基礎統計學:觀念與應用 (5版)
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基礎統計學:觀念與應用
ISBN13:9789865492861
出版社:雙葉書廊
作者:林惠玲;陳正倉
裝訂/頁數:平裝/440頁
規格:26cm*19cm*1.8cm (高/寬/厚)
版次:5
出版日:2023/05/01
內容簡介
本書著重於介紹現代的統計觀念與方法,以及如何利用Excel來整理分析資料。循序漸進介紹統計的基本概念與方法,並結合我國及全球時事或問題彙整成各種案例,說明統計的觀念與應用;以步驟化說明如何操作Excel來做統計分析。
.章節架構圖:清楚呈現各章內容,使讀者易於了解,涵蓋一般大學統計學的必修內容。
.以實際案例引發學習動機:由章前個案研究引導出本章內容與學習目的,增加學習動機。
.單元豐富而多樣化:包含多種不同類型的個案、生活實例及詳解、與統計相關的名人軼事等,幫助讀者全面而多元的認識統計學。
.練習題目廣泛而多元:蒐集臺灣各個領域的應用統計議題而編製成練習題,以了解統計方法在各領域的應用。
目錄
第01章 緒論
1.1 統計學的意義
1.2 學習統計學的目的
1.3 統計學的發展
1.4 統計學的應用
1.5 統計學的基本概念
1.6 統計學的內容與種類
1.7 統計方法的實施步驟
第02章 資料的意義、種類與次級資料的蒐集
2.1 資料的意義
2.2 資料的種類
2.3 次級資料的蒐集
2.4 上網找資料
2.5 拿到次級資料之後怎麼辦
第03章 原始資料的蒐集
3.1 原始資料的蒐集方法
3.2 抽樣的理由
3.3 機率抽樣法
3.4 非機率抽樣法
3.5 利用電腦來處理統計資料
第04章 資料的衡量
4.1 資料的型態與資料的衡量
4.2 有效量度與無效量度
4.3 準確量度與不準確量度
4.4 數據合不合理
第05章 檢視資料的分布-以統計表統計圖呈現
5.1 資料整理的方法-次數分配
5.2 類別資料的整理與資料的呈現
5.3 數量資料的整理與資料的呈現
5.4 枝葉圖
5.5 統計圖表的優質性與扭曲性
5.6 重要公式
第06章 分析資料-以統計測量數呈現
6.1 中心位置(中央趨勢)的衡量
6.2 等分位置的衡量
6.3 盒鬚圖分析法(5 個摘要數)
6.4 分散度的衡量
6.5 柴比氏定理與經驗法則
6.6 重要公式
第07章 機率論
7.1 隨機實驗
7.2 機率理論
7.3 事件機率
7.4 事件的性質與事件機率的運算
7.5 重要公式
第08章 間斷隨機變數及其常用的機率分配
8.1 隨機變數的意義與種類
8.2 單一間斷隨機變數的機率分配
8.3 常用的間斷機率分配
8.4 二項機率分配
8.5 Poisson 分配(泊松分配)
8.6 重要公式
第09章 連續隨機變數及其常用的機率分配
9.1 連續隨機變數的機率密度函數
9.2 常態分配
9.3 標準常態分配
9.4 二項分配與常態分配
9.5 重要公式
第10章 統計估計
10.1 點估計
10.2 抽樣分配
10.3 區間估計
10.4 母體平均數 u 的區間估計-大樣本
10.5 母體平均數 u 的區間估計-小樣本
10.6 母體比例的區間估計
10.7 樣本數的選擇
10.8 重要公式
第11章 假設檢定
11.1 假設檢定的意義
11.2 假設檢定的基本概念
11.3 母體平均數的假設檢定-大樣本
11.4 母體平均數的假設檢定-小樣本
11.5 母體比例的假設檢定
11.6 重要公式
第12章 兩母體的統計估計與假設檢定
12.1 兩個母體平均數差的統計推論-獨立大樣本
12.2 成對母體平均數差的統計推論
12.3 兩個母體比例差的統計推論
12.4 重要公式
第13章 變異數分析
13.1 變異數分析的意義
13.2 變異數分析的基本觀念
13.3 實驗設計
13.4 一因子變異數分析-完全隨機設計
13.5 一因子變異數分析-隨機集區設計
13.6 二因子變異數分析
13.7 重要公式
第14章 簡單迴歸分析與相關分析
14.1 迴歸分析與相關分析的意義
14.2 兩變數間的關係
14.3 簡單迴歸分析的方法
14.4 相關分析
14.5 重要公式
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商務大數據分析:案例分析與AI應用趨勢 (1版)
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本書特色
1.深入大數據世界:從核心概念到廣泛應用,揭示大數據的精髓,並深度探討大數據在商業中的應用,包括創新商業模式。
2.擴展豐富實例:透過案例分析與範例實作,理解大數據帶來的行業價值,如:YouBike空位查詢、房價預測、股市漲跌預測、星際大戰人物網路關係描繪、圖像生成以及製造、零售、醫療等行業案例。
