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[商品主貨號] U102233712
[ISBN-13碼] 9789865761660
[ISBN] 9865761661
[作者] 謝邦昌
[出版社] 新陸
[出版日期] 2016-01-18
[內容簡介] (出版商制式文字, 不論標題或內容簡介是否有標示, 請都以『沒有附件、沒有贈品』為參考。)
Big Data（大數據）在這幾年突然開始被掛在行銷廣告、學者研究，甚至上班族的日常工作中，而大數據特性包含三種層面：巨量、即時性及多樣性。早期其實就存在許多透過資料來佐證或者分析預測結果的例子，但伴隨著全球化的網路效應及社群網站的發展，資料的數量已達到一般方式無法負荷的境界，因此有了Big Data這個名詞。
在人人都想談論Big Data的時代，大家都想使用它，但應該如何有效地使用則是一門大學問；經營服飾店的老闆擁有眾多客戶的訂單資訊，如何有效地從這些資訊中，找到未來的商機？例如知名歐洲品牌ZARA，目前為全球百大時尚產品的第58 名，ZARA 西班牙總部負責每天2 次接收來自全球各店鋪的訊息，除了每日結帳數字、貨品盤點的基本資訊以外，甚至包含顧客回饋「中國顧客想知道最新上架的緊身褲有沒有出紅色。」等枝微末節的細項。另一方面，ZARA 一口氣在六個歐洲國家成立網路商店，增添了顧客購買行為資訊的串連性。ZARA 通常先在網路上舉辦消費者意見調查，再從網民回饋中，擷取顧客意見，以此改善實際出貨的產品。
每個微小的資訊，都能成為ZARA 決定是否立刻打版、著手設計的關鍵。蒐集巨量顧客意見，以此做出生產銷售決策，這樣的作法大量降低了存貨率。根據這些意見和電腦數據，ZARA 可以分析出區域流行的相似性，在顏色、版型的生產中，做出最接近客戶需求的市場區隔。
從以上例子中可以瞭解到，建立網路平臺販售服飾其實在現今已是很普遍的作法，但卻不是每個品牌都能像ZARA 有這樣的成績，ZARA 透過Big Data 的實務應用，帶領公司及顧客得到更好的服務及品質。
透過「大數據概論」這本書，讓謝邦昌老師利用他多年的經驗累積傳達出大數據如何帶領出更高的品牌價值及行銷手法，淺顯易懂的文字描述，讓讀者能從基礎扎根，將大數據使用的更加透徹，瞭解大數據的由來及最根本所代表的意思，進而延伸至實務應用及分析方法。大數據時代裡，我們不能不知道大數據的驚人實力，我們一起讓這本書帶領我們跨過分析的圍籬，走向實務應用的開端！
謝邦昌 教授
學歷：國立台灣大學生物統計學博士
現任：台北醫學大學管理學院副院長、大數據研究中心主任、中華資料採礦協會榮譽理事長主要經歷：
九十三年特種考試地方政府公務人員考試典試委員
中國統計學社民意測驗召集委員、國際統計委員、統計教育委員
統計服務委員、財務委員、統計獎學金委員(第三十一屆)
輔仁大學統計資訊學系教授
中國統計學社理事、民意測驗委員會召集人(1994～迄今)
中華民國民意測驗協會理事(1995～迄今)
內政部統計委員會委員(1995～迄今)
國家科學委員會企劃考核處統計顧問(1996～迄今)
行政院主計處統計委員會兼任研究員(1997～迄今)
全國意向顧問研究中心榮譽顧問(1998～迄今)
東森電視台顧問
中華民國全國商業總會諮詢委員
榮民總醫院 名譽顧問
國家政策研究基金會 財政金融組顧問
中國大陸國家統計局教材編審委員
中國人民大學統計學系客座教授
中國人民大學統計學系Data Mining中心客座教授
中國人民大學應用統計研究中心教授
中國人民大學統計調查研究中心顧問兼客座教授
廈門大學計劃統計學系客座教授
上海財經大學統計學系客座教授
西安統計學院特聘研究員
Journal Of Data Science 執行編輯經歷：
輔仁大學統計系教授兼系主任(1995～2000)
輔仁大學管理學院院務發展委員(1996～1997)
輔仁大學中西文化中心兼任研究員(1994～1996)
輔仁管理評論編輯委員(1994～1997)
TVBS民意調查中心榮譽顧問(1996～1998)
東森電視台民意調查中心榮譽顧問(1999～2000)
東森電視台市場及民意調查中心榮譽顧問(1999～2003)
臺灣大學生物統計研究室兼任教授(1992～2003)
輔仁大學總務長 (2003～2005)
輔仁大學進修成長學院院長(2004～2005)鄭宇庭
學歷：美國明尼蘇達大學 統計學 博士
現職：國立政治大學統計學系 副教授主要經歷：
國立政治大學統計學系副教授 (2002－迄今)
國立政治大學資料採礦中心主任 (2007－迄今)
國立政治大學統計學系助理教授 (1997－2002)
國立政治大學商學院民意與市場調查中心主任 (2014－迄今)
美國精算學會副精算師 (1995－迄今)
國立政治大學選舉研究中心兼任委員 (1998－迄今)
尼爾森電視收視率調查監督委員 (1998－2001)
基隆市政府民意調查審議小組委員 (1998－1999)
中國統計學社民意測驗及統計教育委員 (1999－2003)
中華資料採礦協會常務理事 (2001－迄今)
司法院資料採礦研討會委員 (2003－2004)
中華市場研究協會常務理事 (2008－2012)
中華市場研究協會副理事長 (2013－迄今)
chapter1什麼是大數據
1-1 資料洪流
1-2 大數據的定義
1-3 大數據資料的4V 特性
1-4 為什麼到現在大數據才受到眾人矚目？
1-5 大數據的價值
1-6 大數據時代的概述
chapter2大數據的應用
2-1 大數據的應用流程
2-2 大數據在各產業的應用
2-3 大數據的運用深度
2-4 大數據的未來應用
chapter3大數據的技術
3-1 大數據技術的變遷
3-2 大數據儲存和處理技術
3-3 大數據查詢和分析技術
3-4 大數據執行與應用技術
3-5 大數據呈現之視覺化技術
chapter4大數據的核心技術— 資料採礦
4-1 資料採礦的定義
4-2 資料採礦與其他學科間的關係
4-3 資料採礦的功能
4-4 資料採礦的步驟
4-5 資料採礦的分析方法
chapter5大數據的未來趨勢和挑戰
5-1 什麼是資料科學家
5-2 資料科學家需具備的技能與資質
5-3 全世界對資料科學家的需求
5-4 隱私權的問題
chapter6大數據分析學習方向
6-1 大數據分析的五大基本方面
6-2 國外大數據分析課程規劃
6-3 國內大數據分析人才技能要求
6-4 建議學習之課程
chapter7數據解決方案範例
7-1 信用卡風險管理概述
7-2 信用卡風險管理研究目的
7-3 商業智慧與信用卡風險管理
7-4 信用卡風險管理之建模
7-5 研究之結論
7-6 研究之建議
附錄如何建立大數據研究中心
案例1 中國人民大學數據挖掘研究中心
案例2 廈門大學數據挖掘研究中心)
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