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從資料中挖金礦 : 找到你的獲利處方籤

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為什麼你的網站不賺錢?!要了解Google、Amazon網站成功的祕密,就在這裡!
  本書以最簡單的方式介紹Data Mining(資料採礦、資料探勘)在資料分析、商業行銷方面的強大威力,也揭露Google、Amazon.com賴以成功的關鍵。
  例如搜尋引擎,其中就使用了資料採礦的技巧。
  資料採礦的目的,就是在龐大的資料中擷取有用的資訊。由於儲存資訊的成本已經降到接近0,資料採礦的可行性也大幅增加,除了可用在商業行銷,也可運用於社會,甚至預測未來。本書用許多日常生活的例子,來解釋資料採礦的觀念和工具,例如:
  .以喝牛奶與身高的關係解釋「迴歸分析」;  .用青少年約會的例子說明「決策樹」;  .以機動戰士、天文的分類來說明「群集分析」;  .「自我組織映射圖」則是舉了戰機和連鎖咖啡店為例;  .「關聯法則」中則有購物籃、將棋、Amazon網站的例子;  .最後的「類神經網路」以花粉症為例。
  而且,資料採礦與我們的個人資料、隱私權也息息相關,例如:電信業者來電促銷寬頻產品、銀行來電說有優惠利率或是投資訊息……
  這些都可能是資料採礦延伸出來的「問題」!
  如果不好好管理個人資料,將使自己曝露在沒有隱私、高風險的環境中!
  甚至,企業會比你自己更了解你!
  正如作者在書末所說:
  「……個人對資訊機器或網路的理解程度,會影響個人的社會地位。
  不精通資訊的人,將在毫不知情的情況之下被監視、被榨取資料、被管理。
  相對與此,精通資訊的人,可以利用積存的資訊,使自己處於管理他人的優勢地位,甚至知道如何處身於監視之外……」
  在高度數位化的世界,如何活用、善用資訊,掌握自己的未來,本書將是最好的參考。
作者簡介
岡(山鳥)裕史
  1972年生於日本東京。中央大學總合政策研究所博士。曾任職於富士總合研究所,現擔任關東學院大學經濟學部經營學科情報部門、經濟學研究所副教授、中央大學Web Service Initiative技術部會副部會長。著作有《一星期弄懂——資安管理員的集中專題研究》(日本經濟新聞社)、《個人識別碼為什麼是四位數字?》(光文社新書)、《從郵政與有線電話了解網路的機制》(集英社新書)等。
譯者簡介
李弘元
  日本明治大學管理研究所畢業。曾任職日本丸紅株式會社、台灣丸紅的電子產業部,及台灣三菱電機系統工程師。現任職台灣電子產業。譯作有《你的手機我的夢》、《IT韓潮》、《中國製造》(合譯)、《經略中國,布局大亞洲》(合譯)、《人口減少經濟時代》等。

序言 9
第一章 運用資料採礦,發現隱藏的定律 17
資料採礦不是萬靈丹 / 資料採礦與傳統統計分析的不同 / 儲存資料的成本變低了 / 從龐大的資料中淘金 / 預測未來 / 新手也能上手嗎? / 發現的定律未必有用 / 理解基本原理和構造的必要性 / 定義因人而異
第二章 商業上使用的資料採礦 37
資料倉儲的建構 / 調查商圈 / 了解顧客的傾向 / 捨棄奧客
第三章 資料採礦的步驟 53
先決定想知道什麼 / 資料的蒐集方法 / 某些資料在使用上的困難 / 捨棄不需要的資訊 / 線索在哪裡? / 先從單一資料下手 / 失敗經驗有助於往後的分析 / 下一個屬性 / 異常值的處理 / 根據單一屬性設定假說的極限 / 發現橫跨好幾個屬性的隱藏定律
第四章 尋找妥協點—迴歸分析 75
更貼近正確的分析方法 / 建立假說 / 最小平方法 / 自變數增加會導致複雜化 / 迴歸分析無法順利處理的資料 / 善用不同的分析方法
第五章 快速判斷—決策樹 87
定性的資料 / 過度培育決策樹會造成「過度學習」
第六章 分類就會清楚—群集分析 99
老師教給我們?或是自己思考? / 自己思考沒有教師的分類 / 機動戰士的分類
第七章 複雜的分類—自我組織映射圖 113
模糊程度 / 壓縮多次元資料成為二次元 / 自我組織映射圖
第八章 購物籃裡面的東西是?—關聯法則 125
再談「紙尿布和啤酒」 / 找得到有用的規則嗎? / 關聯性不被認同的規則、已知的規則 / 試作關聯法則 / 諺語中具有很多關聯法則 / 人力資料採礦 / 長尾效應 / 資料是競爭力的泉源
第九章 模仿神經細胞—類神經網路 143
強大的學習能力與並列性 / 模仿神經迴路 / 基本架構非常簡單 / 學習的方法 / 神經細胞之間的結合
第十章 資料採礦與資料管理 155
變質的資料採礦 / 資料採礦的黎明期 / 經由開放化,增加資料流入 / 他人比自己還了解自己 / 如何控管自己的資料 / 無法控管的網路 / 個人資料保護法能夠保障消費者嗎? / 管理本身資料的必要性
第十一章 監視社會與資料採礦 179
監視應運而生 / 曖昧的界線 / 監視的目的改變了 / 人透過資料被認識 / 監視資料的共有與分析 / 方便性的圈套 / 資訊強者壟斷資源

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