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任何人都不該錯過的一本書！大數據浪潮來襲，在巨量、繁雜的資料之中掏選出黃金資訊，已經成為現今最兵家必爭之顯學，大數據的應用幾乎是全方位，技術和工具也不斷推陳出新，現今管理與行銷方法跟思維勢必也要經歷一番徹底的更新，沒錯！如何有效應用大數據是傳統電子商務業者的重要課題，也將成為未來電子商務趨勢所在。誰能夠迅速地掌握關鍵，誰就可以成為未來電子商務的掌舵手！

　　本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯合著作，蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成，也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書，不論是理論或是實務操演，內容上都十分的詳實而完備，用字遣詞上也非常平易近人，即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適合當作大數據的第一本入門書，然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。

　　本書重點

　　認識大數據！告訴你大數據如何影響我們日常生活?大數據如何成就電子商務4.0？

　　運用免費工具蒐集巨量資訊！一步步教你如何使用網路爬蟲Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用實際操演畫面的步驟化教學，跟著老師做，一定能學會！

　　活用免費網路資源分析巨量資訊！使用Google Analytics與SimilarWeb兩大利器，全方位掌握使用者的網路足跡就能化為商機！

　　如何從日常生活中觀察大數據電子商務機會與前景？生活化的舉例讓你輕鬆觸類旁通，成為下一個大數據電子商務人才不是夢！

作者簡介

鄭江宇

　　現任
　　東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授
　　台北科技大學工管系兼任助理教授
　　台灣金融研訓院遴選菁英講座

　　著作：
　　《指尖下的大數據：運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》
　　《流量分析與考題大揭秘：Google Analytics》

許晉雄

　　現任
　　東吳大學巨量資料管理學院副院長兼學位學程主任
　　東吳大學財務工程與精算數學系教授

　　經歷
　　東吳大學商用數學系副教授
　　東吳大學商學院商學進修學士班主任
　　台灣科技大學工業管理系兼任副教授
　　實踐大學企業管理系兼任副教授
　　工研院講師
　　成功大學管理顧問班講師
　　東吳大學發展處處長
　　東吳大學社會資源處處長

推薦序
序

Part 1 大數據與電子商務
Chapter1 大數據崛起與電子商務變革
1-1何謂大數據
1-2大數據對傳統電子商務之影響
1-3大數據成就新電商4.0
1-4大數據電商營運模式
Chapter2大數據電商技能與挑戰
2-1 微觀視角
2-2 鉅觀視角
Chapter3大數據電商機會與前景

Part 2 大數據電子商務之輿情探索
Chapter4站外情報探索
4-1 谷歌搜尋趨勢Google Trends
4-2谷歌消費者氣壓計Google Consumer Barometer
4-3網路爬蟲Python Crawler
Chapter5站內情報探索
5-1購物籃分析運作
5-2 購物籃分析之R語言實作
Chapter6社群情報探索
6-1 Power BI安裝與設定
6-2臉書資料探索 (具管理權限)
6-3臉書資料探索 (不具管理權限)
6-4 IBM Watson 社交情報探索

Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握
Chapter7深度流量分析 (Google Analytics)
7-1傳統網站HTML程式碼安裝
7-2套版式網站安裝
Chapter8廣度流量分析 (SimilarWeb)
8-1 SimilarWeb (自我網站絕對分析)
8-2 SimilarWeb (他人網站相對分析)
Chapter9行動流量分析 (iBuildApp)
9-1行動流量分析理論依據
9-2網站型APP製作
9-3 iBuildApp之GA嵌入

Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取
Chapter10主動式掃碼互動
10-1一維條碼
10-2二維條碼
10-3個性化QR-Code製作
10-4掃碼行為分析
Chapter11主動式擴增實境
Chapter12非主動式超聲波互動

Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧
Chapter13 跨境電商情報探查利器
Chapter14大數據資料視覺化呈現
14-1程式碼嵌入式
14-2 GUI介面式
Chapter15智慧語音客服訂單不漏接
結語

1-1　何謂大數據
 
大數據 (Big Data) 一詞最早出現在 2012 年 Viktor Mayer-Schönberger&Kenneth Cukier 兩位的著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》當中，書裡提到所謂大數據指的是 4V 數據特性，包含數量龐大 (volume)、產生速度快 (velocity)、形式多樣 (variety) 且具有價值 (value) 的資料。茲將此四大特性說明如下：
 
數量龐大 (volume)
 
Volume 原意為一個有形物體或容器內的空間容量，例如：某一輛汽車的油箱容量為 60 公升，若能夠將油箱擴大，那麼就可以存放更多的汽油來延長汽車續航力。在大數據世界裡，volume 卻屬於一個抽象概念，好比一個沒有刻度的量杯一樣，並無具體資料容量上限。試想，在這個世界上有幾個網站呢？而在這龐大網站量中流竄的全球網路流量又有多少呢？答案想必是非常驚人！在大數據裡，volume 其實就是指數量龐大的網路資料。
 
以傳統電子商務時代而言，或許網路資料僅局限於來自網站的流量，然而近年來受惠於行動網路普及，由行動裝置所產生的網路流量不約而同的加入貢獻 volume 的行列，甚至是近年流行的物聯網也不例外，在萬物皆可連網情況下，儼然扮演額外的網路流量供應者，因此我們也可以把大數據的數量龐大(volume) 特性視為「浩瀚網路容器中的無垠數據」。再舉一個生活中常見的龐大數量 (volume) 案例，大家平常在使用手機上網的時候可能會遇到一種情況，那就是上網流量超過電信業者合約中的限額。以 1G 流量限額來說，若將流量使用完畢，等同於自己在智慧型手機上閱讀了上千本電子書的內容，然而實際上的流量限額不只有 1G，甚至有不少人是使用吃到飽方案，那麼在沒有限制的情境下比喻成電子書閱讀數量恐怕更難以計算。
 
產生速度快 (velocity)
 
大數據的產生可以說是一年三百六十五天、一天二十四小時不斷的發生著。若以資料在網上流動的速度而言，不妨試著想想看在簡單的 LINE 對話過程裡 (傳訊方是上傳、收訊方是下載)，自己一天當中發生過幾次一來一往的傳送與接收訊息呢？如果將此單一個人每天傳訊的流動頻率放眼至全世界的LINE 用戶的話，LINE 公司的伺服器主機一天當中又得服務多少用戶傳送與接收訊息需求呢？然而這只是眾多大數據資料流動的一個小案例，在人們日常生活中，只要所從事的活動涉及到網路，就等同於隨時產生資料流動，也就是達到資料即時性 (real-time)。

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