三民網路書店 中文圖書分類法 / 科學類 / 電腦科學 / 電腦系統資料相關處理

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。

實現資料可信度的人員、流程和工具「現今組織產生的資料量和種類比以往任何時候都來得多，企業需要更加了解手中的資料並為未來趨勢做好準備，他們必須採行現代資料治理方式—透過事先設計而不是事後才想到。」—Jim Cushman, Collibra產品長當您將資料移動到雲端時，對於資料該如何治理，您需要考慮全面的管理方法，以及定義明確且利益相關者皆有相同共識的策略，以確保您的組織滿足合規性要求。資料治理結合了人員、流程和技術協同工作的方式，以確保資料值得信賴並且可以有效使用。本實務指南向您展示如何在整個組織中實施和擴展資料治理。首席資訊長、資料長和資訊安全長及其團隊將學習戰略和工具，以支持資料民主化並釋放其價值，同時執行安全、隱私和其他治理標準。通過良好的資料治理，您可以激發客戶信任，使您的組織能夠確定業務效率，產生更具競爭力的產品，並改善客戶體驗。這本書會教你怎樣做。您會學到：‧針對人員、流程和工具的資料治理策略‧基於雲端服務的資料治理方法的優勢和挑戰‧從資料擷取到資料準備和使用，資料治理是如何進行的‧如何對資料質量做持續性改進‧治理串流資料的挑戰和技術‧針對身份驗證、安全、備份和監控的資料保護‧如何在您的組織中建立資料文化

常見的資料結構有哪些？陣列(Array)、鏈結串列(Linked List)、堆疊(Stack)、佇列(Queue)、樹(Tree)、圖(Graph)、堆積(Heap)、雜湊表(Hash table)等。這是一個科技發達、訊息快速傳遞的世界。本書以C程式語言為實作對象，以圖像解說呈現資料結構的概念與運作，藉由C程式語言的特色和語法來豐富資料結構的內涵，是學習資料結構最佳入門書。全書重要主題如下：●以直白、易懂的C語言演示敘述、語法和範例●範例皆有完整的程式碼，邊做邊學，學與做相互並行，不只能輕鬆上手，更能加快學習成效●讓C程式語言為資料結構提供多樣性解說和詮釋，把理論化繁為簡，讓學習者能全盤掌握●表格化條理呈現資料，搭配一目了然的圖像解說，按部就班的步驟，讓程式範例說明立體化，學習者跟上就能學會●各章節末皆有針對內容的課後習作，包含測驗和實作題型，規劃自己的學習進度，練習或加強學習知識的範疇期能把握住最嚴謹的態度，輔以最精要的表達方式，降低閱讀的壓力，筆者深信本書能讓學習者對資料結構有更多收穫。

AI 再進化！使用 ChatGPT 高效率生成 C 語言程式碼資料結構一直以來都在電腦科學領域扮演著極為重要的基石角色。它不僅是全國各大專院校資訊、資工、資管、應用數學、電腦科學、計算機等資訊相關科系的必修科目，近年來，甚至包括電機、電子和商學管理科系也納入選修課程中。此外，一些轉學考試、研究所入學考試以及國家高、普、特考，資料結構都是必考科目之一。從這些角度來看，無論是從考試的角度，還是對於探索資訊科學領域的熱情，資料結構都是資訊工作者不容忽視的基礎課程。對於初次接觸資料結構課程的新手來說，這門課中涉及的大量理論和演算法可能會讓人感到困惑，甚至產生挫折感。為了協助讀者更迅速地理解資料結構，本書以豐富的圖例呈現基本概念，對重要的理論和演算法進行了簡明扼要的解釋和舉例，同時提供完整的範例程式碼，讓讀者透過實際操作來熟悉資料結構。此外，透過人工智慧的協助，我們能夠更深入地探索資料結構；也因此本書特別設計了作者與 ChatGPT 問答的欄位。儘管是由人工智慧程式生成的，但它們經過了精密的人工審查，並確保其正確性。因此，這種方法有助於提高學習效率，並幫助理解與資料結構相關的問題。 ☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯，豐富的圖例解說提高可讀性☑ 使用C語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象☑ 增加「向 ChatGPT 提問」、「ChatGPT 解決觀點」欄位，提高學習效率◇特別提供◇——————————————————ChatGPT 生成程式碼——————————————————可與人工編寫程式碼相互比較作為參考！｜本書範例程式碼檔案，請至博碩官網下載｜

