社會科學研究方法
ISBN13：9789579282888
出版社：雙葉書廊
作者：Earl Babbie
裝訂：平裝
附件：林秀雲
規格：23cm*17cm*3cm (高/寬/厚)
出版日：2021/05/31
中國圖書分類：方法；目的
內容簡介
你能立即做研究也會寫報告
Earl Babbie 所著《社會科學研究方法》（The Practice of Social Research）於1975年問世，本書為2021年第15版的中譯本；新版除了更新圖表統計數字與說明，並介紹新近學者研究成果和國際時事，更於每章起頭新添「你的想法？」專欄，就該章主題以案例啟發學生思考實務上的是非，再於章末「你的想法？……再思」專欄中，由方法學的角度為學生解惑。
本書最大的特色為作者清晰易懂、類似在課堂上與學生對話的寫作風格，詳細解說研究設計、實驗法、問卷調查、田野研究、非介入性方法、質化與量化資料處理與分析等內容，讓讀者有效地了解研究方法和實務操作，並隨時提醒讀者注意研究工作易犯的錯誤。作者重視研究倫理，除專章討論研究倫理與政治議題，在其他章小節討論涉及的倫理議題。
讀者循序研讀練習，學習研究工作的邏輯與技巧，以及撰寫研究報告的各個步驟，適合社會學、社會工作、心理學、行政學、社區研究、教育學、大眾傳播學、企業管理及政治學等多門不同學科，是一本兼顧理論與實務的研究方法暢銷教科書。
目錄
第一篇 探究的概說
第01章 人類的探究與科學
導言
尋求真實
社會科學的基礎
社會研究的一些辯證
第02章 典範、理論與研究
導言
一些社會科學的典範
社會理論的元素
再論兩種邏輯系統
演繹理論的建構
歸納理論的建構
理論與研究之間的關聯
理論在「現實世界」的重要性
研究倫理與理論
第03章 社會研究的倫理與政治
導言
社會研究的倫理議題
兩件倫理的爭議
社會研究的政治議題
第二篇 探究的建構：量化與質化
第04章 研究設計
導言
研究的三個目的
個案解釋
通則解釋的邏輯
必要與充分原因
分析單元
時間面向
混合的方法
如何設計研究計畫
研究計畫書
研究設計的倫理
第05章 概念化、操作化與測量
導言
測量任何存在的事物
概念化
描述性與解釋性研究的定義課題
操作化的選擇
測量品質的判準
測量的倫理
第06章 指數、量表與分類法
導言
指數與量表
指數的建構
量表的建構
分類法
第07章 抽樣的邏輯
導言
抽樣簡史
非機率抽樣
機率抽樣的邏輯與方法
母體與抽樣架構
抽樣設計的類別
多階段集群抽樣
機率抽樣的回顧
抽樣的倫理
第三篇 觀察方法
第08章 實驗法
導言
適合實驗法的主題
古典實驗法
挑選受試者
實驗設計的變型
實驗法的案例
運用網路實驗法
「自然的」實驗法
實驗法的優缺點
倫理與實驗法
第09章 調查研究
導言
適合調查研究法的主題
提問的準則
問卷編製
自填式問卷
訪問調查
電話調查
網路調查
混合模式的調查
不同調查方法的比較
調查研究法的優缺點
次級資料分析
倫理與調查研究法
第10章 質化田野研究
導言
適合田野研究的主題
質化田野研究的特殊考量
質化田野研究的一些典範
執行質化田野研究
質化田野研究的優缺點
質化田野研究的倫理
第11章 非介入性研究
導言
內容分析法
分析既有統計資料
比較與歷史研究
非介入性線上研究
倫理與非介入方法
第12章 評估研究
導言
適合評估研究的主題
界定問題：測量的課題
評估研究設計的類型
社會指標研究
倫理與評估研究
第四篇 資料分析：量化與質化
第13章 質化資料分析
導言
連結理論與分析
質化資料處理
用於質化資料的電腦程式
量化資料的質化分析
質化研究的品質評鑑
倫理與質化資料分析
第14章 量化資料分析
導言
資料的量化
單變項分析
次團體的比較
雙變項分析
多變項分析導論
社會學診斷
倫理與量化資料分析
第15章 多變項分析的邏輯
導言
精確模型的起源
精確模型的範型
精確模型與事後提出假設
第16章 社會統計
導言
描述統計
推論統計
其他多變項分析技術
第17章 閱讀與撰寫社會研究報告
導言
閱讀社會研究報告
撰寫社會研究報告
閱讀與撰寫社會研究報告的倫理
附錄
附錄A圖書館的使用
附錄B亂數表
附錄C卡方分配
附錄D常態分配
附錄E抽樣誤差的估計
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決策分析與管理:紫式決策分析以全面提升決策品質 (2版)
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決策分析與管理：紫式決策分析以全面提升決策品質（第二版）
作者： 簡禎富
出版社：雙葉書廊
出版日期：2014/08/19
語言：繁體中文
定價：660元
內容簡介
決策是管理的核心也是高階主管最重要的工作，本書彙整決策研究與應用之精華，整合中西方理論，探討決策理論、紫式決策分析架構、多屬性決策、風險決策、數位決策與決策資訊系統，並結合作者產學合作研究和擔任主管的實例，深度剖析第一手的決策過程和實務心得，為個人精進管理能力和組織全面提升決策品質的最佳參考書籍。
※內容全面改版升級
內容更新而精鍊，既有內容去蕪存菁，更新理論研究、個案、及內容，並新增作者借調至台積電三年和擔任學校主管的第一手實務經驗，提供最深入的產業實務剖析與探討，豐富讀者的決策視野。
※以產業實例說明理論
本書整合決策研究和實務之精華，各章節均佐以具體的產業實例，讓讀者不僅學到決策分析架構，更能實際應用，是學習決策的最佳入門書。
※幫助讀者做出最佳決策
面對激烈競爭與快速變遷的環境，本書提供讀者反省和重新檢討決策的架構，並介紹各種風險下的決策方法與數位決策工具，協助讀者不斷精進思考與決策能力，做 出最佳決策。
