作品簡介
本書以實務導向闡述數據分析的全流程：從資料清理、探索性分析、特徵工程，到統計建模與機器學習，再到模型評估與部署。每章配以真實案例與步驟示範，讓讀者能快速掌握核心工具（Python、SQL、Tableau、Docker 等）並建立持續改進的分析框架。
章節列表
共 11 章
1
第一章：數據分析的生態系
2026-02-27
2
第二章：數據採集與管道建構
2026-02-27
3
第三章：資料清洗、探索性分析與特徵工程
2026-02-27
4
第4章：機器學習模型選型、評估與部署
2026-02-27
5
第5章：模型監控與自動化再訓練
2026-02-27
6
第六章：模型部署與運營自動化
2026-02-27
7
第七章 模型評估與解釋
2026-02-27
8
第八章：模型部署與運維
2026-02-27
9
第九章：數據倫理與合規
2026-02-28
10
第十章：未來趨勢與職業發展
2026-02-28
11
第十一章：模型部署與監控：從實驗室到生產的完整生命週期
2026-02-28