一行指令學PYTHON-用PANDAS掌握商務大數據分析(第二版)(附範例光碟) 2/E 2022 <全華>2/e (2版)
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一行指令學Python-用Pandas掌握商務大數據分析
ISBN13:9786263280922
出版社:全華圖書
作者:徐聖訓
裝訂/頁數:平裝/480頁
規格:26cm*19cm*1.8cm (高/寬/厚)
重量:845克
版次:2
出版日:2022/03/11
中國圖書分類:電腦程式語言
內容簡介
在Python裡,最重要的套件應該是pandas。非資訊專長的初學者要學Python,一定要學pandas,因為它容易入手,而且功能強大。pandas具有強大的資料分析、繪圖能力,甚至能做網路爬蟲。將pandas分析結果回存到Excel也是輕而易舉!本書就是著重在pandas的介紹。
本書旨在引導讀者用Python來解決問題。研究發現,問題導向學習有助提升學習熱情和學習成效。藉由在實際問題中引發學習動機和熱情,並且親自操作,來尋找問題答案並解決問題!Boud(1987)就主張,學習的起點應該始於學習者想要解決的問題、疑問或困擾。因此,筆者設計的這些問題只是起點,更希望讀者能將這些知識與生活或工作遭遇的問題做連結,進一步提出屬於自己的問題,並累積解決問題的技巧。
本次改版,作者新加入了「pandas禪」的概念,協助讀者發展兼具結構與易讀性的程式寫作風格,讓寫程式如文章寫作般行雲流水,進入「禪」的意境。
本書特色
●我們強調的不只Python,也是pandas。
●我們強調用pandas來解決在資料分析中實際遇到的問題。
●作者拆解大數據分析中的每一個步驟,配合Python直譯器的特性,讓學習者馬上動手實作,即時理解學習重點。
●如果一個範例的解法不只一種,作者會提供不同的方法,引導學習者嘗試不同的解題方法。
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商事法
【作 者】 王文宇.林國全.曾宛如.王志誠.蔡英欣.汪信君
【書 號】 5C086RI
【出版社】 元照出版公司
【出 版】 2022/09
【版 次】 9
【ISBN/ISSN】978-957-511-812-9
內容簡介
本書力邀國內各大學主授商事法課程之著名教授,秉持深入淺出之撰寫原則,配合實例問題之精闢解析,以嚴謹之分析方法,簡要介紹公司法、證券交易法、票據法、海商法及保險法之重要內容,一改傳統商事法教科書刻板印象,以提高學習商事法之興致及效率,值得細細品讀。
本版收錄最新修正之公司法、證券交易法、保險法及相關實務見解最新內容。並於文後附有「延伸學習」,能讓讀者測試閱讀後之效果。為使讀者在閱讀之後,若對相關閱讀內容與議題,想再為進一步了解,新增「延伸閱讀」、「月旦品評家」小單元,以相關文獻或影音,供讀者認識不同的視野,並增廣見聞,讓學習更精彩。
目錄
再版序
第一編 公司法/王文宇、林國全
第一章 序 論 3
第一節 公司組織之意義及由來 3
第二節 公司組織之核心法則──資產分割 4
第三節 有關公司之經濟分析理論 5
第四節 公司法下之利益衝突 8
第五節 公司治理之發展 9
第二章 總評:我國公司法特色與二○一八年修法 13
第一節 我國公司法之特色 13
第二節 二○一八年修正內容 17
第三節 修正評析 19
第三章 總 則 24
第一節 公司之概念 24
第二節 公司之設立 32
第三節 公司之章程 35
第四節 公司之能力 37
第五節 公司之負責人 46
第六節 公司之監督 61
第七節 資訊平臺與資料申報 67
第八節 公司之併購 69
第九節 公司之解散及清算 76
第四章 股份有限公司 86
第一節 設 立 86
第二節 股 份 101
第三節 股東會 115
第四節 董事及董事會 132
第五節 監察人 153
第六節 會 計 158
第七節 股份有限公司之資金籌措 173
第八節 股份有限公司之重整 201
第九節 股份有限公司之其他規定 220
第五章 閉鎖性股份有限公司 248
第一節 閉鎖性股份有限公司之沿革 248
第二節 閉鎖性公司與非公開發行公司之重要規定 248
第六章 有限公司、無限公司、兩合公司 257
第一節 有限公司 257
第二節 無限公司 283
第三節 兩合公司 294
第七章 關係企業 300
第一節 總 說 300
第二節 關係企業之定義 300
第三節 關係企業之分類 301
第四節 關係企業之規範內容 306
第八章 外國公司、公司之登記、附則 317
第一節 外國公司 317
第二節 公司之登記 323
第三節 附 則 328
第二編 證券交易法/曾宛如
第一章 總 論 333
第二章 名詞定義 335
第一節 有價證券 335
第二節 發行與招募 337
第三節 公司與發行人 337
第三章 有價證券之募集與私募 340
第一節 初次公開發行與再次公開發行 340
第二節 有價證券之募集 340
第三節 有價證券之私募 342
第四章 有價證券之買賣 348
第一節 集中市場 348
第二節 店頭市場(櫃買中心) 349
第三節 公開收購 351
第五章 證交法上之公司治理 356
第一節 獨立董事 356
第二節 審計委員會 356
第三節 薪酬委員會 358
第四節 董事、監察人間親屬關係之限制 359
第五節 其他規定 359
第六章 民事責任 370
第一節 公開說明書 370
第二節 一般反詐欺之民事責任 372
第三節 不實財報之特別民事責任 375
第四節 歸入權之行使 378
第七章 操縱市場與內線交易 384
第一節 操縱市場 384
第二節 內線交易 386
第八章 證券市場之參與者 392
第一節 證券商 392
第二節 證券交易所 393
第三節 證券集中保管事業 396
第三編 票據法/王志誠
第一章 總 則 401
第一節 票據之意義及種類 401
第二節 票據之功能 403
第三節 票據之法律關係 404
第四節 票據行為 408
第五節 票據權利 423
第六節 空白授權票據 427
第七節 票據之瑕疵 430
第八節 票據之喪失 434
第九節 票據之抗辯 439
第十節 票據時效 447
第十一節 票據之利益償還請求權 449
第十二節 票據之黏單 453
第二章 匯 票 459
第一節 匯票之意義 459
第二節 匯票之種類 459
第三節 匯票之款式及效力 461
第四節 背 書 463
第五節 承 兌 474
第六節 參加承兌 478
第七節 保 證 480
第八節 到期日 483
第九節 付 款 485
第十節 參加付款 490
第十一節 追索權 493
第十二節 拒絕證書 503
第十三節 複本及謄本 506
第三章 本 票 512
第一節 總 說 512
第二節 本票之見票 513
第三節 本票之強制執行 514
第四節 甲存本票 517
第四章 支 票 520
第一節 總 說 520
第二節 支票之發票、付款與追索 522
第三節 支票之保證 528
第四節 支票之特殊規定 529
第四編 海商法/蔡英欣
第一節 導 論 541
第二節 海上企業組織 542
第三節 海上貨物運送 553
第四節 海上損害 574
第五節 海上保險 580
第五編 保險法/汪信君
第一章 導 論 587
第二章 保險法之基本概念 589
第一節 保險制度與保險法 589
第二節 保險契約之分類 590
第三節 保險契約法之性質 592
第四節 保險契約法之原則與解釋 595
第三章 保險契約法總論 601
第一節 保險契約之當事人、關係人與輔助人 601
第二節 保險契約之成立 603
第三節 保險契約之效力 609
第四節 保險契約終止、解除與無效 615
第四章 損害保險契約法總論 620
第一節 保險利益 620
第二節 複保險 621
第三節 請求權代位 623
第四節 超額保險 625
