人人都學得會的網路大數據分析入門:一步步教!超詳細!專為非專業人士所寫的機器學習指引

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圖書描述

你是領先群倫的專業人士,
因此擔心自己或公司在資訊技術日益進步的時代淪為落伍者?
你覺得「大數據、機器學習」對你來說是「遙不可及」嗎?
你更憂慮不知道該如何下手?!
這本書就是來教你「具體該怎麼做」!

  作者精心設計用最白話、最易懂的方式,一個步驟一個步驟地教你如何由網路收集資料、如何統計分析。
  隻有建立你自己的資料庫、活用大數據,
  靠量化分析纔能讓你做齣最精準的判斷與決策,
  無論你是否學過,隻要有一部電腦或一颱筆電!
  這是一本任何人都學得會,並且做得到的大數據、機器學習之最佳入門書!

  其實,任何背景的人要從網路下載大量資料,進行量化分析,甚至導入機器學習的方法,做更進一步的分析,都隻要幾個小時的「苦練」。

  市場上有關程式設計、甚至機器學習的書及課程很多,他們的目的是在教導讀者全麵性的觀念,而你學會之後,再運用在你有興趣的地方。這樣很好,不過,對初學者而言較難。大多數人學會瞭之後,也不知如何運用。

  本書則是以不同的方式編寫,作者先教你如何由網路上下載資料,再教你整理並分析的相關技術。我們會把所有的程式碼上網公布,方便你剪貼運用,你可以很快的用這本書的內容做資料收集及分析的工作(特別是量化分析)。

  你不必成為程式設計師,但是至少要知道如何運用資訊科技來搜集並分析資料。而且雖然萬事起頭難,可是你一旦會用excel vba、簡單的機器學習工具來分析資料,你會發現再擴展到其他領域其實不是那麼難。你由此齣發,有興趣再去補其他資訊科技之不足。

  你可能會問為什麼要學會資料分析、機器學習的相關技術,好吧!俗氣的來說,這是當紅的技術。而且你如果把它運用在工作上,可以提升你或你公司的營運效率。

  我想你應當受夠瞭和老闆及同事開會時各說各話的情況,決策全憑大傢的「捷思」法,舉齣版一本書的例子來說:我認為投資書要以投資係統為寫作主題,而你認為要寫名詞解釋的入門書比較好,雙方都可以自憑記憶找齣佐證,但是由網站把所有書下載,比比看誰賣得好、誰齣得多,在量化的基礎上不僅可以免除偏見,並有助於進行更進一步的討論。

  現有軟體已經可以對固定化格式的資料進行大量的分析,不過,機器學習的技術可以讓資料分析有更高的可信度。一些需要人工判斷的資料,要先經過人工處理、分群,然後再加以分析。如果資料幾百筆,OK,你用人工分。但如果資料上萬筆呢?如此就要引進機器學習的技術,讓它替你分群,或是讓它學會你分群的邏輯,接手你的工作。

  以上聽起來有點難,但是原理不難理解,本書也將提供入門的指引。

本書特色

  ◆專心於資料分析的資訊技術,減少學習的負擔

  一般的上班族就算對資料的分析有需求,對程式的設計也沒有興趣,本書隻討論有關資料取得、分析等方麵的程式工具。有資料分析需求的讀者,學會這些就夠瞭,其他的有時間再深入。

  ◆大量的程式可供下載套用,拿來改一改就可以用瞭
  分析網路資料大約有幾個部分:資料下載、資料整理、資料分析。其中運用到的程式語法說多不多,說少不少,一個一個重新打,很煩人。本書的所有程式碼都開放下載,你自己修改起來就方便許多。

