【中文翻譯書】
書名:管理數學 第十一版
原文書名:Finite Mathematics An Applied Approach
作者:Michael Sullivan
翻譯:趙可南
出版社:滄海
出版日期:2012/10/31
ISBN:9789572890776
<內容簡介>
全書提供大量實例闡述理論,例題皆由簡入繁,逐漸加入新的條件與複雜性,以求讀者充分瞭解相關理論之應用。
習題
習題以實務為導向,期能結合理論與實際。其中包含許多專業考試如會計師、審計師、精算師等證照考試之範例。並於全書之末提供習題解答,以便讀者自行練習。
Microsoft Excel
利用實際例子詳細解說如何利用電腦解答問題,包括詳盡說明解決該問題所需之Excel指令,並呈現執行結果。
<章節目錄>
1 線性方程式
2 線性方程組
3 矩陣
4 雙變數線性規劃
5 線性規劃:簡形法
6 財務
7 機率 (一)
8 機率 (二)
9 馬可夫鏈與競賽理論
10 二項式定理
習題解答
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組織行為學精華版(Robbins/Organizational Behavior 17e) (17版)
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書名:組織行為學精華版(Robbins/Organizational Behavior 17e)
作者:黃家齊(Robbins)
出版社:華泰
出版日期:2018/05/11
ISBN:9789869603133
內容簡介
Stephen P. Robbins為全球最暢銷的「管理學」與「組織行為」教科書作者,其著作至今除廣受超過1,000所美國大專院校採用,亦被翻譯成16國語文暢行世界。《組織行為學》(Organizational Behavior)自出版伊始,轉眼間更新至第17版,第17版中另位作者Timothy A. Judge亦為組織行為界的頂尖學者,已在如Journal of Organizational Behavior等重量級學術期刊上發表過百餘篇相關的學術論文。兩位知名教授的聯袂合筆,相得益彰、交映生輝,更凸顯新版譯作的嚴謹、可讀性與知識價值,不論教師授課、學生學習、業界人士採用,皆能品味展讀樂趣,收穫滿盈。
本書特色
一、入門好上手:本書為組織行為入門書籍,著重於基礎理論。每章有條列「學習目標」與「問題回顧」呼應,協助學習者專注於基本觀念之理解,並輕鬆獲得良好學習效果。
二、理論深度足:以《組織行為學》(Robbins/Organizational Behavior 17/e)為根基,萃取其中的重點精華,具有足夠深度,有助於學習者對組織行為理論建立一個清楚完整的架構,並理解相關理論。
三、輕薄又扎實:份量雖輕薄,卻涵蓋組織行為學各個重要理論,幫助學習者打下扎實的理論基礎。
四、豐富的教輔資源:可至華泰文化 下載課外補充教學資源:「小組活動」、「觀點交鋒」及「章節附註」,除了豐富學習內容,更可增添課堂學習的趣味。
目錄
第一篇 認識組織行為
第1章 什麼是組織行為?
第二篇 個體
第2章 組織內的多樣化
第3章 態度與工作滿足感
第4章 情緒與心情
第5章 人格與價值觀
第6章 知覺與個人決策
第7章 激勵的基本觀念
第8章 激勵:從觀念到應用
第三篇 團體
第9章 團體行為的基礎
第10章 了解工作團隊
第11章 溝通
第12章 領導
第13章 權力與政治
第14章 衝突與協商
第15章 組織結構的基本介紹
第四篇 組織系統
第16章 組織文化
第17章 組織變革與壓力管理
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消費者行為概論
作 / 譯 者 : 林建煌
I S B N - 13 : 9789574395866
I S B N - 10 : 9574395863
類 別: 消費者行為
版 次: 6 版
年 份: 2022
規 格: 頁
出 版 商: 林建煌
內容簡介
您知道您所喝的飲料,它的顏色是來強化您的味覺?
您知道網紅是如何來影響您的消費者行為?
《消費者行為概論》以深入淺出的方式來介紹「消費者行為」的相關理論,並大幅引用國內消費市場中最新、最具話題性,以及最有啟發性的實務例證,來佐證理論的內涵,藉由以「學術理論為經,實務應用為緯」,來引導讀者進入豐富且多元面向的消費者行為領域。讀完此書,您「真的」會體認消費者不再那麼難懂,也不再那麼難以掌握!
