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數據分析實用導引：RapidMiner 實戰篇
商品資訊
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商品簡介
作者簡介
序
目次
商品簡介
建立基本概念
數據分析核心是在應用，必須首先能有清楚全面的思維框架
說明工作流程
透過三個主要數據分析的步驟，確定不會漏失關鍵且能避開陷阱
理解分析模型
對於傳統的分析模型和新的神經網絡，簡單直觀說明
掌握先鋒思維
打造基礎的概念，從而能有效的掌握新的思維趨勢
實際操作案例
逐步詳細的實際操作，能快速上手直接使用在真實的需求
作者簡介
新媒體集團總裁
新比士康（北京）顧問有限公司董事長
北京精銘數據科技有限公司總經理
暢品（臺北）科技公司總經理
中南財經政法大學客座教授
中南財經政法大學新媒體行銷研究中心研究員
湖北經濟學院兼職教授
北京服裝學院時尚傳播學院客座教授
臺灣實踐大學國際貿易學系客座教授
序
大數據或數據分析，是從數據中找到其潛在的規則，以解決實際的問題。所以真正的數據分析，必然是從實際需求開始，使用系統性的思考方法，並以產生實際效益為導向。換句話說，數據分析的目的就是為了能有進一步的實際行動，才稱得上是數據分析的價值。
目次
總 論
1 引言
1.1 發展歷程
1.2 角色的轉變
1.3 潛在意義
1.4 思維框架
1.5 商業考量
2 數據分析流程
2.1 標準流程
2.2 數據整理
基礎篇
3 監督式學習
3.1 分類
3.2 迴歸
4 非監督式學習
4.1 關聯分析
4.2 叢聚
4.3 馬可夫鏈
4.4 結語
5 人工神經網路
5.1 基本概念
5.2 全連接神經網路
5.3 梯度下降
5.4 其它網路
5.5 深度學習網路
6 非結構性數據分析
6.1 文本分析
6.2 時間序列
7 模型優化
7.1 模型檢驗
7.2 模型使用
實用篇
8 整合案例說明
8.1 數位化行銷
8.2 行銷商務考慮
8.3 建立客戶歷程
8.4 結語
9 RapidMiner 練習及總結
9.1 RapidMiner 練習
9.2 其它案例
9.3 展望未來
附 錄
10 RapidMiner 的介紹和使用
10.1 RapidMiner 的歷史沿革
10.2 RapidMiner 的結構說明
10.3 RapidMiner 的平臺特色
10.4 RapidMiner 的介面介紹
10.5 特殊功能
10.6 自動功能
10.7 操作案例
參考文獻
1 引言
1.1 發展歷程
1.2 角色的轉變
1.3 潛在意義
1.4 思維框架
1.5 商業考量
2 數據分析流程
2.1 標準流程
2.2 數據整理
基礎篇
3 監督式學習
3.1 分類
3.2 迴歸
4 非監督式學習
4.1 關聯分析
4.2 叢聚
4.3 馬可夫鏈
4.4 結語
5 人工神經網路
5.1 基本概念
5.2 全連接神經網路
5.3 梯度下降
5.4 其它網路
5.5 深度學習網路
6 非結構性數據分析
6.1 文本分析
6.2 時間序列
7 模型優化
7.1 模型檢驗
7.2 模型使用
實用篇
8 整合案例說明
8.1 數位化行銷
8.2 行銷商務考慮
8.3 建立客戶歷程
8.4 結語
9 RapidMiner 練習及總結
9.1 RapidMiner 練習
9.2 其它案例
9.3 展望未來
附 錄
10 RapidMiner 的介紹和使用
10.1 RapidMiner 的歷史沿革
10.2 RapidMiner 的結構說明
10.3 RapidMiner 的平臺特色
10.4 RapidMiner 的介面介紹
10.5 特殊功能
10.6 自動功能
10.7 操作案例
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