內容簡介 本書特色
●思維與應用並重:本書不僅講解大數據與人工智慧的基礎概念及演算方法 ,更引導讀者從商業應用情境出發,思考並發展預測分析與AI問題的解決方法,讓您從「知道」進化到「會用」!
●涵蓋AI最新趨勢:緊跟時代腳步,除了基礎的機器學習與深度學習,還新增了對生成式AI的探討,特別是利用Python語言與LangChain發展簡單AI代理程式的實作範例。
●以Python語言實戰:提供豐富的Python語言範例,從問題解析、數據理解到模型建立,讓讀者可以循序漸進地動手實作,告別紙上談兵的學習模式。
●真實且多樣的數據集案例:選用貼近實際的資料集範例,包括統一發票網頁爬蟲、房價與零售店銷售預測、股票預測、電影推薦以及圖片辨識與自然語言解析等,大大提高學習興趣與實用性。
●生成式AI輔助分析:設有專門章節(第十七章),示範如何運用ChatGPT、生成式AI等工具,來輔助進行數據的理解、準備、分析、文本挖掘與圖形分析等工作,讓您親身體驗AI對數據分析的影響。
內容簡介
本書深入解析大數據的發展沿革、4V特徵、行業價值與企業管理模式,更重要的是,它引導讀者從商業應用情境出發,思考並解決真實的數據分析問題,如群組、分類、推薦與關聯等。建立數據驅動思維,與數據科學家進行更有效的溝通,加速智慧應用發展。
在實作層面,本書提供Python語言範例,循序漸進地引領讀者了解分析與模型建立步驟。提供房價預測、電影推薦、圖片辨識及自然語言解析等貼近真實的案例。
本書更納入AI先進技術,介紹LangChain基礎運用,發展簡單的AI代理程式。
這是一本橫跨大數據基礎、預測分析方法,到文本挖掘、圖像辨識、生成式AI代理的完整教材,是商管學生與商業人士理解AI實務與應用的最佳起點!
目錄
Chapter 01 大數據發展沿革
1-1 資料的發展
1-2 大數據源起
1-3 大數據定義
1-4 大數據特性
Chapter 02 大數據行業價值
2-1 大數據價值
2-2 大數據行業應用機會
2-3 大數據企業應用案例
Chapter 03 大數據商業模式創新
3-1 數據化與創新
3-2 大數據開放資料
3-3 大數據生態系與商業模式創新
Chapter 04 企業大數據管理
4-1 企業數位資料管理演進
4-2 大數據資料處理發展
4-3 大數據資料分析發展
4-4 大數據管理架構
4-5 大數據規劃與實施類型
4-6 大數據企業實施案例
4-7 企業採用趨勢與挑戰
Chapter 05 大數據分析:概念與程序
5-1 數據分析是智慧決策基礎
5-2 從商業分析到預測分析
5-3 預測分析程序
5-4 預測分析工具
5-5 Python工具安裝
Chapter 06 大數據分析:數據的理解
6-1 問題解決方向
6-2 數據組織實作
6-3 數據擷取實作-網頁爬蟲抓取
Chapter 07 大數據分析:數據的準備
7-1 問題解決方向
7-2 數據探索與視覺化
7-3 探索性資料分析
Chapter 08 大數據分析:聚類與分類
8-1 問題解決方向
8-2 聚類分析實作
8-3 分類分析實作
Chapter 09 大數據分析:迴歸與趨勢
9-1 問題解決方向
9-2 迴歸分析實作
9-3 時間趨勢實作
Chapter 10 大數據分析:相似與推薦
10-1 問題解決方向
10-2 異常與相似性判定實作
10-3 相似性推薦實作
Chapter 11 大數據分析:關聯與關係
11-1 問題解決方向
11-2 關聯分析與實作
11-3 貝氏網路分析與實作
Chapter 12 大數據分析:連結與網路
12-1 問題解決方向
12-2 隱馬可夫模型與實作
12-3 社會網路分析與實作
Chapter 13 數據驅動的人工智慧發展
13-1 人工智慧沿革
13-2 人工智慧方法演進
13-3 機器學習方法
13-4 深度學習方法
13-5 生成式AI發展
13-6 ChatGPT實作
Chapter 14 AI探索:文本挖掘分析
14-1 自然語言發展沿革
14-2 問題解決方向
14-3 文本挖掘分析- 文字雲
14-4 文本挖掘分析-TFIDF文本相似查詢
Chapter 15 AI探索:圖像辨識分析
15-1 電腦視覺發展沿革
15-2 問題解決方向
15-3 圖像辨識分析-CNN深度學習
Chapter 16 AI探索:生成式AI代理
16-1 虛擬助理發展沿革
16-2 問題解決方向
16-3 AI代理─ LangChain基礎運用
Chapter 17 用GPT實現商務大數據分析
17-1 GPT預訓練模型是一種商業模式創新
17-2 AI輔助程式設計
17-3 AI輔助數據的理解
17-4 AI輔助數據的準備
17-5 AI輔助數據的分析
17-6 AI輔助文本挖掘分析
17-7 AI輔助圖形分析
17-8 未來:數據驅動行動
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