何宗武

本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。

知識如何成為決策智慧？如何從這些資料衍生出未來的創新政策？大數據決策的素養在於明確地知道您的決策問題，然後能思考需要哪些資料提供資訊，並運用經濟理論對資料進行實證分析。 面對未來五年的產業趨勢，您要如何對不確定性做資料敘事？一個社會經濟的架構可以發掘很多現象，這是資料敘事的關鍵。我們利用敘事將「知識」轉換成「智慧」，主要在於賦予數據獲得一個明確的價值和行動目標，決策者必須能夠利用資料支持對公司經營

我分類故我在！大數據也要大思維！思維革新比數據技術更重要！在商業分析和商業智慧的場景下，人們需要的是建構大數據，而不是從巨量資料當中“大海撈針”。如果只是把資料變多，認知學習能力的維度卻沒有變高，接下來會如何？從少量數據都學習不到的價值，大數據只會讓它更遙不可及。大數據時代來臨，獲取數據和信息的技術越發精進，每天產生的數據量也越來越龐大，該如何發揮龐大信息的影響力呢？未來，容易上手的程序語言與免費的教材只會越來越普及，唯有絕佳的資料素養和決策分析能力才能真正讓你出類拔萃！本書內容豐富，從多個角度切入，探討大數據所必備的工具，例如RCommander、決策樹、隨機森林與R語言強大的視覺化功能。除了概念解析之外，作者更逐行解析專業程序語言，再加碼實際操作與應用功能說明。本書非常適合作為R語言的基礎自學書