名人推薦
本書就決策科學理論、決策分析模式、群體決策以及決策行為等重要議題均有深入淺出的探討，並結合簡教授產學合作研究的實證案例，對於完整的決策過程和分析方法有第一手的深入介紹，其深度和廣度不僅可以作為教科書，也可以成為不同階層經理人進修的最佳參考，我非常樂意推薦給所有追求卓越的決策者。－－王國明 校長 （元智大學校長、南開大學校長）
不同性質和類型的決策問題，各有其最適合的解決策略與工具，這本書是結合理論造詣與實務經驗的心血結晶，對於決策的本體論、目的論、方法論等不同面向的議題，都已充分涵蓋，能夠掌握問題與方法之間的對應關係，確保決策的效率與效果。不論對學術研究者或管理實務者，這本書都是一本非常值得推薦的好書。－－毛治國 院長 （交通大學管理學院院長、行政院副院長）
決策是經營管理者經常性的工作，決策的好壞往往決定了企業與組織的績效與成敗。簡教授所著《決策分析與管理》一書將決策的分析經由系統化的架構整理提供一個有效的方法，以及應用IT技術的數位決策系統幫助讀者建立有組織有邏輯的思維方式和工具，可以提升決策品質，是一本經營管理者不能不讀的好書。－－史欽泰 院長 （國立清華大學張忠謀講座教授、工研院董事長）
網路時代中，資料不等於資訊更不代表知識，如何要求幕僚迅速將資料轉化為資訊，再結合決策者之判斷將其提升為寶貴之知識，以運籌帷幄作出正確決策，是現代企業和國家決勝千里之關鍵。以簡教授治學之勤研究之精，本書內容充實完整，除可為各階層決策者之參考，更可成為瞭解此一領域發展之重要里程碑。－－李世光 教授 （臺灣大學特聘教授、資策會執行長、國科會工程處處長）
決策是企業界最具挑戰的管理工作，過程中的不確定性、時效、預期結果和執行等元素，都可以左右企業的成敗。自從簡禎富博士加入本公司後，已將各種決策分析方法有效的運用在企業策略、產能投資、廠址選擇、設備評估等，並發展龍捲風圖分析排序法等已有效降低成本，令人更加肯定決策分析和產學合作的價值。簡博士能鍥而不捨的研究分析複雜的企業決策，及親自執行落實的能力，已經成功證明其人和本書都能夠理論與執行兼備而不是空談。－－杜隆欽 總經理（台積電（中國）股份有限公司）
所有人都做決策，所有的決策者都在尋求優化的解決方案。然而，人類對於決策最大的謬誤之一就是認為自己直覺地知道如何做好決策。研讀簡教授的《決策分析與管理》，您將很快地發現過去的決策仍有非常多可以改進的空間和值得從本書學習的地方。－－奚愷元 教授（芝加哥大學商學院講座教授）
本書乃作者累積多年教學、研究、主持政府與產業界計畫的實務經驗，多方印證所發展的研究方法與決策分析工具，以檢驗研究成效，並親身深入參與卓越公司之組織運作和決策過程，持續準備而精心撰寫結合本土案例之教材。全書結構嚴謹，深入淺出，一方面引經據典、旁徵博引，融入歷史人物言行與故事，另一方面又能就近取譬，推陳出新，善用生活化範例，是一本兼顧理論與實務，同時適合初學者與專家的好書。－－陳力俊 院士 （國立清華大學校長、國科會副主委）
決策科學領域中，簡教授是多年來，我所認識的少數在學術與實務兩方面皆有傑出成就，並且有執行力的學者。《決策分析與管理》所呈現的特色正是如此，除了完整的理論架構，並配合了具體的實施步驟以及案例解說，閱讀後讓讀者可以豁然開朗，是一本值得極力推薦的好書。－－溫于平 院長 （清華大學工學院院長、工業工程學會理事長）
決策是領導（leadership）的核心，決策品質的提升是品質管制中不可或缺的一環，卻少有相關的研究和探討。面對現代決策日益複雜、時間越來越短的挑戰下，《決策分析與管理》提供一整套的流程架構和分析工具，並結合簡教授執行的本土案例和思考的哲理，對於個人和組織全面決策品質的提升都有非常大的幫助，應該要積極推廣。－－盧淵源 理事長 （中山大學教授、品質學會理事長）
（以推薦者姓名筆劃排序）
目錄
第一篇 決策分析序論
第01章決策：競爭策略與經營管理的核心
1.1決策的本質
1.2決策型組織
1.3決策的王道與決策品質的提升
1.4本書架構
第02章決策問題的類型
2.1決策者的人數
2.2方案的多寡與可選擇的數量
2.3決策環境的狀態
2.4資訊的特性
2.5決策的思考縱深
2.6決策的層級關係
2.7決策的對手
2.8決策負面後果的風險
2.9決策的目的和應用
2.10 價值專注的決策分析
第03章決策陷阱
3.1決策陷阱的種類
3.2決策陷阱的因應
3.3結論
第二篇 系統化決策分析
第04章架構問題與系統化決策過程
4.1紫式決策分析架構
4.2瞭解問題與問題定義
4.3利基發掘並界定問題範圍
4.4架構影響關係
4.5感受和客觀敘述
4.6綜合判斷與權衡
4.7最適決策與執行回饋
4.8應用實例──國家科技發展計畫績效評估機制之建立
4.9結論
第05章決策目標與評估屬性
5.1目標的定義
5.2目標的應用
5.3目標的類型
5.4產生目標的方法
5.5架構決策目標之關係
5.6評估屬性
5.7目標與屬性集合的效度
5.8決策型組織與績效指標
5.9目標層級架構應用實例──建構頻譜使用效益評估指標
5.10 結論
第06章方案產生與決策創意
6.1創意產生的概念和階段
6.2方案創新的思維方式
6.3產生較佳方案的關鍵
6.4方案的類型
6.5方案產生過程中可能發生的錯誤
6.6自我檢驗，進入下一個決策步驟
6.7結論
第07章結果衡量與權衡
7.1建立結果表
7.2評估屬性值的尺度
7.3建構尺度的衡量工具
7.4衡量尺度的種類與轉換
7.5尺度誤差
7.6效度檢驗
7.7等值交換法
7.8結論
第三篇 多屬性決策分析
...