目錄
第一篇 消費者行為基礎
第1章 導論
第二篇 消費者的資訊處理與決策
第2章 消費者知覺
第3章 消費者學習
第4章 消費者態度
第5章 消費者決策過程
第三篇 消費者行為的微觀面
第6章 消費者動機
第7章 消費者人格特質、生活型態、價值與人口統計變數
第四篇 消費者行為的宏觀面
第8章 文化
第9章 參考群體
第10章 家庭
第11章 社會階級
第12章 創新擴散與情境因素
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商事法:案例分析 (6版)
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【簡介】
本書分為公司法、票據法、保險法三篇,各章均以案例引導讀者依照實質的例子,進行理論的學習,並在章節後提供案例解說,是一本理論與實務兼顧的商事法教材,不僅配合大專院校商事法課程的時數配置,讓採用本書的教師更方便教學,也讓學生得到最實用的商事法知識。
作者博引各家學說及實務見解,學者通說與少數學說並舉,提綱挈領,讓讀者能一目瞭然。各章節後設計【思考訓練題】,供讀者複習、參尋補充教材以利自學之用。
商事法是商業行為的法律規範,各大學院校的商學院甚至通識教育都會開設商事法這門課程,以期經由商事法學的教育,使青年學子能獲得有關商業活動的法律基礎知識,進而有助於學生畢業後,無論是進入公司或是自行創業,均能在商業運作方面具備法律概念。第六版根據政府頒布最新法規,修正公司法及保險法,使讀者能閱讀到最新最完整的內容。
本書每一章節前多列有案例,並於該章節末尾附有案例解析,希望有助於教師們上課、讀者們自修或準備考試、業界於實務上參考之用。課後【思考訓練題】,旨在提供讀者在讀完該章後加以思考、活用,並無標準答案,不提供解答,出版單位與銷售單位均無法提供解答。
【目錄】
第一篇 公司法
第一章 總則
第一節 概說
第二節 公司之設立
第三節 公司之能力
第四節 公司之負責人
第五節 公司之監督
第六節 公司之解散與分割
第七節 公司之合併
第八節 公司之變更組織
第二章 無限公司
第一節 意義及設立
第二節 公司之內部關係
第三節 公司之外部關係
第四節 入股與退股
第五節 解散、合併、變更組織及清算
第三章 兩合公司
第一節 意義及設立
第二節 公司之內部關係
第三節 公司之外部關係
第四節 入股、退股與除名
第五節 解散、清算、合併及變更組織
第四章 有限公司
第一節 意義及設立
第二節 公司之內部關係
第三節 公司之外部關係
第四節 公司之會計
第五節 公司變更章程、合併、解散及清算
第五章 股份有限公司
第一節 意義及設立
第二節 股份與股票
第三節 股東會
第四節 董事及董事會
第五節 監察人
第六節 股份有限公司之會計
第七節 股份有限公司之公司債
第八節 發行新股
第九節 變更章程
第十節 公司重整
第十一節 解散、合併與清算
第六章 閉鎖性股份有限公司
第七章 關係企業
第八章 外國公司
第二篇 票據法
第一章 通則
第一節 概說
第二節 票據之性質及其法律關係
第三節 票據行為
第四節 票據瑕疵
第五節 票據權利
第二章 匯票
第一節 概說與發票
第二節 背書
第三節 承兌及參加承兌
第四節 保證
第五節 到期日與付款
第六節 追索權
第三章 本票
第四章 支票
第三篇 保險法
第一章 總則
第二章 保險契約
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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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諮商專業倫理:臨床應用與案例分析(第二版) (2版)
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諮商專業倫理:臨床應用與案例分析
系列名:輔導諮商
ISBN13:9786267178416
出版社:心理
作者:林家興
裝訂:平裝
規格:23cm*17cm*2cm (高/寬/厚)
版次:2
出版日:2023/02/01
內容簡介
本書以深入淺出而有系統的方式,探討心理師與諮商輔導人員從事諮商工作時,可能遭遇到的倫理議題,包括:價值觀與多元文化、個案權益與知後同意、專業保密與隱私維護、多重關係與專業界線,以及個案紀錄與檔案管理等。本書的特色是採用本土案例論述如何將專業倫理應用在實務工作中,包括:個別諮商、團體諮商、心理衡鑑、學校諮商、社區諮商、網路諮商等。
目錄
第 一 章 緒論
第 二 章 自我覺察與身心保健
第 三 章 專業能力的訓練與督導
第 四 章 價值觀與多元文化
第 五 章 個案權益與知後同意
第 六 章 專業保密與隱私維護
第 七 章 多重關係與專業界線
第 八 章 個案紀錄與檔案管理
第 九 章 團體諮商的倫理議題
第 十 章 心理衡鑑的倫理議題
第十一章 在學校執業的倫理議題
第十二章 在社區執業的論理議題
第十三章 網路諮商與網路社交的倫理議題
第十四章 執業疏失與倫理申訴
第十五章 諮商專業倫理本土實踐的困境
參考文獻
附錄
附錄一 心理學專業人員倫理準則
附錄二 輔導與諮商專業倫理守則
附錄三 諮商心理師專業倫理守則
附錄四 臨床心理師倫理規範
附錄五 諮商心理專業倫理守則
索引
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商業分析師的數位轉型專案策略:結合ChatGPT從商業分析到需求工程管理實務 (1版)
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內容簡介
✦ 第一本商業需求分析及系統需求分析專書 ✦
各章節緊密串連,非單篇零碎資訊——
本書即是一個「專案」的全貌!
