略有耳聞、心嚮往之的摸索、尋找有價值的寶藏。簡教授及其研究團隊和台達電子合作，協助企業在大數據中理出頭緒、整理出脈絡，才能依循著脈絡獲得智慧，這是門值得學習的科學，也在企業運作中發揮實質的成效。－鄭 平 先生（台達電子 執行長）
工程資料分析和資料挖礦是半導體產業提升良率的重要工具，也是旺宏電子的核心能力之一，隨著晶圓廠的高度自動化和奈米先進製程技術的導入，大數據分析的挑戰更勝以往。簡教授及其研究團隊和旺宏電子有長期的產學合作研究，其精心編著的《大數據分析與資料挖礦》提供完整的分析架構和工具，並結合各種產業案例和心得，對於個人和組織全面提升大數據分析能力、挖掘蘊藏在資料礦山中的寶藏有非常大的幫助，亦可協助台灣企業轉型面向數位決策時代。－盧志遠 先生（中央研究院院士、欣銓科技董事長、旺宏電子總經理）
當今企業無不競逐巨量資料的無限商機以建立領先群雄的競爭優勢，如何駕馭巨量資料的應用以擷取其中可實行的新商業契機、同時結合決策者經驗與能力是企業致勝的關鍵。本書精闢的資料挖礦理論、工具與大數據分析等方法的闡述，有效縮短使用大數據分析應用的學習曲線、提供營運者有決策價值之關鍵資訊，也啟發讀者從不同角度洞悉巨量資料訊息的價值，以激發出企業界新創思維的魅力。－蔡文弘 先生（廣達電腦 執行副總經理）
目錄
第1 章 大數據分析與資料挖礦概論
第2 章 大數據分析的基礎：Hadoop
第3 章 資料與資料準備
第4 章 關聯規則
第5 章 約略集合理論
第6 章 決策樹分析
第7 章 類神經網路
第8 章 多變量分析
第9 章 迴歸與時間資料分析
第10 章 簡單貝氏分類法與貝氏網路
第11 章 商業智慧
第12 章 製造智慧
第13 章 數位決策及商業分析與最佳化
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Python 程式設計：大數據資料分析 (1版)
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出版社：碁峰
出版年月：201811
條碼：9789864769575
內容簡介
想成為一位卓越的資料科學家嗎? 不要猶豫了，這是你必備的一本參考書。
‧從Python程式語言介紹，到NumPy、pandas，以及MatplotLib套件的探討，讓你可以輕易的將大數據資料加以分析、並將結果視覺化，為決策者提供最佳的方案。
‧對開放資料平台上的常用的資料格式，如XML、JASON、CSV等三大類加以解說，讓你對資料的格式有所認知。
‧同時論及網頁資料擷取所需要的requests、urblib3、beatuifulsoup，以及Selenium套件，讓你往後在任何開放資料的平台上擷取資料，能夠得心應手。
‧配合豐富的擷取開放平台資料範例，讓你可以了解實際的運作過程。
作者介紹
作者簡介
蔡明志
國立交通大學資訊工程博士
輔仁大學資管系副教授
專長
大數據分析與應用
機器學習
行動裝置App開發
智慧醫療
著作
主要的著作為C和C++程式語言或與其相關的題材
目錄
chapter 01 Python 簡介
chapter 02 基本程式設計
chapter 03 選擇你想要的
chapter 04 重複執行某些事
chapter 05 激起更多的火花
chapter 06 分工合作更有效率
chapter 07 字串
chapter 08 儲存資料的好幫手
chapter 09 多維串列
chapter 10 數組、集合與詞典
chapter 11 檔案的 I/O 與異常處理
chapter 12 物件導向程式設計
chapter 13 資料分析能力
chapter 14 資料視覺化
chapter 15 開放平台的資料格式
chapter 16 網頁資料的擷取
appendix A 各章習題參考解答
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精通大數據! R語言資料分析與應用 (2版)
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作者：Jared P. Lander 著、鍾振蔚譯
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出版日期：3/23/2018
條碼：9789863125075
內容簡介
運用各種資料分析套件和統計模型, 解決大數據時代所會遇到的各種難題
R 語言是公認處理大數據的最佳利器, 不只免費、語法簡單、直覺, 還具備數千個功能強大的延伸套件, 更讓 R 語言深入各種不同的應用領域。本書由國際知名的資料分析專家執筆, 作者具備豐富的 R 語言教學經驗, 從中篩選出 R 的基本功能和最新、最好用的套件, 並以各種資料集案例, 具體展現資料分析成果。
對於有心跨足資料科學、數據分析、量化交易、人工智慧、機器學習等領域的讀者, 只會 R 語言的語法自然是不夠的。我們將帶您運用各種資料分析套件和統計模型, 解決大數據時代所會遇到的各種難題, 包括：向量運算、文字探勘、資料視覺化、趨勢預測、資料建模, 以及各種分析結果的輸出、引用與動態呈現等, 全面掌握 R 語言的各種技巧。
本書特色
●向量運算：全向量化的資料結構, 包括：vector、factor vector、data.frame、list、matrix、array 等
●文字探勘：各類資料匯入讀取、抽取字串、表格轉換與合併、資料聚合、資料正規化、網路爬蟲
●資料視覺化：最吸睛的 ggplot2 套件圖表繪製技巧, 並利用 Shiny 套件產生網頁互動展示儀表板
●機率統計：快速領略統計學核心應用, 抽樣分佈、假設檢定、變異數分析、資料分群
●趨勢預測：展現大數據威力的強力工具, 線性迴歸、廣義線性模型、非線性模型、時間序列與自相關性
●資料建模：機器學習的基礎, 利用 Caret 評斷資料模型配適度, 建立資料測試與訓練機制, 透過交叉驗證和參數挑選建立最佳模式
●進階應用：資料分析師必學的套件包裝與發佈、報表/投影片製作、制式化文件輸出等
作者介紹
作者簡介
Jared P. Lander
其專長為資料管理、多階層模型、機器學習、廣義線性模型、視覺化圖表與統計計算，目前是 Lander Analytics 的創始人兼行政總裁，該公司是紐約市的企管顧問公司。作者也是紐約市開源碼大會的主辦人，且是哥倫比亞大學統計系兼任教授。
Jared P. Lander 在哥倫比亞大學取得統計碩士，也曾在許多不同的機構任職過，包括關於政治、科技、籌款、音樂、金融、健保和人道救援的工作，在學術研究和業界皆有豐富經驗。
目錄
01 R 語言的下載與安裝
02 R 的操作環境簡介
03 R 語言的套件
04 R 語言基礎
05 進階資料結構
06 讀取各類資料
07 統計繪圖
08 建立 R 函數
09 流程控制
10 迴圈 — 迭代元素的傳統作法
11 群組資料操作
12 更有效率的群組操作 – 使用 dplyr
13 使用 purrr 迭代的做法
14 資料整理
15 Tidyverse 下的資料整理
16 字串處理
17 機率分佈
18 基本統計分析
19 線性模型
20 廣義線性模型
21 模型診斷
22 正規化和壓縮方法
23 非線性模型
24 時間序列與自相關性
25 資料分群
26 模型配適 - 使用 Caret 套件
27 用 Knitr 套件將分析結果轉製成報表
28 用 Rmarkdown 製作富文本
29 用 Shinny 套件建立互動資訊看板
30 章 建立 R 套件
附錄 A R 語言參考資源
附錄 B 名詞解釋
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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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