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一行指令學Python：用機器學習掌握人工智慧(第二版)2/e (2版)
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一行指令學Python：用機器學習掌握人工智慧(第二版)
作(編/譯)者：徐聖訓
出 版 日 期：2023/3/2
書 號：0644301
I S B N：9786263284067
本書特色：
1. 本書利用Python的sklearn套件做資料預處理。
2. 學習主題「監督式的機器學習模型」包含：簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等。
3. 「非監督模型」介紹Kmeans。
4. 利用ColumnTransformer、管道器設計簡潔的機器學習程式，實作各種模型的正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線等指標。
stop內容簡介：
現在學機器學習，正是最好的年代！
在過去要處理資料，就要用C語言撰寫函數；在Python裡，別人已寫好了許多套件，只要像是在玩樂高積木一樣，就能完成你想要的結果。因此我會說，現在是學機器學習最好的時候，你等於是站在巨人的肩膀上學習。
本書沒有複雜的數學，沒有複雜的程式碼，以有系統的編排，引領你進入機器學習的世界。
我們會介紹sklearn的資料預處理；簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等監督式的機器學習模型。而在非監督模型上會介紹Kmeans。
另外，大部分的書不會強調的ColumnTransformer、管道器製作。許多書沒有解釋清楚的模型預測重要指標：正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線，我們也會一次詳細說明，讓你一手掌握。
實例演練時會操作中英文的文字處理，並做情感分析和主題探索。還有知名的大數據資料庫，包括波斯頓房價預測、鳶尾花資料、鐵達尼號資料、威斯康辛大學醫院收集的乳癌腫瘤病患預測、電信公司客戶流失預測、信用卡盜刷預測、Newsgroup新聞群組分類、Amazon商品評論預測、Tripadvisor裡兩家航空公司和數字預測。
最後教大家如何將深度學習的模組也包裝到sklearn。
現在就讓我們一起學習Python，用機器學習掌握人工智慧。
目錄
Ch00 機器學習介紹
第一部分 Python快速複習
Ch01 Python基本功能介紹
Ch02 Pandas DataFrame介紹
第二部分 Sklearn資料預處理
Ch03 資料預處理
第三部分 線性迴歸
Ch04 Simple Regression
Ch05 多元線性迴歸
第四部分 監督式學習
Ch06 羅吉斯迴歸
Ch07 K最近鄰
Ch08 支持向量機
Ch09 決策樹
Ch10 分類預測模板
Ch11 交叉驗證
Ch12 模型參數挑選和網格搜尋
Ch13 組合預測器
Ch14 員工流失率預測
Ch15 客戶流失率預測
Ch16 信用偵測
第五部分 文字分析
Ch17 文字處理
Ch18 Amazon商品評論分析
Ch19 中文文字處理
第六部分 非監督式學習
Ch20 Kmean集群分析
第七部分 深度學習包裝
Ch21 keras深度學習
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給論文寫作者的統計指南：傻瓜也會跑統計Ⅰ (5版)
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給論文寫作者的統計指南：傻瓜也會跑統計I
ISBN13：9786263439016
出版社：五南圖書出版
作者：顏志龍;鄭中平
裝訂／頁數：平裝／440頁
規格：25.6cm*19cm*2.2cm (高/寬/厚)
版次：5
出版日：2023/04/01
中文圖書分類：統計學總論
內容簡介
「80%的學生看到這本書都哭了。」
●獨立單元，各取所需。
●實用表格範例，直接套用。
●統計分析和論文書寫合而為一。
●可愛Excel小幫手，輕鬆寫論文。
●實用統計觀念澄清和說明。
「這是一本強大的SPSS操作手冊！」
耶穌為了拯救世人而生；這本書為了拯救正在寫論文的人......和兩位作者的三餐而出版。這是一本專為學生設計的統計指南，它的特色有：
（一）27個獨立的操作單元：本書的每一個單元都是獨立的，各自包含了一種論文中常用的統計操作；你可以直接選你所需，完成統計分析。
（二）43個「統計表格範例」：指引你如何將分析結果轉化成論文中所需要的表格呈現；而且，本書已經幫你把這些表格都畫好了，貼進你的論文即可。
（三）84個「論文書寫範例」：引導你如何將分析結果寫成文字；直接套用書中範例，就可以使統計分析和論文書寫合而為一，不必再為了如何將分析結果寫成論文而煩惱。
（四）33個Excel工具：這些可愛的Excel小幫手，可以幫你完成論文中常用但SPSS無法直接作到的事；例如：迴歸調節效果的繪圖、單純斜率考驗、ANOVA的各種單純效果檢定與事後檢定等等......族繁不及備載。
