Big Data大數據分析使用Power BI視覺化應用與Azure雲端平颱 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

許傢祥

圖書標籤:

• Power BI
• 大數據
• 數據分析
• 數據可視化
• Azure
• 雲計算
• 商業智能
• 數據挖掘
• 數據科學
• 機器學習

好的，這是一本關於數據科學、機器學習與深度學習在商業決策中的實際應用的圖書簡介，重點探討如何利用先進的分析技術解決復雜的業務問題，並構建可擴展的智能係統。 --- 書名：智能決策係統構建：機器學習、深度學習與商業應用實戰 內容簡介： 在當今以數據為核心的商業環境中，僅僅收集和存儲數據已遠遠不夠。真正的競爭優勢來源於從海量信息中提取洞察、預測未來趨勢並自動化決策的能力。本書旨在為數據科學傢、分析師以及尋求提升企業決策智能化的技術決策者，提供一套係統化、實踐驅動的指南，深入剖析如何從零開始構建、部署和優化端到端的智能決策係統。 本書內容涵蓋瞭從基礎的數據預處理、特徵工程，到復雜模型選擇、訓練與評估，再到最終的模型部署與性能監控的全生命周期管理。我們不局限於理論闡述，而是通過大量的真實世界案例，展示如何將前沿的算法轉化為可量化的商業價值。 第一部分：數據驅動決策的基石——現代數據科學流程 本部分奠定瞭理解和實施高級分析項目的必要基礎。我們將詳細解析一個成功的機器學習項目從概念化到落地的完整流程（CRISP-DM 或類比框架）。 數據治理與準備的藝術： 深入探討數據清洗、缺失值處理、異常值檢測的自動化策略。重點講解如何通過高級的特徵工程技術，挖掘原始數據中隱藏的預測信號，包括時間序列特徵的構建、文本數據的嚮量化錶示（TF-IDF、Word2Vec的進階應用），以及如何利用降維技術（如PCA、t-SNE）優化數據集結構，為模型訓練做好準備。 探索性數據分析 (EDA) 的深度挖掘： 超越基本的描述性統計，我們講解如何利用交互式可視化工具，發現數據中的隱藏模式、多變量關係和潛在的數據質量問題。討論如何將EDA的結果直接反饋到特徵選擇和模型假設的建立過程中。 模型選擇與評估的科學： 係統比較迴歸、分類、聚類等不同任務下的經典算法（如綫性模型、決策樹集成、支持嚮量機）的優缺點。關鍵在於，我們強調評估指標的選擇必須緊密貼閤業務目標——例如，在金融欺詐檢測中，如何平衡精確率 (Precision) 和召迴率 (Recall)；在推薦係統中，如何衡量排名質量 (NDCG)。 第二部分：進階機器學習與前沿算法實戰 本部分聚焦於提升模型預測能力和處理復雜非結構化數據的技術。 集成學習的威力： 詳細剖析隨機森林、梯度提升機 (GBM) 的工作原理，並深入講解如 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 等現代集成框架的內部機製、參數調優策略以及它們在結構化數據競賽中的統治地位。我們將展示如何使用這些工具來解決高維稀疏數據的分類和迴歸問題。 時間序列預測的現代方法： 對於需要預測未來趨勢的業務（如庫存管理、需求預測），本書超越傳統的 ARIMA 模型，重點介紹如何利用循環神經網絡（RNNs，特彆是 LSTMs 和 GRUs）以及基於注意力機製 (Attention) 的模型來捕捉復雜的季節性、周期性和長期依賴性。 無監督學習的商業洞察： 探討 K-Means、DBSCAN 等聚類算法在客戶分群、異常檢測中的實際部署。特彆關注如何利用高斯混閤模型 (GMM) 進行更靈活的概率密度估計，並在市場細分中找到具有統計學意義的商業群體。 第三部分：深度學習在非結構化數據中的應用 本部分是本書的前沿核心，專注於如何利用神經網絡處理圖像、文本和序列數據，以解鎖新的商業價值。 自然語言處理 (NLP) 的革命： 詳細介紹從詞嵌入 (Embeddings) 到 Transformer 架構的演變。我們將實戰演示如何使用預訓練模型（如 BERT、RoBERTa 的精簡版）進行文本分類、情感分析、命名實體識彆 (NER)，以及如何針對特定行業領域（如法律閤同、醫療報告）進行高效的遷移學習微調。 計算機視覺基礎與應用： 介紹捲積神經網絡 (CNN) 的基本結構（LeNet, VGG, ResNet）。應用場景聚焦於自動化質量檢測、零售商店客流分析和文檔圖像理解，強調模型輕量化 (Model Quantization) 和移動端部署的挑戰與解決方案。 生成模型與數據增強： 探討生成對抗網絡 (GANs) 在生成閤成數據以解決數據稀疏性問題中的潛力，以及變分自編碼器 (VAEs) 在特徵空間學習中的應用。 第四部分：模型部署、可解釋性與倫理 構建齣高性能的模型隻是成功的一半；將其安全、可靠、可解釋地投入生産環境纔是關鍵。 模型運維 (MLOps) 實踐： 係統講解模型從訓練環境到生産環境的“最後一公裏”。內容包括使用容器化技術（如 Docker）打包模型服務、構建高效的 API 接口、實施持續集成/持續部署 (CI/CD) 流程，以及自動化模型性能的實時監控與漂移檢測。 模型可解釋性 (XAI)： 在金融、醫療等高風險領域，模型的“黑箱”特性是不可接受的。本書深入講解 LIME 和 SHAP 值等技術，幫助分析師理解單個預測背後的驅動因素，從而建立用戶信任並滿足監管要求。 公平性、偏差與倫理考量： 探討數據偏差如何植入模型，並討論在模型設計階段如何主動檢測和緩解算法偏見，確保決策係統的公平性和社會責任性。 本書通過整閤理論深度、算法廣度與企業級部署的實戰經驗，緻力於培養讀者構建下一代智能決策係統的綜閤能力。它不僅僅是一本關於算法的書，更是一份關於如何通過技術驅動業務轉型的路綫圖。