不懂程式也能學會的大數據分析術 – 使用 RapidMiner

行銷企劃、市場分析、統計預測、財務金融、風險管理…都該學！
養成大數據分析力的第一本書！
資料分析、資料科學都是近來非常夯的關鍵字，與其相關的工作職務紛紛冒出，形成一股勢不可擋的大數據分析學習熱潮。
只是聽說學資料分析都得具備一定的技術能力 （例如要會撰寫 Python、R…程式），往往讓底子不夠、或非資訊背景的人止步…沒關係！不管您身處什麼領域、技術背景如何，本書就是為了想搭上這波學習熱潮的您而生。
書中將利用免費、完全不用撰寫程式的分析工具－【RapidMiner】，帶您走過資料科學／資料分析的經典分析領域。各專案會一步步帶您從「思考解決什麼樣的問題？」開始，從蒐集資料、清理資料、資料探索與視覺化、到實際建置模型、正確解讀結果…等。所用的分析方法均結合時下盛行的機器學習演算法，您會清楚了解如何利用已知的資料對未來做出預測分析。
在現今數據充斥的環境下，期盼讀者可以藉由本書將滿滿的數據「變現」，提早掌握重要資訊、贏得先機！
【釐清資料領域重要關鍵字】
●大數據
●開放資料
●資料分析
●資料科學
●機器學習
【資料分析雙鑽石模型】
●問題發掘
●蒐集與前處理
●資料探索與視覺化
●建模
●模型解讀

【完全免費的資料集散地任你挖寶】
●data.word
●Kaggle
●Github
●政府開放資料平台…
【統計、建模術語零阻礙，白話解說保證看懂】
●監督式／非監督式學習
●決策樹
●邏輯迴歸
●混淆矩陣
●分類問題
●迴歸問題
●RMSE、MSE
●分群問題
●K-means模型
●Elbow method
●時間序列
●ARIMA 模型
【不分領域、一看就懂的生活實例】
●預測NBA選秀球員發展性
●預測中古車的價格
●找出相似喜好的客群
●出生率預估
◎零程式基礎！建立分析模型 Step by Step 保證做的到
◎零統計基礎！滿滿白話實例，輕鬆解讀統計、衡量指標概念
◎生活化實例全面展示【分類、迴歸、分群、時間序列】經典分析