（五）40個進階的統計註解：本書提供了一些實用統計觀念的澄清和說明，你可以選讀，也可以直接跳過，完全不會影響統計操作。認真讀這些統計註解會帶來兩個好處，一則可以增進你的統計功力，二則......在睡不著時拿來讀一讀很快就能睡著。
有了這本書，那些本來不會跑統計的人，可以跑得輕鬆愜意；那些本來就會跑統計的人，會跑得健步如飛。
目錄
作者序
必讀一 本書結構與使用說明
必讀二 我該用那一種統計方法？
Unit 1 論文中的SPSS基本操作
Unit 1-1 SPSS的資料結構
Unit 1-2 資料的輸入、存檔、讀檔，以及更改變項名稱
Unit 1-3 更改語言界面
Unit 1-4 描述統計
Unit 1-5 資料的檢查
Unit 1-6 反向題的轉換
Unit 1-7 分數的加總
Unit 1-8 產生高、低分組
Unit 1-9 產生虛擬變項
Unit 1-10 只想分析部分資料
Unit 2 信度分析及選題
Unit 2-1 信度分析概述
Unit 2-2 SPSS操作
Unit 2-3 統計報表解讀
Unit 2-4 分析結果的撰寫
Unit 2-5 選題及刪題
Unit 3 獨立樣本t檢定
Unit 3-1 獨立樣本t檢定概述
Unit 3-2 SPSS操作
Unit 3-3 統計報表解讀
Unit 3-4 效果量的計算
Unit 3-5 論文中的表格呈現
Unit 3-6 分析結果的撰寫
Unit 4 相依樣本t檢定
Unit 4-1 相依樣本t檢定概述
Unit 4-2 SPSS操作
Unit 4-3 統計報表解讀
Unit 4-4 效果量的計算
Unit 4-5 論文中的表格呈現
Unit 4-6 分析結果的撰寫
Unit 5 Pearson相關
Unit 5-1 Pearson相關概述
Unit 5-2 SPSS操作
Unit 5-3 統計報表解讀
Unit 5-4 論文中的表格呈現
Unit 5-5 分析結果的撰寫
Unit 5-6 兩個相關係數的差異檢定（操作）
Unit 5-7 兩個相關係數的差異檢定（分析結果的撰寫）
Unit 6 迴歸—一般線性迴歸
Unit 6-1 迴歸概述
Unit 6-2 SPSS操作
Unit 6-3 統計報表解讀
Unit 6-4 論文中的表格呈現
Unit 6-5 分析結果的撰寫
Unit 7 迴歸—中介效果
Unit 7-1 迴歸中介分析概述
Unit 7-2 四步驟法—SPSS操作
Unit 7-3 四步驟法—統計報表解讀
Unit 7-4 四步驟法—論文中的表格呈現
Unit 7-5 四步驟法—分析結果的撰寫
Unit 7-6 Sobel test（操作）
Unit 7-7 Sobel test（分析結果的撰寫）
Unit 8 迴歸—階層迴歸
Unit 8-1 階層迴歸概述
Unit 8-2 SPSS操作
Unit 8-3 統計報表解讀
Unit 8-4 論文中的表格呈現
Unit 8-5 分析結果的撰寫
Unit 8-6 當控制變項有間斷變項時
Unit 9 迴歸—二階交互作用（調節效果）
Unit 9-1 迴歸交互作用概述
Unit 9-2 SPSS操作
Unit 9-3 統計報表解讀
Unit 9-4 論文中的表格呈現
Unit 9-5 繪圖及單純斜率檢定
Unit 9-6 分析結果的撰寫
Unit 10 迴歸—二階交互作用（調節效果：有間斷變項）
Unit 10-1 迴歸交互作用概述
Unit 10-2 SPSS操作
Unit 10-3 統計報表解讀
Unit 10-4 論文中的表格呈現
Unit 10-5 繪圖及單純斜率檢定
Unit 10-6 分析結果的撰寫
Unit 11 迴歸—三階交互作用（調節效果）
Unit 11-1 迴歸交互作用概述
Unit 11-2 SPSS操作
Unit 11-3 統計報表解讀
Unit 11-4 論文中的表格呈現
Unit 11-5 繪圖及單純斜率檢定
Unit 11-6 分析結果的撰寫
Unit 12 迴歸—三階交互作用（調節效果：有間斷變項）
Unit 12-1 迴歸交互作用概述
Unit 12-2 SPSS操作
Unit 12-3 統計報表解讀
Unit 12-4 論文中的表格呈現
Unit 12-5 繪圖及單純斜率檢定
Unit 12-6 分析結果的撰寫
Unit 13 卡方檢定—兩間斷變項關聯
Unit 13-1 卡方檢定概述
Unit 13-2 SPSS操作
Unit 13-3 統計報表解讀
Unit 13-4 論文中的表格呈現
Unit 13-5 分析結果的撰寫
Unit 14 因素分析（斜交）
Unit 14-1 因素分析概述
Unit 14-2 SPSS操作
Unit 14-3 統計報表解讀
Unit 14-5 哪些題目屬於哪個因素？因素如何命名？
Unit 14-6 分析結果的撰寫
Unit 14-7 使用因素分析刪題
Unit 15 因素分析（正交）
Unit 15-1 因素分析概述
Unit 15-2 SPSS操作
Unit 15-3 統計報表解讀
Unit 15-4 哪些題目屬於哪個因素？因素如何命名？
Unit 15-5 分析結果的撰寫
Unit 15-6 使用因素分析刪題
Unit 16 單因子變異數分析（ANOVA）：獨立樣本
Unit 16-1 單因子獨立樣本ANOVA概述
Unit 16-2 SPSS操作
Unit 16-3 統計報表解讀
Unit 16-4 論文中的表格呈現
Unit 16-5 分析結果的撰寫
...