第五節 損害防阻義務 627
第五章 定額保險契約法總論 630
第一節 人壽保險契約之當事人與關係人 630
第二節 人壽保險契約之法定免責事由與當事人或關係人故意行為 637
第六章 傷害保險、意外保險之特殊問題與道德危險 641
第一節 保險給付之內容 641
第二節 定額給付保險重複投保與契約危險事實 642
第三節 傷害保險與保險代位 644
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【中文書】
書名:統計學題解(第四版)
作者:陳順宇
出版社:華泰
出版日期:2004/11/16
ISBN:9789574116652
內容簡介
本書為作者出版「統計學」一書中各章習題詳解。
目錄
第1章 統計的認識
第2章 統計圖表
第3章 敘述統計量
第4章 機率概論
第5章 離散型隨機變數
第6章 常態分配
第7章 抽樣分配
第8章 假設之檢定與信賴區間
第9章 兩組樣本之檢定
第10章 比例問題的推論
第11章 卡方檢定
第12章 變異數分析
第13章 簡單線性迴歸
第14章 複相關與複迴歸分析
第15章 時間數列
第16章 無母數方法
附錄A 統計查表
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Introduction to Management Science and Business Analytics: A Modeling and Case Studies Approach with Spreadsheets (7版)
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作 / 譯 者 : Frederick S. Hillier,Mark S. Hillier,Kari Schmedders,Molly Stephens
I S B N - 13 : 9781265040055
I S B N - 10 : 1265040052
類 別: 管理科學
版 次: 7 版
年 份: 2023
規 格: 742 頁
出 版 商: McGraw Hill Education
目錄
PART I: THE ESSENCE OF MANAGEMENT SCIENCE AND BUSINESS ANALYTICS
Ch 1 Introduction
Ch 2 Overview of the Analysis Process
PART II: MODELS FOR PREDICTIVE ANALYTICS
Ch 3 Classification and Prediction Models for Predictive Analytics
CH 4 Predictive Analytics Based on Traditional Forecasting Methods
PART III: USING LINEAR PROGRAMMING TO PERFORM PRESCRIPTIVE ANALYTICS
Ch 5 Linear Programming: Basic Concepts
Ch 6 Linear Programming: Formulation and Applications
Ch 7 The Art of Modeling with Spreadsheets
Ch 8 What-If Analysis for Linear Programming
Ch 9 Network Optimization Problems
PART IV: USING INTEGER OR NONLIEAR PROGRAMMING TO PERFORM PRESCRIPTIVE ANALYTICS
Ch10 Integer Programming
Ch11 Nonlinear Programming
PART V: TRADITIONAL UNCERTAINTY MODELS FOR PERFORMING PREDICTIVE OR PRESCRIPTIVE ANALYTICS
Ch12 Decision Analysis
Ch13 Queueing Models
Ch14 Computer Simulation: Basic Concepts
Ch15 Computer Simulation with Analytic Solver
原價:
1680
售價:
1596
現省:
84元
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MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS: CONCEPTS, TECHNIQUES AND APPLICATIONS WITH JMP PRO ®, 2ND EDITION (2版)
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MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS
Machine learning―also known as data mining or predictive analytics―is a fundamental part of data science. It is used by organizations in a wide variety of arenas to turn raw data into actionable information.
Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with Analytic Solver® Data Mining provides a comprehensive introduction and an overview of this methodology. The fourth edition of this best-selling textbook covers both statistical and machine learning algorithms for prediction, classification, visualization, dimension reduction, rule mining, recommendations, clustering, text mining, experimentation, time series forecasting and network analytics. Along with hands-on exercises and real-life case studies, it also discusses managerial and ethical issues for responsible use of machine learning techniques.
This fourth edition of Machine Learning for Business Analytics also includes:
An expanded chapter on deep learning
A new chapter on experimental feedback techniques, including A/B testing, uplift modeling, and reinforcement learning
A new chapter on responsible data science