內容簡介:擷取、清理、分析與轉換資料「Kyran的書包含了大量資訊，從D3.js細節說明，到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說，您將從這本書中學到很多東西！」―Peter Cook, 《D3 Start to Finish》作者如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化？在這本實用的書中，作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員，展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗，本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面，JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰，可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。您將學習如何：‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)

感謝讀者，暢銷回饋中！本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。【本書特色】※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。【重點主題】◆ 資料結構入門與演算法◆ 陣列結構 / 串列結構◆ 堆疊 / 佇列◆ 樹狀結構 / 圖形結構◆ 排序演算法◆ 搜尋演算法與雜湊函數◆ 資料結構專有名詞

本書特色1.本書完全是以實務角度來幫助讀者學習資料結構。2.本書說明的各種資料結構都擁有對應實作的C程式碼，可以讓讀者實際執行C程式來驗證各種資料結構。3.提供大量表格、範例和圖例來說明各種資料結構觀念和詳細的演算法步驟。4.提供一套網頁版模擬動畫工具來加強重要觀念的解說，使用互動動畫方式來模擬展示各種資料結構。5.當讀者學習物件導向程式語言的C++、C#或Java語言後，就可以將本書C模組化程式設計改為類別來實作，輕鬆升級資料結構來學習物件導向程式設計。內容簡介以C語言的模組化程式設計實作各種資料結構的抽象資料型態ADT，由於物件導向程式語言是使用「類別」實作抽象資料型態ADT，換句話說，當讀者進階學習物件導向程式語言的C++或Java後，一樣可以將本書相關資料結構的觀念，直接改為類別來實作抽象資料型態，輕鬆升級應用在物件導向程式設計。

《Fortune》500大企業、∖日本知名跨國金融集團的實戰指南∕企業趨之若鶩的大數據分析，真的解決了你的需求嗎？或者，反而讓你陷入盲點？★為什麼越分析越失焦？數據科學是為了解決問題，但錯誤的決策通常都源於一連串的分析、解讀，問題到底出在哪裡？其實，大數據分析沒那麼神奇，說穿了不過是一種精神，方向對了，可應用的面向相當廣闊。本書教你用5D框架建立正確思維，打造獲利方程式。1. Demand（需求）開始分析作業前，請先「定義」需要解開的難題為何。舉例來說，喝慣A牌啤酒的消費者，忽然轉投向B牌的懷抱，業者想知道的是，如何提高品牌與消費者之間的互動率，但你卻一味研究起轉換率……。當心！像這樣在起點就跑錯了方向，又如何能成功抵達終點。2. Design（設計）也就是描繪輪廓：計算→視覺化報告→假說驗證→預測建模。以手搖飲料店為例，從消費金額、年齡層與性別，可推敲出商業現場的實際狀況；而驗證不同的假說（例如A：男性的消費單價較高／B：女性的消費頻率較高），也會發展出不同的決策模式。3. Data（資料）資料量大，不代表具備絕對優勢，與其聚焦在屬性資料，不如也蒐集「行為資料」。假設分析超商洋芋片的購買狀況，得出40～49歲女性是消費主力，是否可做出她們是目標客群的判斷，因而以輕熟女喜愛的口味為強銷目標？那如果真正的客群其實是兒童（媽媽買給孩子）呢？策略無疑大翻轉。這並不代表數據無用，而是此份消費紀錄不適合做為分析素材（不夠完善）。4. Develop（開發）商品叫好卻不叫座，矛頭該指向哪裡？廣告投放在符合目標客群的媒體上，但卻回應率低迷，甚至給人CP值不高的印象？明明使用了AI自動分析工具，得出精準度極高的預測結果，卻還是搞不清楚什麼因素才有助提高營業額？這表示你的考量尚缺全面性，突破開發困境就要利用「三力」，眉角都在本書裡。5. Deploy（部署）資料分析的結果要能「活用於現場」，讓人完整消化後「展開行動」，才有價值可言。分析人員要能以第一線銷售人員的觀點看待事物，並且共享資源。當團隊成員將框架化為共通語言時，才能確認內容是否具有說服力，並提供建議，為團隊打造好的循環。商業世界瞬息萬變，數位化浪潮勢不可擋，重點不在分析技術，而是「解決需求」！因此，你不需要成為資料科學家，但務必懂一點資料分析。本書從源頭為你建立正確思維，讓資料成為溝通橋梁，助你成功變現。 ――專業推薦――彭