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給論文寫作者的進階統計指南：傻瓜也會跑統計Ⅱ(SPSS+R) (2版)
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財經、商管、統計-研究方法與論文寫作-論文寫作
給論文寫作者的進階統計指南：傻瓜也會跑統計Ⅱ (SPSS+R)
作 者：顏志龍 、鄭中平
出版社別：五南
書 系：研究&方法
出版日期：2022/12/07(2版1刷)
ＩＳＢＮ：9786263435452
書 號：1H9A
頁 數：356
開 數：16K
簡介
「誰說等級低就不能拿勇者之劍？」
本書是《傻瓜也會跑統計I》的續作。延續前作「就算不懂統計，也能跑完統計、寫完論文」的精神，本書希望為不懂統計但卻迫切需要統計的學生們……或是懂統計，但卻必須和不懂統計的學生相依為命的老師們，帶來一些溫暖。
本書的特色有：
✔18種常用的「進階統計操作步驟」—就算不懂統計也能照著這本書跑完統計。
✔57個「論文書寫範例」—就算看不懂分析結果，也能依著這些範例寫完論文。
✔25個「統計表格範例」—跟著書中指示去填，就能完成論文所需的表格。
✔28個可愛的Excel小工具—可以幫你處理一般統計軟體無法處理，但論文需要的統計分析。
✔32個精采的統計註解—增加你對統計奧密的理解……但可能同時伴隨有助眠的副作用。
✔2個上了年紀但仍然帥氣的作者……這就不多作解釋了。
相較於前作，本書介紹的是更進階的統計方法。面對進階統計分析的學生，就像剛踏入電玩冒險世界等級還很低的新手，卻必須立刻和血量無盡、攻防爆表的BOSS戰鬥。這時候已經沒有時間再慢慢練等級了，唯一能作的，就是帶上最強的武器裝備，硬著頭皮上陣。本書就是一把能夠立刻上手的勇者之劍；就算你的等級不高，也可以帶著這勇者之劍，平定那守在論文關卡前的統計魔龍！
目錄
作者序
必讀之章 I 本書結構與使用說明
必讀之章 II 我該用哪一種統計方法？
Unit 28 多變量變異數／共變數分析
Unit 28-1 MANOVA概述
Unit 28-2 MANOVA —SPSS操作
Unit 28-3 MANOVA—統計報表解讀
Unit 28-4 單純效果檢定
Unit 28-5 MANOVA—表格呈現
Unit 28-6 MANOVA—分析結果的撰寫
Unit 29 邏吉斯迴歸
Unit 29-1 邏吉斯迴歸概述
Unit 29-2 邏吉斯迴歸—SPSS操作
Unit 29-3 邏吉斯迴歸—統計報表解讀
Unit 29-4 邏吉斯迴歸—分析結果的表格呈現
Unit 29-5 邏吉斯迴歸—分析結果的撰寫
Unit 30 典型相關分析
Unit 30-1 典型相關分析概述
Unit 30-2 典型相關—SPSS操作
Unit 30-3 典型相關—統計報表解讀
Unit 30-4 典型相關—表格呈現
Unit 30-5 典型相關分析的圖示
Unit 30-6 典型相關分析—結果的撰寫
Unit 31 組內相關係數
Unit 31-1 組內相關係數概述
Unit 31-2 組內相關係數—資料的格式
Unit 31-3 組內相關係數—SPSS操作
Unit 31-4 組內相關係數—統計報表解讀
Unit 31-5 組內相關係數—結果的撰寫
Unit 31-6 將資料轉置為ICC所需格式
Unit 32 群集分析
Unit 32-1 群集分析概述
Unit 32-2 決定群集數—SPSS操作
Unit 32-3 群集分析—SPSS操作
Unit 32-4 群集分析—統計報表解讀
Unit 32-5 群集分析—表格呈現
Unit 32-6 群集分析—分析結果的撰寫
Unit 33 區辨分析
Unit 33-1 區辨分析概述
Unit 33-2 區辨分析—SPSS操作
Unit 33-3 區辨分析—統計報表解讀
Unit 33-4 區辨分析—表格呈現
Unit 33-5 區辨分析—分析結果的撰寫
Unit 34 使用R之前，你必須先知道的事
Unit 34-1 R是什麼
Unit 34-2 下載與安裝R—必須安裝3.6版以上的R
Unit 34-3 開啟R及關閉R
Unit 34-4 進入R後，一定要做的事—改變預設工作路徑
Unit 34-5 R的介面簡介
Unit 34-6 程式的執行
Unit 34-7 統計結果的存檔
Unit 34-8 準備R所需的資料檔
Unit 34-9 安裝套件—一定要執行
Unit 34-10 關於R的其他重要概念
Unit 35 驗證性因素分析
Unit 35-1 簡介
Unit 35-2 統計操作—前置作業
Unit 35-3 統計操作—程式碼
Unit 35-4 報表解讀
Unit 35-5 CFA—表格呈現
Unit 35-6 書寫範例
Unit 36 結構方程模型
Unit 36-1 簡介
Unit 36-2 統計操作—前置作業
Unit 36-3 統計操作—程式碼
Unit 36-4 報表解讀
Unit 36-5 SEM—表格呈現
Unit 36-6 以圖呈現SEM的結果
Unit 36-7 書寫範例
Unit 37 徑路分析（無交互作用）
Unit 37-1 簡介
Unit 37-2 統計操作—前置作業
Unit 37-3 統計操作—程式碼
Unit 37-4 報表解讀
Unit 37-5 徑路分析—表格呈現
Unit 37-6 以圖呈現徑路分析的結果
