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不懂程式也能學會的大數據分析術:使用 RapidMiner

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【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


【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


【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


內容簡介來源:

Part 1 基礎篇
第 1 章 起手式:先搞懂資料領域熱門關鍵字
第 2 章 資料分析五大流程 - 概念解說
第 3 章 資料分析五大流程 - 實戰提示
第 4 章 不會寫程式也可以玩 Data!RapidMiner 簡介與安裝
Part 2 實作篇
第 5 章 分類問題 - 誰是有潛力的 NBA 新秀?
第 6 章 迴歸問題 - 如何買到最合理價格的中古車?
第 7 章 群集分析 - 如何找出擁有相似喜好的客群?
第 8 章 時間序列分析 - 預測未來一年每月出生率
第 9 章 結語:不是資料專家也該有的大數據思維

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