 Chapter1 資料的概念：在最開始的地方，以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值（1.1），並且學習透過資料的型態（1.2） 和尺度（1.3） 來認識資料。  Chapter2 Python 基礎：對於沒有程式基礎的讀者，會從 Python的介紹和環境安裝（2.1 ∼ 2.2） 開始，並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯（2.3 ∼ 2.4），讓讀者可以快速上手Python。  Chapter3 基本數值資料處理：分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy（3.1） 和Pandas（3.2），讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。  Chapter4 各式資料處理：除了基本的數值資料以外，更進一步介紹對於影像（4.1 ∼ 4.2）、音訊（4.3 ∼ 4.4）、文字（4.5 ∼ 4.6） 類型資料的觀念與實作。  Chapter5 資料前處理：專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式，包含資料清理（5.1）、資料轉換（5.2），以及如何進行合適的資料視覺化（5.3）。  Chapter6 其他專題補充：針對本書無法展開的內容，透過一個個小實作專題進行補充介紹，包含探索式分析（6.1）、網頁爬蟲（6.2）、機器學習與模型評估（6.3）、ChatGPT API（6.4）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7） 等。

⊙沒有資訊工程背景的文科生也能學會程式語言，適合人文社會科學領域之學生、研究人員自學。⊙理論與實作兼具，深入淺出說明用R語言執行文字探勘的流程及方法，操作步驟清楚易懂。⊙內容包含資料清理、斷詞和詞頻、情緒分析和字典法、tf-idf計算和應用、主題建模、機器學習、語意網絡的社會網絡分析，以及網站資料的抓取等。【自學R語言，順利掌握文字探勘】文字探勘是以文字作為分析的資料，藉由技術識別、擷取有價值的部分，有系統地管理、整合和應用文字所提供的訊息，像社群網站上常見的「文字雲」即是一種。本書針對中文透過R語言操作基礎的文字探勘，從人文社會科學領域闡述編程的概念，可使自學者更容易掌握文字探勘的技能。內容包含了解R、文字資料的清理、斷詞和詞頻、情緒分析和字典法、tf-idf值的計算和應用、主題建模、機器學習、詞的關係、語意網絡的社會網絡分析，以及網站資料抓取等。

l Chapter1 資料的概念：在最開始的地方，以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值（1.1），並且學習透過資料的型態（1.2） 和尺度（1.3） 來認識資料。 l Chapter2 Python 基礎：對於沒有程式基礎的讀者，會從 Python的介紹和環境安裝（2.1 ∼ 2.2） 開始，並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯（2.3 ∼ 2.4），讓讀者可以快速上手Python。 l Chapter3 基本數值資料處理：分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy（3.1） 和Pandas（3.2），讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。 l Chapter4 各式資料處理：除了基本的數值資料以外，更進一步介紹對於影像（4.1 ∼ 4.2）、音訊（4.3 ∼ 4.4）、文字（4.5 ∼ 4.6） 類型資料的觀念與實作。 l Chapter5 資料前處理：專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式，包含資料清理（5.1）、資料轉換（5.2），以及如何進行合適的資料視覺化（5.3）。 l Chapter6 其他專題補充：針對本書無法展開的內容，透過一個個小實作專題進行補充介紹，包含探索式分析（6.1）、網頁爬蟲（6.2）、機器學習與模型評估（6.3）、ChatGPT API（6.4）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7） 等。

*超值提供Hahow好學校「SQL的五十道練習」課程11個單元免費試看，以及專屬的課程折扣碼! *採用SQLite，搭配生活化的資料庫內容與題目設計，迅速掌握SQL與資料庫基本知識。 我們可以將 SQL 在資料分析工具中定位為比較基礎、不是那麼絢麗的一個角色，它樸實地將資料分析專案與資料存儲之間的橋樑搭起來，甚至在資料庫管理員與資料工程師的手中，SQL 更是建構資料存儲的主角。 想要有效確實地將 SQL 學起來（適用於任何技能、包含且不限於程式語言），需要在每個知識點運用 LPAA 循環（Learn、Practice、Apply、Assess），首先透過本書的文字敘述理解觀念接著在自己電腦中所建立的學習環境跟著本書的範例操作，觀察是否得到相似的查詢結果，然後是寫作練習題進而驗證所學。 「SQL 的五十道練習」核心精神，採用了 EBL (Exercise Based Learning) 的學習理念，可以確保讀者在每個章節都會走一遍 LPAA 循環，五十九道練習都是明確給定預期輸入和預期輸出的題目設計，直觀而有效。 本書採用 SQLite 關聯式資料庫管理系統，能夠以檔案的形式提供給讀者離線使用，對初學者來說其精簡的架構與完整的功能性，是最合適也最友善的選擇。 本書是初學者友善的，只需要有基本的電腦操作能力與高中程度以上的英文就能入門 SQL，不需要任何程式或者資料庫的背景知識基礎，所有入門知識都會慢慢在書本內容講授。

