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內容簡介 認識傳統統計與大數據的關係：SMALL DATA VS. BIG DATA 認識敘述統計、推論統計的意義及應用 認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係 本書介紹在各個範疇會用到的統計，其中內容包涵傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計，以及2010年開始熱門的大數據分析。為了讓大家理解這些內容，本書使用深入淺出的說明，來認識各個範疇的統計意義，並了解統計如物理一樣，是用數學語言敘述的應用科學。 由於統計涵蓋相當大的領域，本書針對的對象為「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。 詳細資料ISBN：9789571199764 叢書系列：圖解系列 規格：平裝 / 264頁 / 17 X 23 CM / 普通級/ 單色印刷 / 2版 出版地：台灣 本書分類：商業理財> 會計/統計> 統計學 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 財經類> 統計> 統計學  內容連載1-1 傳統統計與大數據分析有何不同 （一）傳統統計分析 傳統統計的歷史源自17世紀，一直到20世紀，統計的研究是希望從樣本推論到母體，所以都是以小樣本數為主，其原因是有效樣本的不易取得且太過昂貴，並且數據受太多因素互相干擾而不準確，所以早期的統計研究分為兩個階段。 第一階段：資料分析（DATA ANALYSIS）：研究如何收集、整理、歸納，描述資料中的數據和分散程度。第一階段的統計又被稱做探索性資料分析（EXPLORATORY DATA ANALYSIS, EDA）。資料分析傾向於直接利用數據做判斷。 第二階段：推論統計（INFERENTIAL STATISTICS）：由第一階段的資料分析推理數學模型，由隨機且有效的樣本推論到全體情形，來幫助決策。第二階段的統計又被稱做數理統計，傾向於利用第一階段的結果，並排除不必要的極端值後，再作分析。 以前統計因為樣本取得不易，必須用少數有效樣本推理、決策。也因此做許多機率模型並驗證，最後有了目前的統計。 （二）大數據分析 到了21世紀的電腦時代，因為能獲得大量資料，不像以前的資料量比較少，工程界已經有能力可以處理大量資料的分析，直接用電腦做出各種視覺化（VISUALIZATION），再來加以分析。但是由於可以獲得大量資料，也導致了樣本不完全是隨機樣本，所以大數據的分析不能僅限於傳統統計的分析方法（隨機抽樣），必須用到工程統計多年發展的工具。一直到2010年網路的普及程度提高，商業界也意識到利用大量外部資料來分析商業行為是勢在必行，所以商業界推出大數據分析（BIG DATA）的統計方法，但其實目前大數據分析就是工程界上早已使用大量數據的統計分析。 處理大量資料的分析，又稱資料科學（DATA SCIENCE），現狀是使用者不用完全懂統計的原理，只要會操作電腦來進行視覺化及分析，期望從中找到有用的資訊。當然這樣的方法在統計觀點是較不嚴謹的，但仍有助於分析。也正因為大數據的不嚴謹性，普遍地不被大多數統計學家認同是有效的統計方法。但在作者觀點，數據視覺化的提升可被認定是在敘述統計範疇內，並且使用的方法是工程統計的方法（PREDICTIVE ANALYTICS），所以大數據分析可被歸類在統計之中，當然如果要很完整且有效的被利用，則需要數理統計的證明。 看完整內容連載 特惠贈品載入中...$(DOCUMENT).READY(FUNCTION(){VAR OPT_MODULE_ID = "M201101_0_GETGIFTINFO_P00A400020005";//模組編碼參數VAR OPT = NEW ARRAY(3);//參數資料變數OPT[1] = NEW ARRAY();OPT[0] = "GETGIFTINFOAJAX1";//CLASS NAMEOPT[1][0] = "0010803104";//ITEMOPT[2] = "M201101_058_VIEW"//TEMPLATEVAR M201101_0_GETGIFTINFO_P00A400020005 = NEW AJAX_PRODUCT_SHOW(OPT_MODULE_ID,OPT);}); 主題活動【LET'SLEARN】五南暢銷展，66折起 |
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