作品簡介
本書面向對資料科學有濃厚興趣、但缺乏實務經驗的決策者與分析師。從統計基礎、資料清理與探索,到機器學習模型構建與評估,最後結合案例研討,幫助讀者掌握從資料收集到洞察產出的完整流程,並學會如何將分析結果有效傳達給非技術領導者。書中融入業界實例與程式碼示範,提供一步一步的實作指引,讓讀者能在日常工作中即時應用。
章節列表
共 10 章
1
第一章:資料科學的決策者之路
2026-03-06
2
第2章 資料收集與清洗:從原始資料到乾淨數據
2026-03-06
3
第 3 章:資料前處理與品質管理
2026-03-06
4
第四章:機器學習概念與演算法選擇
2026-03-06
5
第5章:模型部署與運維——從實驗室到實際應用
2026-03-06
6
第六章:特徵工程與模型調優
2026-03-06
7
第七章 結果可視化與解釋
2026-03-06
8
章節 8:部署與維運
2026-03-06
9
第九章:模型可解釋性與決策支持
2026-03-06
10
第10章:從洞察到行動—策略實踐與決策落地
2026-03-06