本書告訴你如何用Excel，從一堆數字中找出提升業績的秘密
不騙你，但資料科學家可不是什麼神秘的魔法師。資料科學是人人都能玩的。
真的！本書會示範最重要的資料科學技術、運作原理、使用方式，以及對業務的成效。
本書不寫程式、不談資料庫技術，只是採用最迅速無痛的方式，把原始資料變成你可以處理的東西。
捲起袖子，一起來動手吧！
別緊張，不過是是試算表而已。
本書提供範例檔案可供下載練習。您可以學到：
．使用一般線性模型、混合方法與「單純貝式」，建立人工智慧
．用 k-means、球形k-means與網路圖模組化來建立叢集
．數學最佳化，包括非線性規劃與一般演算法
．用指數平滑法，處理時間序列資料與展望
．用蒙地卡羅模擬，計算風險並量化
．在單一維度或多維度進行異常偵測
．初探資料科學專用的R程式語言
名人推薦
「本書把現代統計方法與演算法解釋得易懂易做。你再也不用被教科書與論文荼毒了！」—Patrick Crosby，StatHat創始人，OkCupid首任技術長
「佛爾曼先生來我公司面談時，穿著『肯德基上校』式的西裝，鬼扯一堆烤肉、雷射和柳橙汁之類的無關話題。然後，他解釋了要怎樣解決我公司的『大數據』問題，只用了簡單的試算表。不用搞伺服器叢集、大型主機或Hadoop之類的昂貴軟體。只用了Excel。我馬上決定聘請他。讀完本書後，你也會學到如何用數學方法與基礎試算表公式改善你的業務，或者至少可以騙到某位高級主管聘請你當資料分析師。」— Ben Chestnut， MailChimp創始人兼執行長
「約翰佛爾曼是分析團隊的必備成員，如果你搶不到他，乖乖讀本書也勉強可以啦。」— Patrick Lennon，可口可樂公司分析總監
作者簡介：
John W. Foreman
MailChimp.com的首席資料科學家。服務過的客戶包括可口可樂、戴爾電腦、皇家加勒比國際郵輪、Intercontinental Hotels與美國國防部、國稅局、國土安全部、FBI。
作者序
你可能聽過「資料科學」（data science）這個字眼兒，在媒體上、在商務書籍與期刊，以及在各種研討會上跑來跑去。資料科學可以預測總統大選結果，可以找出你不敢告訴媽媽的購物習慣，還可以預測你正在吃的垃圾食物會讓你少活幾年。
資料科學家，這門藝術的精銳專家，近來甚至在一篇《哈佛商業評鑑》的文章中被貼上「性感」的標籤，雖說這種性感和我們平常所想的性感是兩回事。這樣的說法無可證實，然而如果你見過我滿臉鬍渣、紅著雙眼打字，旁邊還有三個小鬼在搗亂，你一定會覺得：「這性感個頭啊！」
離題了。重點在於近來關於資料科學的關注太多，這些關注對許多產業造成了壓力。如果你不去搞一搞資料科學，你就會喪失競爭力。一定會有人跑出來，弄個叫什麼「宇宙霹靂無敵超強大數據圖表化我最強」的產品出來，徹底毀了你。別緊張。真相是大部分的人對資料科學的想法都大錯特錯。他們迫不及待購買各種工具、聘請顧問。他們還沒搞清楚自己要什麼就急著花錢，這年頭，許多企業花錢沒在手軟的。
讀過本書，你就可以輕鬆凌駕這些小丑，你會學到資料科學的技術到底是什麼、要怎麼利用。等到制訂計畫、徵人與採購的時候，你已經學會該怎樣找出企業內部的資料科學問題所在。本書的用意是以親切舒適的方式，帶你認識資料科學。讀完本書，我希望你對於資料科學的擔憂可以化為期待，並且知道你要怎樣利用資料改善業務。
你可能聽過「資料科學」（data science）這個字眼兒，在媒體上、在商務書籍與期刊，以及在各種研討會上跑來跑去。資料科學可以預測總統大選結果，可以找出你不敢告訴媽媽的購物習慣，還可以預測你正在吃的垃圾食物會讓你少活幾年。
資料科學家，這門藝術的精銳專家，近來甚至在一篇《哈佛商業評鑑》的文章中被貼上「性感」的標籤，雖說這種性感和我們平常所想的性感是兩回事。這樣的說法無可證實，然而如果你見過我滿臉鬍渣、紅著雙眼打字，旁邊還有三個小鬼在搗亂，你一定會覺得：「這性感個頭啊！」
離題了。重點在於近來關於資料...
目錄
chapter 01 關於試算表，你應該要知道但卻不好意思問的一切
chapter 02 叢集分析第一篇：使用 K-means 分割顧客群
chapter 03 單純貝氏與單純笨蛋
chapter 04 最佳化模型：「現榨」果汁，不一定就好喝
chapter 05 叢集分析第二篇：網路圖與社群偵測
chapter 06 受監督人工智慧的老祖宗 - 迴歸
chapter 07 組合模型：三個臭皮匠
chapter 08 預測：放輕鬆；你贏不了的
chapter 09 異常偵測：他們怪怪的，不表示他們無足輕重
chapter 10 從試算表到 R
chapter 01 關於試算表，你應該要知道但卻不好意思問的一切
chapter 02 叢集分析第一篇：使用 K-means 分割顧客群
chapter 03 單純貝氏與單純笨蛋
chapter 04 最佳化模型：「現榨」果汁，不一定就好喝
chapter 05 叢集分析第二篇：網路圖與社群偵測
chapter 06 受監督人工智慧的老祖宗 - 迴歸
chapter 07 組合模型：三個臭皮匠
chapter 08 預測：放輕鬆；你贏不了的
chapter 09 異常偵測：他們怪怪的，不表示他們無足輕重
chapter 10 從試算表到 R
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