特徵工程不再難:資料科學新手也能輕鬆搞定!
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探索感官資料: 深入市場資料科學
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【簡介】
針對商品感官屬性的評分資料,介紹分析方法與視覺化討論的技巧。
感官資料有各式各樣的形態,除了量化數字,還有質性文字,本書將以量化數字為主軸,透過多變量方法的應用與視覺化技術,來回答:最受消費者喜歡的是哪些特性?現行商品符合市場需求嗎?
本書寫作為完整的資料導向,涵蓋推薦系統和消費者與專家品鑑兩類資料的形狀與特性,實做上則以R 套件SensoMineR 完成分析為重點。每章開場皆以詳述特定的資料結構為鋪陳,希望透過認識資料(know your data)深入感官資料分析的方法。
第一章是基於消費的採購行為所做的關聯推論,也是第二章品鑑資料的基礎。第三章則是稍微特殊一點的感官資料,也就是對商品屬性的專業品鑑,分別針對專業品鑑者(panelists)和商品的多種屬性作系統性分析。第四、五章為「商品角度的感官評分:單維度以及多重的屬性清單」。最後一章則是分析現今最流行的「按讚」行為,從中分析出消費者的偏好。
【目錄】
序
第一章 推薦演算之一:關聯規則與購物籃分析
第一節 交易記錄資料與基礎測量
第二節 關聯規則演算法之一:Apriori
第三節 其他方法
第二章 推薦演算之二:評分資料分析Real Rating
第一節 Real Rating 資料處理
第二節 協同演算法Collaborative Filtering
第三章 感官資料量化分析:ANOVA 方法
第一節 品鑑者角度的感官品鑑:單維度屬性清單
第二節 ANOVA 之一:使用panelperf()
第三節 ANOVA 之二:使用paneliperf()
第四章 商品角度的感官評分之一:單維度屬性清單
第一節 資料
第二節 主成分方法簡介
第三節 adjmean 的主成分分析
第四節 集群分析方法
第五節 adjmean 的集群分析之一:階層式集群樹狀圖
第六節 adjmean 的集群分析之二:K-means 方法
第五章 商品角度的感官評分之二:屬性的多重清單
第一節 利用MFA 建構商品空間
第二節 從Group 角度的整合與詮釋
第三節 資料練習—酒的感官饗宴
第六章 大家一起來按讚:消費者品鑑
第一節 享樂分數資料分析
第二節 當消費者喜好Liking 遇到專家評分Rating
第三節 消費者接受性分析之一:JAR 資料
第四節 消費者接受性分析之二:IPM 資料
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Python 程式設計─AI 與資料科學應用 (3版)
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【簡介】
新版書將 AI 協作各個部分整合到章節中,從 AI 幻覺的案例開始說明提示工程,到如何利用 AI 協助除錯、產生測試案例、分析問題、推薦語法,並以通用大語言模型 ChatGPT、Claude 與哈佛大學特殊用途 CS50.ai 助教來作說明。
本書分成基礎篇和應用篇兩個部分來引發讀者學習興趣,第一部分「基礎篇」主要在介紹 Python 程式語言的基本語法與基本套件。第二部分「應用篇」分別是:「AI 協作案例」、「人臉辨識」、「物件辨識」、「視覺化文字資料」、「簡單線性迴歸」、「簡單線性分類」、「地理資訊系統應用」、「序列資料處理」、「資料的動畫呈現」、「字元辨識、翻譯與語音轉譯」。讓讀者可以用非常少的程式碼,製作出各式各樣與 AI 和「資料科學」相關的應用系統。
本書有完整的學習地圖,讀者可以依循學習地圖來學習,部分「應用篇」的章節,不會用到所有「基礎篇」的內容,所以可以安排提前學習,讀者甚至可以自行規劃學習路徑。另外,本書大部分所使用的資料集都會重複使用,讀者也可以依據資料使用的前後關係來自行規劃學習路徑。
【目錄】
Part 1 基礎篇
Chapter 1 Python程式語言簡介
Chapter 2 人工智慧與資料科學簡介
Chapter 3 變數與輸入輸出
Chapter 4 控制結構 ─ 分支
Chapter 5 控制結構 ─ 迴圈
Chapter 6 函數的使用與製作
Chapter 7 容器型別
Chapter 8 套件簡介
Part 2 應用篇
Chapter 9 AI協作案例簡介
Chapter 10 人臉辨識
Chapter 11 物件辨識
Chapter 12 視覺化文字資料
Chapter 13 簡單線性迴歸
Chapter 14 簡單線性分類
Chapter 15 地理資訊系統應用
Chapter 16 序列資料處理
Chapter 17 資料的動畫呈現
Chapter 18 字元辨識、翻譯與語音轉譯
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AI時代的資料科學: 小白到數據專家的全面指南 (1版)
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看圖學Python: 從程式設計入門到精通資料科學 (1版)
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【簡介】
本書是一本專為初學者設計的Python程式設計及資料科學全面教材,也可作為iPAS巨量資料分析師考試的先修教材。