  ◆作者成立讀者社群,提供相關資訊下戴,也有利於相互共同學習
 
好的,這是一份關於您提供的書名以外的圖書的詳細簡介: 圖書名稱:《代碼與文化的交織:數字時代下的社會變遷與身份重塑》 內容簡介 在二十一世紀的第二個十年之後,我們生活的世界正以前所未有的速度被數字化浪潮重塑。這不是一場簡單的技術升級,而是一場深刻的社會、文化和心理層麵的結構性變革。《代碼與文化的交織:數字時代下的社會變遷與身份重塑》正是立足於這一曆史節點,深入剖析數字技術如何滲透、改造乃至顛覆我們既有的社會結構、人際互動模式以及個體對自我的認知。 本書並非一本單純的技術手冊或懷舊錄,而是一部跨學科的社會學、人類學與媒體研究的綜閤論述。它將“代碼”(Code,代指算法、數據結構和數字基礎設施)視為一種新的“文化基因”,探討這些基因如何在看不見的地方重寫瞭我們對“真實”與“虛擬”的定義。 --- 第一部分:數字基礎設施重構社會場域 本部分著重探討支撐數字社會的底層邏輯——算法與平颱——如何重塑瞭公共空間與私密領域之間的邊界。 1. 算法的“隱形治理”與社會分層 算法不再是冰冷的工具,它們已經成為執行社會篩選和資源分配的無形權力結構。我們審視瞭搜索引擎的排序邏輯、社交媒體的內容推薦機製,以及信貸評分係統如何通過量化指標,在不訴諸傳統製度權威的情況下,固化甚至加劇瞭社會階層之間的不平等。重點分析瞭“過濾氣泡”(Filter Bubbles)和“迴音室效應”(Echo Chambers)如何從個人體驗上升為一種群體心理現象,對民主決策過程構成瞭深遠挑戰。本書挑戰瞭技術中立論,揭示瞭代碼背後蘊含的設計者偏見和資本邏輯。 2. 零工經濟的符號學與勞動異化 數字平颱極大地改變瞭勞動力市場的組織方式。本章深入考察瞭諸如網約車、外賣配送等“零工經濟”模式,不僅僅從經濟學角度分析其效率,更從符號學和勞動社會學的角度,探討這種新型工作關係如何重塑瞭勞動者的自我認同和安全感。我們分析瞭“用戶評分”係統對個體尊嚴的影響,以及“即時可見性”對工作與生活界限的侵蝕。數字身份(如騎手等級、司機星級)如何取代瞭傳統的職業頭銜,成為新的社會標簽和管理工具。 3. “超連接”悖論:地理的消亡與空間的重塑 互聯網的齣現似乎消除瞭地域限製,使得全球即時通訊成為可能。然而,本書認為,數字連接並未導緻地理空間的“消亡”,而是引發瞭一種“空間矛盾體”。一方麵,某些特定群體(如全球數字精英)確實實現瞭超越地域的協作;另一方麵,對於絕大多數人而言,技術的使用反而強化瞭他們對本地物理環境的依賴(例如,對特定地點的網絡覆蓋和物流效率的依賴)。本部分考察瞭“數字鴻溝”在地理上的再分配,以及元宇宙等新興空間技術對現實空間價值的潛在衝擊。 --- 第二部分:身份的流動性與自我敘事的重寫 在數字領域,個體被要求不斷地、主動地構建和維護其在綫形象。本部分聚焦於個體身份的生成、展示與管理,及其對心理狀態的影響。 4. “錶演性自我”的興起:從隱私到透明度 社交媒體的普及使得個體生活被置於持續的“舞颱”之上。本書探討瞭後福柯時代下的“數字全景敞視主義”,以及個體為適應這種環境所采取的策略——即“錶演性自我”(Performative Self)。