Unit 37-7 書寫範例
Unit 38 徑路分析（二因子交互作用）
Unit 38-1 簡介
Unit 38-2 統計操作—前置作業
Unit 38-3 統計操作—程式碼
Unit 38-4 報表解讀
Unit 38-5 徑路分析—表格呈現
1H9acon.indd 14 2020/5/27 上午 11:37:56
Unit 38-6 以圖呈現徑路分析的結果
Unit 38-7 呈現交互作用圖及單純斜率檢定
Unit 38-8 書寫範例
Unit 39 徑路分析（三因子交互作用）
Unit 39-1 簡介
Unit 39-2 統計操作—前置作業
Unit 39-3 統計操作—程式碼
Unit 39-4 報表解讀
Unit 39-5 徑路分析—表格呈現
Unit 39-6 徑路分析—圖形呈現
Unit 39-7 呈現交互作用圖及單純斜率檢定
Unit 39-8 書寫範例
Unit 40 調節中介分析（一個調節變項的二因子效果）
Unit 40-1 簡介
Unit 40-2 統計操作—前置作業
Unit 40-3 統計操作—程式碼
Unit 40-4 報表解讀
Unit 40-5 調節中介分析—表格呈現
Unit 40-6 以圖呈現調節中介分析的結果
Unit 40-7 呈現交互作用圖及單純斜率檢定
Unit 40-8 書寫範例
Unit 41 調節中介分析（兩個調節變項的二因子效果）
Unit 41-1 簡介
Unit 41-2 統計操作—前置作業
Unit 41-3 統計操作—程式碼
Unit 41-4 報表解讀
Unit 41-5 調節中介分析—表格呈現
Unit 41-6 以圖呈現調節中介分析的結果
Unit 41-7 呈現交互作用圖及單純斜率檢定
Unit 41-8 書寫範例
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商業智慧與大數據分析 (4版)
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商業智慧與大數據分析(第四版)
+作者：中華企業資源規劃學會著
+年份：2022 年4 版
+ISBN：9789863631439
+書號：MB0712
+規格：16開/平裝/單色
+頁數：552
+出版商：滄海
1.大數據時代資料應如何儲存。
2.結合資訊技術與管理知識，使讀者了解商業智慧系統的全貌。
3.網羅專精於各領域的學者及業界專家，兼具理論與實務。
4.介紹各功能部門常用的幫助讀者短時間內掌握管理的精髓。
5.深入淺出介紹大數據分析方法，並佐以程式碼說明。
6.本書為中華企業資源規劃學會規劃師認證教材指定用書，參加認證考試者必備。
目錄
Chapter 1 大數據時代的商業智慧簡介
Chapter 2 BI專案生命週期
Chapter 3 維度模型化介紹
Chapter 4 立方體資料呈現及資料建置轉換
Chapter 5 雲端商用系統的架構與應用—AWS以為例
Chapter 6 銷售與配銷分析
Chapter 7 採購之關鍵績效指標
Chapter 8 財務會計模組之關鍵績效指標
Chapter 9 商業智慧——生產規劃與控制
Chapter 10 人力資源關鍵績效指標
Chapter 11 商業智慧對於企業的效益
Chapter 12 大數據集群分析介紹
Chapter 13 分類技術
Chapter 14 關聯規則
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【中文翻譯書】
書名：電機機械原理精析 5/E
原文書名：Electric Machinery Fundamentals 5/e
原文作者：Stephen J. Chapman
中文譯者：王順忠
ISBN：9789863411550
內容簡介
本書特色
本書第一章介紹基本電機概念，並將此概念應用到最簡單的線性直流機上；第二章介紹變壓器，變壓器雖不是旋轉電機，但它有許多操作原理與旋轉電機類似。自第三章起分交流機、直流機，以及單相及特殊用途電機三部分。交流機包含基本原理介紹 (第三章)、同步發電機 (第四章)、同步電動機 (第五章) ，以及感應電動機 (第六章)；直流機包含直流機原理介紹 (第七章) 和直流電動機與發電機 (第八章)；最後介紹單相及特殊用途電機 (第九章)，如泛用馬達、步進馬達、無刷直流馬達，以及磁阻馬達等。
目錄
第 1 章 電機機械原理簡介
第 2 章 變壓器
第 3 章 交流電機基本原理
第 4 章 同步發電機
第 5 章 同步電動機
第 6 章 感應電動機
第 7 章 直流電機原理
第 8 章 直流電動機與發電機
第 9 章 單相及特殊用途電動機
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電機機械
ISBN13：9789865036669
出版社：全華圖書
作者：胡阿火
裝訂／頁數：平裝／456頁
規格：26cm*19cm*1.5cm (高/寬/厚)
版次：4
出版日：2021/04/01
中國圖書分類：電機工程
內容簡介
本書之編寫採原理與實用並重的方式來介紹電機之分類、構造、原理、運用與轉矩、效率特性等。本書共分為8章，包含有：磁路與變壓器、旋轉電機之基本觀念、多相感應電動饑、同步電機、直流電機、分數馬力交流電動機、同步變流機及整流器、維護及檢修等。內容充實、深淺適中， 每章皆附有習題，可供學後評量之用。