Updates and new material based on feedback from instructors teaching MBA, Masters in Business Analytics and related programs, undergraduate, diploma and executive courses, and from their students
A full chapter devoted to relevant case studies with more than a dozen cases demonstrating applications for the machine learning techniques
End-of-chapter exercises that help readers gauge and expand their comprehension and competency of the material presented
A companion website with more than two dozen data sets, and instructor materials including exercise solutions, slides, and case solutions
This textbook is an ideal resource for upper-level undergraduate and graduate level courses in data science, predictive analytics, and business analytics. It is also an excellent reference for analysts, researchers, and data science practitioners working with quantitative data in management, finance, marketing, operations management, information systems, computer science, and information technology.
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Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R (2版)
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DESCRIPTION
MACHINE LEARNING FOR BUSINESS ANALYTICS
Machine learning —also known as data mining or data analytics— is a fundamental part of data science. It is used by organizations in a wide variety of arenas to turn raw data into actionable information.
Machine Learning for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications in R provides a comprehensive introduction and an overview of this methodology. This best-selling textbook covers both statistical and machine learning algorithms for prediction, classification, visualization, dimension reduction, rule mining, recommendations, clustering, text mining, experimentation, and network analytics. Along with hands-on exercises and real-life case studies, it also discusses managerial and ethical issues for responsible use of machine learning techniques.
This is the second R edition of Machine Learning for Business Analytics. This edition also includes:
A new co-author, Peter Gedeck, who brings over 20 years of experience in machine learning using R
An expanded chapter focused on discussion of deep learning techniques
A new chapter on experimental feedback techniques including A/B testing, uplift modeling, and reinforcement learning
A new chapter on responsible data science
Updates and new material based on feedback from instructors teaching MBA, Masters in Business Analytics and related programs, undergraduate, diploma and executive courses, and from their students
A full chapter devoted to relevant case studies with more than a dozen cases demonstrating applications for the machine learning techniques
End-of-chapter exercises that help readers gauge and expand their comprehension and competency of the material presented
A companion website with more than two dozen data sets, and instructor materials including exercise solutions, slides, and case solutions
This textbook is an ideal resource for upper-level undergraduate and graduate level courses in data science, predictive analytics, and business analytics. It is also an excellent reference for analysts, researchers, and data science practitioners working with quantitative data in management, finance, marketing, operations management, information systems, computer science, and information technology.
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