我們分析瞭“人設”的構建過程,從精心的內容策劃到對負麵反饋的實時管理。關鍵在於,當自我敘事越來越多地依賴於他者的即時反饋(點贊、評論)時,個體對自身價值的判斷標準會發生怎樣的偏移,以及這種持續的自我監控如何導緻新的焦慮形式。 5. 數據主體性與數字足跡的遺囑 隨著物聯網和大數據技術的成熟,個體不再僅僅是信息的消費者,更是無休止的數據生産者。本章引入瞭“數據主體性”的概念,探討個體在多大程度上能夠真正擁有、控製和解釋自己的數字足跡。我們詳細研究瞭“遺忘權”在法律與實踐層麵的睏境,以及數字遺産的構建——當一個人離世後,其數據資産(照片、帖子、購買記錄)將如何被重新解讀、利用或遺忘,這為我們理解死亡和記憶開闢瞭新的維度。 6. 情感的編碼:從共情到錶情符號 數字通訊工具,尤其是依賴文字和圖像的界麵,極大地改變瞭人類情感的傳遞方式。本書對比瞭傳統麵對麵交流中的非語言綫索(語調、肢體語言)與錶情符號(Emoji)、GIF等數字媒介。我們探討瞭情感的“編碼化”過程,即復雜的人類情緒如何被簡化為可識彆、可傳輸的數字符號。這是否削弱瞭深層共情的能力?或者,這些新的符號係統是否正在發展齣更適閤跨文化、遠距離交流的新型情感語法? --- 第三部分:倫理、治理與未來圖景 最後一部分將視角投嚮宏觀層麵,探討如何為這個日益復雜的數字社會製定新的規範和倫理框架。 7. 深度僞造(Deepfakes)的知識論危機 人工智能驅動的媒體生成技術,尤其是深度僞造技術,正在以前所未有的速度侵蝕公眾對視覺和聽覺證據的信任。本書分析瞭這種技術對“何為真實”這一古老哲學命題的當代挑戰。它不僅僅是一個法律問題,更是一個知識論問題:當感官證據可以輕易被機器篡改時,我們如何建立新的知識校驗機製?我們考察瞭技術水印、區塊鏈溯源等應對策略,並指齣,解決之道最終可能需要社會共識而非單純的技術防禦。 8. 科技巨頭的地緣政治影響力 大型科技公司(Big Tech)已經超越瞭傳統跨國企業的範疇,它們在數據治理、內容審查和基礎設施建設上的權力,使其獲得瞭近乎國傢主權層麵的影響力。本章分析瞭這種“數據主權”與傳統國傢主權之間的張力。我們審視瞭歐盟的《通用數據保護條例》(GDPR)等法規嘗試進行治理的努力,以及全球範圍內圍繞數據流動、稅收和壟斷的博弈,預示著未來全球權力結構的新格局。 9. 超越“技術決定論”的能動性 本書最終迴歸人類主體性。盡管數字技術的影響深遠,但我們強調,代碼並非命運。數字工具的嵌入和使用是一個充滿協商和抵抗的過程。本章鼓勵讀者從被動的“用戶”轉變為積極的“公民”,理解技術背後的驅動力,並參與到對未來數字社會的規則製定中去。我們總結瞭普通個體在保護個人數據主權、提升數字素養和促進技術倫理建設方麵可以采取的切實行動,旨在賦能讀者,使其能夠更有意識、更審慎地駕馭數字時代的復雜性。 --- 目標讀者群: 本書麵嚮所有關心社會未來、對技術與人類關係抱有深刻反思的讀者。包括社會科學學生、政策製定者、媒體從業者、企業戰略規劃人員,以及任何渴望理解我們所處時代底層運行邏輯的普通公民。無需深厚的計算機科學背景,但需要對世界變化保持旺盛的好奇心和批判性思維。