本書特色
1.本書內容涵蓋變壓器、直流機、感應電動機及同步機的各種特性及原理，內容充實。
2.各章節附有例題及習題，有助讀者學習。
3.內容以說明為主，實用為目標，並附插圖敘述各類型電機之原理、特性、用途及維護試驗等。
目錄
第1章 磁路與變壓器
1-1 磁 路
1-2 磁性材料之特性
1-3 電磁感應
1-3.1 法接第與楞次定律
1-3.2 感應電勢與電磁力
1-3.3 電感與能量
1-4 變壓器之構造
1-5 變壓器無載狀況
1-5.1 變壓器之感應電勢
1-5.2 激磁電流
1-5.3 一次繞組電阻與漏磁電抗之影響
1-6 變壓器負載狀況
1-6.1 理想變壓器負載狀況
1-6.2 實際變壓器負載狀況
1-7 變壓器之等效電路
1-7.1 匝數比值等於1時，變壓器之等效電路
1-7.2 匝數比值不等1時，變壓器之等效電路
1-7.3 近似等效電路
1-8 變壓器之短路試驗
1-9 變壓器之開路試驗
1-10 標么系統
1-11變壓器之電壓調整率及效率
1-11.1 變壓器之電壓調整率
1-11.2 變壓器之效率
1-12變壓器極性
1-13變壓器之並聯運轉
1-14三相電路中之變壓器
1-14.1 三相系統中變壓器之連接方法
1-14.2 三相變壓器
1-15相變換
1-16特殊變壓器
1-16.1 自耦變壓器
1-16.2 感應電壓調整器
1-16.3 計器用變壓器
1-16.4 多繞組變壓器
1-16.5 脈波變壓器
第2章 旋轉電機之基本觀念
2-1 基本觀念
2-1.1 單激系統中之能量
2-1.2 能量與機械力
2-1-3 複激磁場系統
2-2 感應電勢
2-2.1 交流發電機之感應電勢
2-2.2 直流機之感應電勢
2-3 分佈繞組的磁勢
2-3.1 交流電機的磁勢
2-3.2 直流電機的磁勢
2-4 旋轉磁場
2-4.1 圖解分析法
2-4.2 行波分析法
2-5 隱極機的轉矩
2-5.1 耦合電路之觀點
2-5.2 磁場觀念
第3章 多相感應電動機
3-1 構 造
3-2 感應電動機之基本原理
3-2.1 轉差率
3-2.2 轉子感應電勢之頻率
3-3 感應電動機的磁通及磁勢波
3-4 等效電路
3-5 等效電路分析
3-6 運用載維寧定理求轉矩及功率
3-7 損失及效率
3-7.1 損 失
3-7.2 效 率
3-8 圓線圈
3-9 鼠籠型感應電動機依轉矩特性之分類
3-10特殊鼠籠型感應電動機
3-11三相感應電動機之起動
3-12三相感應電動機的速度控制
第4章 同步電機
4-1 構 造
4-2 同步電機的磁通及磁勢波
4-3 同步阻抗及等效電路
4-4 開路試驗及短路試驗
4-4.1 開路特性與無載旋轉損失
4-4.2 短路特性與短路負載損失
4-4.3 同步電機之短路比
4-5 零功率因數特性曲線
4-5.1 零功率因數曲線之求法
4-5.2 寶蒂爾電抗之求法
4-6 穩態運轉特性
4-6.1 複合特性曲線
4-6.2 伏-安特性曲線
4-6.3 V形特性曲線
4-7 穩態功率角特性
4-8 凸極交流發電機的雙電抗理論
4-8.1 雙反應原理
4-8.2 相量圖之分析
4-9 凸極電機之功率角特性
4-10交流發電機的並聯運轉
4-10.1 並聯運轉之條件
4-10.2 並聯運轉的一般步驟
4-10.3 負載之分配
4-11同步電動機的起動方法及追逐作用
4-11.1 同步電動機的起動方法
4-11.2 同步電動機之追逐作用及其防止法
4-12磁場電流變化所引起的效應
4-13同步電動機的應用
第5章 直流電機
5-1 構 造
5-2 直流機之類型與轉矩、電壓及轉速
5-2.1 直流電機之分類
5-2.2 直流電機之轉矩
5-2.3 直流機的電壓公式
5-2.4 直流機的轉速
5-3 電樞反應
5-3.1 電刷移位後的電樞反應
5-3.2 電樞反應的補償對策
5-4 換向作用
5-5 補償繞組
5-6 間 極
5-7 基本分析、電路方面
5-8 基本分析、磁路方面
5-9 直流發電機的特性與運用
5-9.1 他激式發電機
5-9.2 分激式發電機
5-9.3 串激式發電機
5-9.4 複激式發電機
5-9.5 直流發電機的並聯運用
5-10電壓調整率
5-11直流電動機之特性
5-11.1 他激式電動機之特性
5-11.2 分激式電動機之特性
5-11.3 串激式電動機之特性
5-11.4 複激式電動機之特性
5-11.5 速率調整率
5-12損失及效率
5-12.1 損 失
5-12.2 效 率
5-13均壓連接
5-14電動機的起動、制動與速率控制
5-14.1 電動機的起動
5-14.2 電動機旋轉方向變換控制
5-14.3 直流電動機之制動
5-14.4 直流電動機的速度控制
第6章 分數馬力交流電動機
6-1 單相感應電動機的構造
6-2 雙旋轉磁場
6-3 分相式電動機
6-4 電容式電動機
6-5 蔽極式電動機
6-6 單相感應電動機的等效電路
6-7 單相感應電動機的轉矩
6-8 對稱二相電動機之不平衡運轉
6-9 二相控制電動機
6-10同步器
6-11萬用電動機
6-12推斥式電動機
6-13單相同步電動機
6-13.1 磁阻電動機
6-13.2 磁滯電動機
6-14測力計
6-15步進電動機
第7章 維護及檢修
7-1 維護及檢修原則
7-2 軸承上之潤滑
7-3 電刷的火花發生
7-4 發電機的檢查重點
7-5 電動機的檢查重點
7-6 繞組檢修
7-7 換向器檢修
7-8 溫度上昇和絕緣體損壞之檢定