3.學習多元數據分析技術:掌握多種大數據分析技術,如決策樹、時間序列、爬蟲、協同過濾、貝氏定理、隱馬可夫模型、社會網路等。
4.展開AI的探索之旅:探索人工智慧,包括機器學習、深度學習、自然語言、圖像辨識、生成式 AI 概念及 OpenAI 生成。
5.練習實際程式範例:透過 Google Colab 的 Python 進行實作,體驗大數據和AI的魅力,並加贈R語言範例程式碼。
內容簡介
本書共十五章,涵蓋了商務大數據分析的基礎知識、分析工具、案例探討和人工智慧應用的趨勢。
前四章聚焦於大數據理論基礎,從大數據的發展沿革、價值、商業模式創新到管理方面進行探討。隨後深入介紹大數據分析的主題,包括概念、流程和數據準備的方法。此外,書中詳述了大數據分析工具,並提供了實際範例以幫助讀者更深入地了解和應用這些技術。
最後,介紹人工智慧的基礎概念,包括機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像辨識、生成式 AI 概念及 ChatGPT實作,了解大數據與 AI 密不可分的關連性。
目錄
Ch01 大數據發展沿革
1-1 企業資料管理演進
1-2 大數據源起
1-3 大數據定義
1-4 大數據特性
1-5 小結
Ch02 大數據行業價值
2-1 大數據價值
2-2 大數據行業應用機會
2-3 大數據企業應用案例
2-4 小結
Ch03 大數據商業模式創新
3-1 數據化與創新
3-2 大數據開放資料
3-3 大數據生態系與商業模式創新
3-4 小結
Ch04 企業大數據管理
4-1 企業數位資料管理演進
4-2 大數據資料處理發展
4-3 大數據資料分析發展
4-4 大數據管理架構
4-5 大數據規劃與實施類型
4-6 大數據企業實施案例
4-7 企業採用趨勢與挑戰
4-8 小結
Ch05 大數據分析:概念與程序
5-1 數據分析是智慧決策基礎
5-2 從商業分析到預測分析
5-3 預測分析程序
5-4 預測分析工具
5-5 Python 工具安裝
5-6 小結
Ch06 大數據分析:數據的理解
6-1 問題解決方向
6-2 數據組織實作
6-3 數據擷取實作- 網頁爬蟲抓取
6-4 小結
Ch07 大數據分析:數據的準備
7-1 問題解決方向
7-2 數據探索與視覺化
7-3 探索性資料分析
7-4 小結
Ch08 大數據分析:聚類與分類
8-1 問題解決方向
8-2 聚類分析實作
8-3 分類分析實作
8-4 小結
Ch09 大數據分析:迴歸與趨勢
9-1 問題解決方向
9-2 迴歸分析實作
9-3 時間趨勢實作
9-4 小結
Ch10 大數據分析:相似與推薦
10-1 問題解決方向
10-2 異常與相似性判定實作
10-3 相似性推薦實作
10-4 小結
Ch11 大數據分析:關聯與關係
11-1 問題解決方向
11-2 關聯分析與實作
11-3 貝氏網路分析與實作
11-4 小結
Ch12 大數據分析:連結與網路
12-1 問題解決方向
12-2 隱馬可夫模型與實作
12-3 社會網路分析與實作
12-4 小結
Ch13 數據驅動的人工智慧發展
13-1 人工智慧沿革
13-2 人工智慧方法演進
13-3 機器學習方法
13-4 深度學習方法
13-5 生成式AI 發展
13-6 ChatGPT 實作
13-7 小結
Ch14 AI探索:文本挖掘分析
14-1 自然語言發展沿革
14-2 問題解決方向
14-3 文本挖掘分析- 文字雲
14-4 文本挖掘分析-TFIDF 文本相似查詢
14-5 小結
Ch15 AI探索:圖像辨識分析
15-1 電腦視覺發展沿革
15-2 問題解決方向
15-3 圖像辨識分析-CNN 深度學習
15-4 小結
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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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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
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作者:湧井良幸-等
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內容簡介
配合108課綱
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從中小學開始接觸基礎資訊科技,認識自己的興趣與專長,能夠多元學習,訓練思考力!
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