不是資訊背景的專家,也能了解「需求」該如何轉換成資訊系統。
需求分析任務執行時,你是否常有以下困惑或痛點:
1. 為什麼沒有給商業分析師的系統需求課程?
除了專案管理,你還需要需求分析及需求管理技能!
2. 為什麼系統需求提出後,專案中各個單位很難整合執行⋯⋯
除了商業分析,你還需要知道各種職務內容及如何有效率的溝通!
3. 常常聽不懂資訊工程師在說什麼⋯⋯專案中成員的工作權責好像不太明確?
你不用學習軟體工程及程式開發,但需要徹底瞭解需求工程及需求管理!
4. 參加好多會議,需求排山倒海而來,所有的需求糾纏不清⋯⋯
你需要精準掌握需求及專案的形成過程,讓需求發展系統化的進行!
5. 需求說明寫在眾多 Word 檔案裡,不同檔案中的需求說明有矛盾現象⋯⋯
你需要掌握不同需求分析技術之間的串連方法,才能清晰及完整表達需求!
若你正在面對這些困境,那麼本書是你在需求分析及需求管理迷霧中的最佳指引。
本書為讀者打造全新的閱讀策略,以分析階段及需求分析步驟為雙主軸,讓讀者能快速掌握及查詢各階段及步驟的相關資訊。全書分成五篇、23章,從<第6章>至<第23章>將逐一帶領讀者了解需求是如何從形成到具體進入資訊系統開發。這些章節的順序也完整地呈現「需求」在專案中所經歷的過程。
▍第一篇 需求工程
<第1章>到<第5章>是關於需求工程方法論的介紹,目的是引導讀者「如何建立適合自己團隊的需求管理方法」。
▍第二篇 商業需求規格書
主要關注商業需求分析,整體結構包括企業管理層級的「總體流程」、需求管理層級的「總體需求清單」,以及個別需求層級的「個別數位化作業」。
▍第三篇 系統需求規格書
專注於系統需求分析,延續商業需求分析的結構,並推進三個層級從商業需求轉換為系統需求的細節。當系統需求分析完成後,需求將進入資訊系統專案的啟動階段。
▍第四篇 專案計劃書
專注於專案計劃,列出了與需求管理密切相關的部分,目的是幫助讀者順利將需求分析結果轉化為具體的專案工作任務。
▍第五篇 軟體需求規格書
聚焦於系統分析,詳細說明了系統規劃和系統設計階段與數據相關的內容,以幫助讀者在資訊技術架構中掌握需求的製作過程及資訊系統產出的數據,為未來數據分析建立穩固的基礎。
本書除了介紹需求分析方法,還提供實際案例中的應用。同時也透過各個案例解答讀者對於商業需求分析的問題與困惑。全書97個主題,採用問句式標題,激發讀者思考,也可與生成式AI(ChatGPT)進行對話,以獲取更多資訊,拓展學習範圍。
本書特色
☑ 介紹方法及使用案例說明,並提供多年產業經驗的需求管理關鍵
☑ 融入數據驅動理念,貫穿各章節執行,精準實踐需求工程
☑ 透過專案執行每個階段的呈現,體驗需求管理如何引導建立成功的資訊系統
☑ 結合ChatGPT的創新運用,以情境說明如何提升專案管理效率
目標讀者
◆資訊系統專案經理
◆負責資訊系統需求的商業分析師
◆以系統分析師為目標的程式設計師
◆需要提出及管理數據需求的數據分析師
目錄
第 1 篇 Requirements Engineering 需求工程
Chapter 01 需求工程及需求管理-改進資訊系統開發的方法
1.資訊系統專案的共同挑戰是什麼?
