內容簡介
行銷企劃、市場分析、統計預測、財務金融、風險管理...都該學！
養成大數據分析力的第一本書！
資料分析、資料科學都是近來非常夯的關鍵字，與其相關的工作職務紛紛冒出，形成一股勢不可擋的大數據分析學習熱潮。
只是聽說學資料分析都得具備一定的技術能力
(例如要會撰寫
Python、R...程式)，往往讓底子不夠、或非資訊背景的人止步...沒關係！不管您身處什麼領域、技術背景如何，本書就是為了想搭上這波學習熱潮的您而生。
書中將利用免費、完全不用撰寫程式的分析工具
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【RapidMiner】，帶您走過資料科學
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資料分析的經典分析領域。各專案會一步步帶您從「思考解決什麼樣的問題？」開始，從蒐集資料、清理資料、資料探索與視覺化、到實際建置模型、正確解讀結果...等。所用的分析方法均結合時下盛行的機器學習演算法，您會清楚了解如何利用已知的資料對未來做出預測分析。
在現今數據充斥的環境下，期盼讀者可以藉由本書將滿滿的數據「變現」，提早掌握重要資訊、贏得先機！
【釐清資料領域重要關鍵字】 ．大數據．開放資料．資料分析．資料科學．機器學習
【資料分析雙鑽石模型】 ．問題發掘．蒐集與前處理．資料探索與視覺化．建模．模型解讀
【完全免費的資料集散地任你挖寶】 ．data.word．Kaggle．Github．政府開放資料平台…
【統計、建模術語零阻礙，白話解說保證看懂】 ．監督式/非監督式學習．決策樹．邏輯迴歸．混淆矩陣．分類問題．迴歸問題．RMSE、MSE．分群問題．K-means模型．Elbow method．時間序列．ARIMA
模型
【不分領域、一看就懂的生活實例】 ．預測NBA選秀球員發展性．預測中古車的價格．找出相似喜好的客群．出生率預估
本書特色
●零程式基礎！建立分析模型
Step by Step
保證做的到
●零統計基礎！滿滿白話實例，輕鬆解讀統計、衡量指標概念
●生活化實例全面展示【分類、迴歸、分群、時間序列】經典分析