附錄一 電機的裝置
附錄二 電動機容量的計算公式
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製造數據科學：邁向智慧製造與數位決策
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製造數據科學：邁向智慧製造與數位決策
+作者：李家岩、洪佑鑫
+年份：2022 年1 版
+ISBN：9789860679694
+書號：VWCS0005
+規格：16開/單色
+頁數：626
+出版商：前程
．提供嚴謹的數據科學分析架構，強調預測與決策兼具的分析
本書整合「數據科學」與「決策科學」的思維架構，以五階段構析：敘述性構析、診斷性構析、預測性構析、處方性構析、自動性構析，從點、線、連結到面的整體系統觀。從發現對的問題、找到重要因子、建構因果關係、連結到製造現場的決策、資源與風險，以達成前瞻性決策。
．介紹完整的數據科學基礎與進階學理，以常見的製造實務議題貫穿
本書以統計與最佳化的思維說明了監督、非監督、強化學習與元啟發式演算法等理論，並探討製造實務常見的分析議題，如特徵挑選、維度縮減、特徵工程、數據增強、數據不平衡、故障預測與健康管理、超參數最佳化、概念漂移等進階方法的應用。
．透過自適性調整提供適宜的系統決策
本書說明開採與探索、預測與解釋、集成學習、超參數、多目標、資源配置等議題，說明如何設計自適性演算法，考慮模型的適應性與擴充性，以提供合宜的系統運算決策。
目錄
第 1 章 製造數據科學
第 2 章 製造系統分析與管理
第 3 章 數據科學基礎與模型評估
第 4 章 數據科學分析架構與系統運算決策
第 5 章 數據預處理與製造數據特性
第 6 章 線性分類器
第 7 章 無母數迴歸與分類
第 8 章 決策樹與集成學習
第 9 章 特徵挑選與維度縮減
第10章 類神經網路與深度學習
第11章 集群分析
第12章 特徵工程、數據增強與數據平衡
第13章 故障預測與健康管理
第14章 可解釋人工智慧
第15章 概念漂移
第16章 元啟發式演算法
第17章 強化學習
附錄_共111頁（請至本頁參考網址內＂補充資料＂下載）
附錄A 線性迴歸
附錄B 支持向量機
附錄C 統計製程管制與先進製程控制
附錄D 超參數最佳化
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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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精通大數據! R語言資料分析與應用 (2版)
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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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大數據分析之資料庫理論與實務(SQL SERVER 2017版) (1版)
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書名：大數據分析之資料庫理論與實務(SQL Server 2017版)
作者：曾守正, 周韻寰
出版社：華泰
出版日期：2018/03/00
ISBN：9789574353583
內容簡介
一、訓練初學者在資料處理、資料庫設計，與應用方面的造詣。
二、了解關聯式資料庫系統與NoSQL的概念，做為邁向大數據分析之基礎。
三、讓同學們從技術與管理層面去了解資料庫管理師（DBA）的角色。
四、讓同學們具有獨立完成分析、規劃中、大型軟體專案的基本能力。
五、藉由SQL Server實務與理論的驗證，培養大數據分析的就業基礎能力。
六、幫助同學們準備高、普考，以及研究所入學考。
目錄
第零章 資料庫進化史與技術總覽
基礎篇
第1章 資料庫系統
第2章 資料模式
第3章 關聯式資料庫管理系統
第4章 關聯式資料模式的資料結構
第5章 關聯式資料模式的整合限制條件
第6章 關聯式資料模式的資料運算
第7章 結構化查詢語言SQL
第8章 視界
第9章 邏輯資料庫設計：關聯表的正規化
進階篇
第10章 Transact-SQL 在XML與JSON方面的支援
第11章 異動管理
第12章 分散式資料庫系統
第13章 異質性分散式資料庫系統
第14章 商業智慧與資料倉儲
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Python 程式設計：大數據資料分析 (1版)
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書名：PYTHON程式設計｜大數據資料分析
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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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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