透過圖解與實作,循序漸進地引導讀者掌握Python程式設計及資料科學的核心技能。書中內容豐富,從Python基礎語法開始,逐步深入到資料科學的實際應用。搭配詳細的圖例和實作範例,讓學習更加直觀和實用。
本書特別強調實務應用,詳細介紹了Python資料科學必學的套件,如Numpy、Matplotlib、Pandas、Seaborn、Plotly和SciPy。這些工具不僅幫助讀者進行資料運算和分析,還能輕鬆繪製各種圖表,視覺化資料結果。
在學習Python程式設計的過程中,本書運用了當前最熱門的AI工具——ChatGPT,來輔助學習。ChatGPT可以提供程式設計協助、解釋程式概念,進而寫出資料收集的網路爬蟲程式,以便更好地理解Python程式設計和資料分析的關鍵概念。這種互動式學習方式,大大提升了學習效率和理解深度。
此外,本書還包含多個實務導向的案例,從資料預處理、資料清理到探索性資料分析,再到機器學習與深度學習應用,幫助讀者將所學知識應用於實際問題中。這些案例不僅鞏固了讀者的學習成果,還提升了實戰技能,為未來的職場應用打下堅實的基礎。
【目錄】
CH01 Python語言與運算思維基礎
1-1 程式與程式邏輯
1-2 認識Python、運算思維和Thonny
1-3 下載與安裝Thonny
1-4 使用Thonny建立第一個Python程式
1-5 Thonny基本使用與程式除錯
CH02 寫出和認識Python程式
2-1 開發Python程式的基本步驟
2-2 編輯現存的Python程式
2-3 建立第二個Python程式的加法運算
2-4 看看Python程式的內容
2-5 Python文字值
2-6 Python寫作風格
CH03 變數、運算式與運算子
3-1 程式語言的變數
3-2 在程式使用變數
3-3 變數的資料型態和型態轉換函數
3-4 讓使用者輸入變數值
3-5 認識運算式和運算子
3-6 在程式使用運算子
CH04 條件判斷
4-1 你的程式可以走不同的路
4-2 關係運算子與條件運算式
4-3 if單選條件敘述
4-4 if/else二選一條件敘述
4-5 if/elif/else多選一條件敘述
4-6 在條件敘述使用邏輯運算子
CH05 重複執行程式碼
5-1 認識迴圈敘述
5-2 for計數迴圈
5-3 while條件迴圈
5-4 改變迴圈的執行流程
5-5 巢狀迴圈與無窮迴圈
5-6 在迴圈中使用條件敘述
CH06 函數
6-1 認識函數
6-2 使用者自訂函數
6-3 函數的參數
6-4 函數的回傳值
6-5 函數的實際應用
6-6 變數範圍和內建函數
CH07 字串與容器型態
7-1 字串型態
7-2 串列型態
7-3 元組型態
7-4 字典型態
7-5 字串與容器型態的運算子
7-6 串列與字典推導
CH08 檔案、類別與例外處理
8-1 檔案處理
8-2 二進位檔案讀寫
8-3 類別與物件
8-4 建立例外處理
CH09 Python模組與套件
9-1 Python模組與套件
9-2 os模組:檔案操作與路徑處理
9-3 math模組:數學函數
9-4 turtle模組:海龜繪圖
9-5 pywin32套件:Office軟體自動化
CH10 使用ChatGPT學習Python程式設計
10-1 認識ChatGPT
10-2 註冊與使用ChatGPT
10-3 ChatGPT是你最佳的Python程式助手
10-4 ChatGPT應用:找出Python視窗程式的學習方向
10-5 ChatGPT應用:幫助你學習Python視窗程式設計
10-6 ChatGPT應用:寫出資料收集的網路爬蟲程式
CH11 NumPy向量與矩陣運算
11-1 Python資料科學套件
11-2 陣列的基本使用
11-3 一維陣列:向量
11-4 二維陣列:矩陣
11-5 使用進階索引取出元素
11-6 陣列的常用操作與廣播
CH12 Matplotlib資料視覺化
12-1 資料視覺化與Matplotlib套件
12-2 使用Matplotlib繪製圖表
12-3 散佈圖、長條圖、直方圖和派圖
12-4 子圖表
12-5 多軸圖表
CH13 使用Pandas掌握你的資料
13-1 Pandas 套件的基礎
13-2 DataFrame 的基本使用
13-3 選擇、篩選與排序資料
13-4 新增、更新、刪除與合併資料
13-5 群組、樞紐分析與統計函數
13-6 Pandas 資料視覺化
CH14 Seaborn進階圖表與Plotly互動視覺化
14-1 Seaborn基礎與基本使用
14-2 使用Seaborn繪製各種類型的圖表
14-3 使用Seaborn繪製不同類型組合的圖表
14-4 使用Plotly繪製互動圖表
14-5 實作案例:PTT BBS推文的資料視覺化
14-6 實作案例:台積電股價的互動資料視覺化
CH15 SciPy科學運算與探索式資料分析
15-1 SciPy套件的基礎
15-2 SciPy套件的科學運算
15-3 探索性資料分析的基礎
15-4 找出資料之間的關聯性
15-5 資料預處理
15-6 實作案例:鐵達尼號資料集的探索性資料分析
CH16 Python機器學習與深度學習
16-1 機器學習的基礎
16-2 機器學習實例:使用線性迴歸預測房價
16-3 機器學習實例:使用決策樹分類鳶尾花
16-4 認識深度學習
16-5 深度學習實例:加州房價預測的迴歸分析
16-6 深度學習實例:鳶尾花資料集的多元分類
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