本書使用免費下載的「RapidMiner」軟體，該軟體使用圖形化界面，不需編寫程式、操作簡易、功能強大且應用廣泛，適合初學與進階資料分析人士使用。 本書從基礎的資料取得、事前處理到模型的建置、評分、驗證與實例分析等，以實作方式，循序漸進的介紹大數據分析的操作步驟與流程。 全書提供30個案例，內容包含金融、製造、銷售、管理、醫療、休閒、氣象與情感分析文字探勘等諸多領域的應用實例，除了對現有結構與非結構式資料進行分析外，同時利用訓練模型預測未來，提升數據分析的實用價值。 本書除提供數據資料檔Data File外，亦附有各章節之程式/流程檔供讀者參考。

★完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能，幫助你精通MySQL/MariaDB資料庫的使用與SQL程式設計！ ★介紹如何使用ChatGPT輔助學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。 ．本書以資料庫設計與開發人員角度來切入MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發，完整說明資料庫系統相關原理、資料庫設計實務與SQL語言，能夠訓練和提昇讀者擁有足夠的技術能力來自行設計與建立資料庫應用程式。 ．內容適用Oracle的MySQL與開放原始碼的MariaDB資料庫系統，是一本為有志成為資料庫設計與開發人員的讀者、或學校資料庫設計相關課程所規劃的實務教材和訓練指南。 ．完美結合資料庫理論與設計實務，除了使用大量圖形和範例來說明資料庫系統理論、實體關聯模型和正規化外，更以實例說明資料庫設計，讀者不只可以實際在資料庫設計工具繪製專案的實體關聯圖，更可以將設計成果建立成MySQL/MariaDB資料庫，來驗證實體關聯模型的資料庫設計理論。 ．詳細且完整說明SQL語言的語法、預存程序、函數、觸發程序、資料指標和交易處理，可以幫助讀者精通MySQL/MariaDB的SQL程式設計。 ．實際說明如何使用Python建立資料庫用戶端程式和PHP語言架設Web網站。 ．詳細介紹如何使用ChatGPT幫助讀者學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。

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學會Tableau的操作方法以及思維，培養Tableau腦 想要讓數位轉型成功的企業，就少不了Tableaui這類BI工具的應用。本書的目的是透過多道題目介紹「製作判斷所需的視覺化分析」的方法，以及「根據資料找出想知道的數值」的方法。讓我們一起學會Tableau的操作方法以及思維，培養Tableau大腦。 大量的技巧與提示 本書大量介紹了各種技巧與Tips。由於能快速找到每個問題的解決方案，所以能快速地提升Tableau的技巧。本書除了介紹常見的技巧以及問題之外，也介紹一些需要Tableau獨特創意的內容，所以大家能透過本書學會更多分析技巧，全面提升Tableau的實力。 透過實際演練，了解Tableau的操作與邏輯 要想熟悉Tableau，就必須多練習、多累積經驗。不斷地優先練習那些不容易記住的題目，藉此學會思考模式。大量練習之下，練習的品質也會跟著提升。建議大家不要只是瀏覽步驟，而是要實際動手演練。不斷地練習，總有一天會有所突破。只要能夠熟悉Tableau的操作，就能在短時間之內完成高品質的分析。但願有更多人能夠體驗使用Tableau進行視覺分析的趣味與益處。 本書的目標讀者 ○ 已經學會Tableau基本操作的人 ○ 想學會更多分析方法，推動業務的人 ○ 想透過實際的練習強化相關技巧的人

