作品簡介
本書以商業分析師的視角,從資料蒐集、統計推論、資料清理、探索性資料分析,到機器學習模型構建與部署,完整闡述將海量資料轉化為可執行洞見的流程。透過實際案例與實作範例,讀者將學會如何在真實商業環境中設計、評估並落實資料驅動決策,並掌握模型解釋與倫理議題,成為能夠在跨部門團隊中發揮關鍵作用的數據分析專家。
章節列表
共 10 章
1
第一章 資料科學入門
2026-03-07
2
第二章:統計思維與推論:從描述到推斷
2026-03-07
3
3. 資料蒐集與清理
2026-03-07
4
第四章 探索性資料分析(EDA)—從數據洞見的第一步
2026-03-07
5
5. 預測建模與特徵工程
2026-03-07
6
第六章:模型評估、解釋與持續運營
2026-03-07
7
第七章 部署與運營:從容器到雲端
2026-03-07
8
第八章:模型漂移診斷與人機協同決策支援系統
2026-03-07
9
第九章:數據洞見的文化滲透與未來走向
2026-03-07
10
第十章:智慧共創——人機協作的未來藍圖
2026-03-07