2.當前需求管理方法的缺點是什麼?
3.如何設計需求管理方法來解決這些挑戰及缺點?
4.如何在資訊系統專案實施需求管理方法?
重點總結
Chapter 02 商業分析涉及的專業領域-推動資訊需求的執行率
5.商業分析在資訊戰略中的關鍵作用?
6.現有商業分析方法在資訊系統專案的限制是什麼?
7.商業分析師的職能在資訊系統專案中發揮什麼作用?
8.商業分析師在資訊系統專案中面臨哪些溝通挑戰?
9.商業分析師在資訊系統專案中需要哪些關鍵技能和能力?
重點總結
Chapter 03 需求工程與軟體工程的關係-建立業務和資訊之間的橋樑
10.需求工程和軟體工程是什麼關係?
11.整合需求工程和軟體工程的主要挑戰是什麼?
12.需求管理方法如何整合需求工程和軟體工程?
13.哪些方法、技術可以促進需求工程及軟體工程的整合?
重點總結
Chapter 04 需求形成的過程-促進資訊需求有效的轉換
14.瀑布式軟體開發方法的軟體需求形成過程?
15.敏捷軟體開發方法的軟體需求形成過程?
16.有助於促進資訊系統需求轉換成軟體需求的行動是什麼?
17.如何改進需求形成過程以促進資訊系統需求轉換成軟體需求?
重點總結
Chapter 05 分析階段產出文件-設計需求管理方法的框架
18.需求文件類型那麼多,都需要製作嗎?
19.如何設計需求管理方法框架?
20.如何實踐需求收集及需求驗證?
21.哪些情況容易發生需求缺失,以及如何避免?
22.有哪些流行的需求管理工具?
重點總結
第 2 篇 Business Requirements Specification 商業需求規格書
Chapter 06 參與人員組織圖-識別企業內專家形成有效的需求
23.如何識別企業內的專家及人工智慧如何提供企業所需知識?
24.資訊系統專案有哪些組織類型及對需求分析有什麼影響?
25.企業內專家知識如何有效收集及協助業務需求的形成?
重點總結
【讓 ChatGPT成為你專屬的人力資源規劃專家!】
Chapter 07 需求清單表-組織及排序需求以形塑業務流程架構
26.高品質的需求應該具備哪些特徵?
27.如何有效率的進行需求優先級排序?
28.業務需求與資訊系統的關係?
重點總結
Chapter 08 業務流程圖-透過需求分析改造業務流程
29.如何透過需求清單表進行業務流程再造?
30.業務流程圖與系統功能流程圖有什麼差異?
31.如何製作正確的業務流程圖?
32.為什麼會造成分析癱瘓及如何避免發生?
重點總結
【讓 ChatGPT幫你撰寫業務流程的 SOP!】
Chapter 09 業務作業清單-規劃企業數位化的目標
33.為什麼業務作業清單是需求規格書的核心?
34.彙整業務作業清單的具體步驟?以及如何制定業務專案?
35.如何評估數位化作業?
重點總結
Chapter 10 使用案例-描繪數位化作業的需求細節
36.人物誌、使用者旅程地圖、客戶旅程地圖、及使用者故事的適用情境?
37.使用者故事與使用案例有什麼差異?
38.如何製作有效的使用案例?
39.使用案例與測試案例有什麼關係?
重點總結
【讓 ChatGPT幫你思考使用者故事!】
Chapter 11 系統流程圖-擘劃業務專案的願景
40.系統流程圖與系統架構圖有什麼差異?
41.如何製作可擬聚共識的系統流程圖?
42.如何閱讀和分析系統流程圖?
43.資訊系統整合對於業務流程的重要性是什麼?
重點總結
Chapter 12 領域模型-彙整數位化作業的數據需求
44.收集及分析數據需求的過程是什麼?