●詳細介紹PHP8語法與網站規劃 ●完美整合Mariadb、HTML5 ●了解表單網頁的諸多檢查機制，並導入資安觀念 ●可進行資料收集，上傳csv與PDF圖片影片 ●針對資料表資料進行曲線圖長條圖圓餅圖等視覺化顯示 PHP8語法已經完全支援UTF8編碼，我們規劃架設資料庫網頁將會更方便。 進入AI人工智慧處理之前，網站可協助收集資料與視覺化顯示，可先針對資料進行初步整理後匯出，就可進行AI程式的後續處理。 本書內容包含 1.以HTML5語法為架構，介紹表單網頁與程式流程。 2.介紹資料庫網頁中的暫存資訊，包含陣列、session與cookie。 3.介紹MySQL資料庫管理與匯出入。 4.說明如何上傳csv與PDF圖片影片，並於瀏覽器上顯示各種資料。 5.針對資料表資料進行曲線圖長條圖圓餅圖等視覺化顯示。

●詳細介紹PHP8語法與網站規劃 ●完美整合Mariadb、HTML5 ●了解表單網頁的諸多檢查機制，並導入資安觀念 ●可進行資料收集，上傳csv與PDF圖片影片 ●針對資料表資料進行曲線圖長條圖圓餅圖等視覺化顯示 PHP8語法已經完全支援UTF8編碼，我們規劃架設資料庫網頁將會更方便。 進入AI人工智慧處理之前，網站可協助收集資料與視覺化顯示，可先針對資料進行初步整理後匯出，就可進行AI程式的後續處理。 本書內容包含 1.以HTML5語法為架構，介紹表單網頁與程式流程。 2.介紹資料庫網頁中的暫存資訊，包含陣列、session與cookie。 3.介紹MySQL資料庫管理與匯出入。 4.說明如何上傳csv與PDF圖片影片，並於瀏覽器上顯示各種資料。 5.針對資料表資料進行曲線圖長條圖圓餅圖等視覺化顯示。

[學會關鍵 SQL 技能，開啟你的資料科學職業生涯]現今，許多企業與組織都要求資料科學家、資料分析師，必須具備從資料庫提取與結合原始資料、設計並生成所需資料集的能力，不需要靠資料工程師或資料庫管理者處理。[SQL 是從事資料科學必學的 3 大技能之一]本書是由與資料為伍 18 年經驗的資料科學家、資料庫開發者親自撰寫，教導有志於從事資料科學者一定要學會的 SQL 查詢技能，以及發現可能問題的解決方法。你將學到如何設計查詢程式，建構用於探索、分析的資料集，並於過程中培養資料分析思維。此書會引導你建立用於商業智慧軟體，以及機器學習演算法等應用的資料集。教導做為資料科學家最需要的 SQL 查詢技能，並透過專家經驗學習如何從資料中獲得有價值的訊息或知識，並避免處理資料時會遇到的陷阱，幫助企業主管快速掌握情況做出正確決策。[搭配 ChatGPT 輔助學習 SQL] 本書以業界主流也最普及的 MySQL 8.0 資料庫系統與 MySQL Workbench 工具做示範。在各章進行過程中依情境穿插 “ChatGPT 來幫忙” 說明框 (總共有 40 多個) 在你可能需要的地方補充相關背景知識或額外的學習技巧，例如請 ChatGPT 依指示產生 SQL 程式、挑出程式錯誤並修改、調整程式寫法增加執行效率、用 Show Me Diagram plugin 為 SQL 查詢繪製執行流程圖、用 Code Interpreter 執行 SQL 程式查詢 Excel 檔內容等等，讓 ChatGPT 與學習 SQL 融為一體。[SQL 查詢技巧重點]●瞭解基本 SQL 語法並設計有效的 SQL 查詢●使用 SQL 進行探索性資料分析●從資料庫中建構、篩選和排序需要的資料集●使用 SQL JOIN 技巧，連結多個表格的資料●為分析報表和機器學習應用設計資料集●應用更進階的 SQL 技術，如窗口函數和 CTE●建立資料庫表格和視圖，儲存並引用查詢結果本書特色: ● 資深資料科學家寫給有志從事資料科學者的貼心指導● 學習作者觀察資料的視角，培養資料分析思維● 提供書中 SQL 程式碼下載，節省讀者輸入時間● 依學習情境所需穿插 40 多個 "ChatGPT 來幫忙" 說明框● 各章練習題皆附參考答案，非常適合自主學習