【電子書】資料探勘：人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例
內容簡介
資料探勘是一門結合統計學與資訊科學相關理論的方法學，藉由各種功能與模式的導入與實踐，使得資料探勘的應用遍及各個領域，成為研究與實務工作者重要的研究方法，尤其是運用在人工智慧及機器學習的未來發展。再者，隨著知識經濟的發展，以資料探勘為基礎，創造個人、組織競爭優勢、與經營績效的管理理論及工具，也就成為資料探勘發展及應用的趨勢。故資料探勘理論與工具方法的學習與導入於組織、企業，就成為知識探勘、運用與管理的重要工作。因此，我們也可以說資料探勘，對於學術界與實務界而言，是一門兼具問題、理論、與方法的學科。
這本書所要提供給讀者的內容，即嘗試以不同資料探勘的理論為經，演算方法為緯，在經、緯的架構中，藉著個案實例，以及SPSS Modeler系統實際的操作，來說明資料探勘模式與功能所能提供問題解決的方法，以及在人工智慧及機器學習未來的發展。
本書範例檔請至博碩官網下載。
目錄
Chapter 01 資料探勘概論
1-1 資料探勘概念
1-2 何謂資料探勘？
1-3 資料探勘的定義
1-4 資料探勘的流程
1-5 資料探勘的應用
Chapter 02 資料探勘的功能
2-1 資料探勘的方式與功能
2-2 分類 (Classification)
2-3 推估 (Estimation)
2.4 預測 (Predication)
2-5 集群 (Cluster or Segmentation)
2-6 關聯 (Association rules analysis)
2-7 順序 (Sequential)
Chapter 03 資料庫與資料探勘 – 大資料Ⅰ
3-1 大資料與資料庫
3-2 資料與資料庫
3-3 資料庫架構
3-4 IBM SPSS Modeler 資料來源
3-5 資料品質
3-6 資料預處理
Chapter 04 資料與資料探勘 – 大數據Ⅱ
4-1 大數據與資料
4-2 資料
4-3 IBM SPSS Modeler 資料格式及設定
4-4 自動資料準備
4-5 遺漏值的處理
Chapter 05 決策樹：C5.0
5-1 決策樹基本概念
5-2 決策樹演算法簡介
5-3 IBM SPSS Modeler C5.0 節點資料格式與設定
5-4 IBM SPSS Modeler C5.0 節點設定範圍
5-5 個案應用—生物資訊
Chapter 06 分類與迴歸樹: C&RT
6-1 分類與迴歸樹基本概念
6-2 C&R Tree演算法簡介
6-3 IBM SPSS Modeler C&RT 節點資料格式與設定
6-4 IBM SPSS Modeler C&R Tree 節點設定範圍
6-5 個案應用—醫學診斷
Chapter 07 因數分析: FA/PCA
7-1 因素分析PCA/Factor基本概念
7-2 因素分析演算法簡介
7-3 IBM SPSS Modeler 主成分/因子 節點資料格式與設定
7-4 IBM SPSS Modeler 主成分/因子 節點設定範圍
7-5 個案應用—學術量表分析
Chapter 08 類神經網路: Artificial Neural Networks
8-1 類神經網路基本概念
8-2 類神經網路演算法簡介
8-3 IBM SPSS Modeler Neural Networks 節點資料格式與設定
8-4 IBM SPSS Modeler 類神經網路 (ANN) 節點設定範圍
8-5 個案應用—設備狀態監測
Chapter 09 貝氏網路 –Bayesian Networks
9-1 貝氏網路基本概念
9-2 貝氏定理簡介
9-3 IBM SPSS Modeler Bayesian 網路節點資料格式與設定
9-4 IBM SPSS Modeler Bayesian 網路節點設定範圍
9-5 個案應用—鐵達尼號乘客存活率分析
Chapter 10 支援向量機 – Support Vector Machine
10-1 支援向量機基本概念
10-2 多分類支援向量機演算法簡介
10-3 IBM SPSS Modeler SVM 節點資料格式與設定
10-4 IBM SPSS Modeler SVM 節點設定範圍
10-5 個案應用—公共行政管理應用
Chapter 11 關聯規則 – Association rules
11-1 關聯規則 Apriori 基本概念
11-2 Apriori 演算法簡介
11-3 IBM SPSS Modeler Apriori 節點資料格式與設定
11-4 IBM SPSS Modeler Apriori 節點設定範圍
11-5 個案應用—零售業購物籃分析應用
Chapter 12 次序分析 – Sequence analysis
12-1 次序分析Sequence analysis基本概念
12-2 次序分析演算法簡介
12-3 IBM SPSS Modeler 序列節點資料格式與設定
12-4 IBM SPSS Modeler 序列節點設定範圍
12-5 個案應用—零售業的需求推估
Chapter 13 集群分析 – Clustering analysis
13-1 集群分析 K-means 的基本概念
13-2 K-Means 演算法簡介
13-3 IBM SPSS Modeler K-Means 節點資料格式與設定
13-4 IBM SPSS Modeler K-Means 節點設定範圍
13-5 個案應用—城市汙水處理廠的水質資料
Chapter 14 類神經網路 – Kohonen neural network
14-1 類神經網路 Kohonen 基本概念
14-2 類神經網路 Kohonen neural network 演算法
14-3 IBM SPSS Modeler Kohonen neural network 節點資料格式與設定
14-4 IBM SPSS Modeler Kohonen neural network 節點設定範圍
14-5 個案應用—天文星體辨識資料應用
Chapter 15 資料探勘與人工智慧發展
15-1 人工智慧起源
15-2 人工智慧的領域
15-3 人工智慧的方法
15-4 資料探勘與人工智慧發展
Chapter 16 資料探勘與機器學習發展
16-1 機器學習起源
16-2 機器學習的領域
16-3 機器學習的方法
16-4 資料探勘與機器學習發展
訂購/退換貨須知
加入金石堂 LINE 官方帳號『完成綁定』，隨時掌握出貨動態：
提醒您！！
金石堂及銀行均不會請您操作ATM! 如接獲電話要求您前往ATM提款機，請不要聽從指示，以免受騙上當！
購買須知：
使用金石堂電子書服務即為同意金石堂電子書服務條款。
電子書閱讀方式分為金石堂(線上閱讀)及Readmoo(兌換碼)兩種方式
- 您所購買的電子書，將儲存於會員中心→我的交易紀錄「我的e書櫃」，點選線上閱讀直接開啟閱讀。
- 最佳瀏覽載體： 建議使用Chrome、Microsoft Edge 有較佳的線上瀏覽效果， iOS 14.2 或以上版本，Android 6.0 以上版本，建議裝置有6GB以上的記憶體，至少有 30 MB以上的容量。
- 您所購買的電子書，請至會員中心→我的交易紀錄「我的e書櫃」領取複製『兌換碼』至電子書服務商Readmoo進行兌換。
退換貨須知：
- 因版權保護，您在金石堂所購買的電子書僅能以金石堂專屬的閱讀軟體開啟閱讀，無法以其他閱讀器或直接下載檔案。
- 依據「消費者保護法」第19條及行政院消費者保護處公告之「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等），不受「網購服務需提供七日鑑賞期」的限制。為維護您的權益，建議您先使用「試閱」功能後再付款購買。
商品評價