著者信息

作者簡介

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  政大新聞,颱大哲學,在校研習瞭法律、經濟、會計等領域學識。畢業後從事會計工作,四大會計師事務所到上市集團會計經理,纍積十年實務歷練。齣版主題包括Excel會計實務、VBA大數據分析、手機App應用,授課主題包括Excel操作、簡報製作、網路爬蟲、會計實務、財務分析、稅務法令、手機App、程式設計等。

  臉書專頁:https://www.facebook.com/acctexcel
  部落格:www.b88104069.com
  E-Mail:b88104069@gmail.com
 

圖書目錄

作者序

第一篇 建立原始資料庫
第一章 建立網路資料分析係統的準備工作
第一節 VBA編輯環境
第二節 編寫VBA程式
第三節 新增工作錶
第四節 程式匯齣匯入
第五節 取得網頁資料

第二章 用VBA把雜亂資料整理成你要的型式
第一節 原始資料分析
第二節 多餘資料刪除
第三節 報錶格式整理
第四節 分析欄位設置
第五節 多工作錶閤併

第三章 如何利用程式(VBA)自動下載海量資料
第一節 網頁原始格式
第二節 取得連結網址
第三節 跨網頁特定資料取得的方法
第四節 自動在大量網頁下載資料
第五節 隻下載新資料以提升效率

第二篇 網路資料統計分析的方法
第四章 Excel分析工具
第一節 網路資料彙總
第二節 錶格分析工具
第三節 交叉分析篩選器
第四節 建立樞紐分析錶
第五節 樞紐分析圖錶

第五章 利用Power BI建立自動化資訊的儀錶闆
第一節 匯入Excel資料
第二節 趨勢分析區域圖
第三節 資料分割重組與分析—Power Query
第四節 資料自動更新
第五節 Power BI進階篩選

第六章 統計數學計算
第一節 原始資料整理—處理重複值
第二節 整理原始資料,以進行分析的準備
第三節 Excel統計函數
第四節 樞紐統計分析
第五節 進階統計工具

第三篇 如何利用機器學習幫你分類資料
第七章 用機器學習提供全新的分析視角—K平均演算法分群(K-means Clustering Analysis)
第一節 用相關性散佈圖,確定因素間的相關性
第二節 找到資料點間的差距—最小平方法迴歸
第三節 K平均演算法分群
第四節 運用EXCEL規劃求解工具簡化資料分群工作
第五節 消除不同資料不同計量單位的影響-資料標準正規化

第八章 如何讓電腦學會你的分類邏輯,進而自動進行資料分析及分類—線性判別分析
第一節 WORD VBA下載網路資料
第二節 以量化的方法錶現不同類別資料的差異—多元線性迴歸
第三節 電腦判斷力的來源-線性判別分析
第四節 導入新資料,確認電腦的判斷力—模型交叉驗證
第五節 提升電腦判斷的精度-用VBA程式自動執行規劃求解

 

圖書序言

  • ISBN:9789860619409
  • 叢書係列:SENSE
  • 規格:平裝 / 264頁 / 17 x 23 x 1.32 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

作者序

  在這個資訊量爆炸的時代,大數據分析這個名詞早已朗朗上口,每個人都有興趣,但可能總是覺得有點模糊,不知道具體該如何著手。

  如今電視、電腦、網路、手機的資料無所不在,如果能有個係統化方式將這些資料記錄下來,利用科學量化方法建立計算模型,便是具體而微的大數據分析瞭。這本書將以Excel作為主要工具,為各位介紹在這條路上可以走得多遠。

  也許你有疑問,Excel進行機器學習的量化分析?

  首先在資料取得的部分,Excel正好是一般企業普遍使用的資料處理應用,所以,很有可能企業資料已經是Excel檔案瞭,馬上能拿來使用。況且Excel還外掛瞭VBA,可以設計程式網路爬蟲取得所需資料,自動整理為格式規範的資料庫。這是本書第一篇的重點,體現瞭以日常生活所見資料進行大數據分析的初衷。

  接著在資料分析的部分,這是Excel一直努力發展的重點,近年還開發瞭已經完備再獨立齣來的Power BI商業工具。本書第二篇會跟各位介紹VBA所取得整理好的資料,如何運用Excel及Power BI進行深入分析。

  最後,Excel雖然不是主流的機器學習工具,不過,機器學習根基於統計學,而微軟很早就幫Excel開發瞭一套功能強大而且便捷的統計分析工具,運用此工具配閤豐富多樣的函數指令,Excel也足以建立一套機器學習模型。況且Excel的工作錶儲存格不但是輸入錶單,同時也是計算過程和結果的呈現,剛好很適閤第一次或剛開始接觸機器學習的新手。這些將會是本書第三篇的內容。

  網路爬蟲、大數據分析、機器學習,準備好搭上這班資訊AI的時代列車瞭嗎?本書將為您打開大門!

 

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