45.領域模型與其它需求分析技術有什麼關係?
46.如何製作符合需求分析及數據分析使用的領域模型?
47.數據驅動資訊系統開發的重要性是什麼?
重點總結
Chapter 13 數據資產-建立企業數據的全貌
48.企業數據儲存在哪裡?
49.企業數據儲存方式有哪些?
50.企業數據與資訊系統有什麼關聯?以及如何整合數據資產?
51.數據資產在資訊系統中扮演什麼角色?
52.數據需求如何影響數據架構的規劃?
53.數據需求如何影響數據輸入及數據輸出的設計?
重點總結
【讓 ChatGPT幫你建立數據需求!】
第 3 篇 System Requirements Specification 系統需求規格書
Chapter 14 使用案例循序圖-梳理數位化作業的訊息流
54.循序圖與使用案例及領域模型有什麼關係?
55.如何製作高可讀性的循序圖?
56.系統功能分析的具體步驟?
57.數據流與訊息流有什麼差異?
重點總結
Chapter 15 系統功能清單及系統功能流程圖-規劃業務專案系統功能的全貌
58.如何定義可見系統功能與不可見系統功能?
59.如何製作系統功能清單?
60.如何製作系統功能流程圖?
重點總結
【讓 ChatGPT幫你完成系統功能流程的規劃!】
Chapter 16 系統功能及線框圖-打造數位化作業的介面
61.線框圖、視覺稿、功能原型有什麼差異及限制?
62.製作線框圖時應考慮的因素?
63.數據分析如何提高使用者體驗?
64.有哪些常見的原型相關製作工具?
重點總結
Chapter 17 測試案例-模擬數位化作業與線下作業的整合
65.資訊系統測試類型有哪些?
66.如何設計測試案例?
67.如何判斷測試案例是否有效?
重點總結
第 4 篇 Project Plan 專案計劃書
Chapter 18 工作說明書-提升資訊系統專案的成功率
68.如何管理從需求發展階段到專案管理階段的轉換?
69.系統需求規格書與工作說明書的關係?
70.資訊系統專案的實施方法有哪些?
71.工作說明書哪些部分影響資訊系統專案的成功率?
72.如何評選工作說明書?
重點總結
【讓 ChatGPT幫你啟動專案及預列待辦清單!】
Chapter 19 專案時程-提升資訊系統專案的執行效率
73.什麼是最小可行產品?什麼是概念驗證?
74.系統需求分析如何應用最小可行產品概念?
75.在專案時程計劃和管理中造成挑戰的關鍵因素是什麼?
76.如何優化專案時程規劃方法以提高專案的執行效率和有效性?
77.可以實施哪些專案時程管理方法來減輕風險和不確定性?
重點總結
【讓 ChatGPT幫你規劃工作包及任務清單!】
Chapter 20 品質要求及服務級別協定-提升資訊系統服務品質的關鍵
78.什麼是品質要求及服務級別協定?
79.如何制定品質要求?
80.如何制定服務級別協定?
81.如何評估服務協定的有效性?
重點總結
【讓 ChatGPT成為你的品質管理大師!】
第 5 篇 Software Requirements Specification 軟體需求規格書
Chapter 21 系統架構圖-數據部分-掌握資訊系統數據的架構
82.常見各種架構圖,有什麼差別?
83.檢視架構圖時應關注哪些重點?
84.架構圖的挑戰和限制是什麼?
85.需求規格書與架構的關係?
86.需求規格書相對應哪些數據技能?
87.如何掌握資訊系統的數據架構?
重點總結
Chapter 22 數據遷移及數據流程圖-掌握資訊系統數據的流動
88.資訊系統架構如何影響數據架構及業務活動?
89.數據流設計對資訊系統的重要性?
90.如何使用數據流程圖可視化資訊系統的數據流?
91.資料分析報告的用途?
92.如何規劃有效的資料遷移步驟?
重點總結
Chapter 23 數據模型-使用及分析資訊系統的數據
93.商業分析師如何確認系統需求?
94.什麼是數據模型,以及數據建模技術有哪些?
95.關聯式資料庫基礎概念
96.非關聯式資料庫基礎概念-文件型
97.SQL查詢語法基礎概念
重點總結
附錄A |AIPRM for ChatGPT設定步驟|
附錄B |常見的製作 UML工具|
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