Multidimensional Data Visualization

★JODY學習研究社FB粉絲專頁★★全新大改版將最新試題/考點100%融入→每一頁都對應最新考情，更新、更準、更好用！專業職(一)、(二)外勤人員專用！以官方命題傾向為本沙盤推演，「萬中取一」精選最頻出500題，題題詳解～是您考前衝刺，短期拉高國文分數絕對不可錯過的最佳工具！★本書係由國考國文名師「得勝」利用「大數據(Big Data)」分析技術：在外勤國文題型新制「測驗式＋閱讀測驗」之主要架構下，從近10年歷次郵政招考國文科所有試題中，分類歸納，萃取出「最經典頻出的500大題型」，因而具備極大參考價值。由於大部分讀者經常於考前最後百米衝刺階段，不知如何從各科龐雜的重點內容與海量的考題中聚焦「最重點」，因而即使早已準備充分，考前仍不免有徬徨、失去方向之感。緣此作者乃與宏典文化合作，利用大數據技術找出郵政招考外勤國文科「測驗式＋閱讀測驗」兩大主題下，近10年「最頻出的500經典題」，幫助考生考前迅速聚焦。建議考生不坊於考前一周善加利用本書，反覆紮實演練將這500題精熟，則上了考場看到絕大部分考題時，必會有強烈「似曾相識」之感，並能會心一笑輕鬆選出正確答案，進而在外勤國文這一科獲取高分！「國文」是各類公家機關、國民營事業、銀行乃至郵政招考的重點考科之一，眾多考生對於「語文類」的科目，往往憑藉的是自己多年以來積累的語文功力，不願多花時間準備。造成這樣的準備方式，主要是因為這類型的考科範圍太過廣泛，導致準備時間與分數報酬往往不如預期，使得考生不願意投資有限的時間在這些考科之上。但是，2016年中華郵政招考考科發生重大變革，外勤類別的共同科目由原本的「國文與簡易英文」，改為僅考「國文」，專業科目的郵政法規改為考「郵政法與道路交通安全常識」以及「企業管理」。在僅考三科的情況下，誰能夠有效在三大考科中獲取高分，成為決勝的關鍵點。因此，「國文」勢必成為拉開與對手之間差距的奇兵。筆者鑑於許多考生不願或是不知如何準備國文此門考科的緣故，認為與其漫無目的準備，不如從練習中快速累積答題經驗與技巧。因此，筆者蒐羅了近十年的郵政、國民營、銀行招考題目，採用主題式分類，將郵政會出現的類型分為七大類，每類再細分各種小類，務求讓考生在練習各類主題的過程中，快速培養自己的語文功力，並且可以面對各種題型的考驗。2017年中華郵政招考考科再次發生變化，外勤人員的國文考科，從傳統的測驗式題型轉變為「測驗式＋

領域驅動設計之父 Eric Evans 親推的必看專書！「搞笑談軟工」板主 Teddy 專文推薦關於 [名家名著] 30領域驅動設計（DDD）是一種軟體開發方法，只要實作得當，可以幫助開發人員設計出高品質的軟體模型，明確地反映出預期業務目標。然而能不能成功實作 DDD，卻是許多 DDD 開發人員所遭遇到的共同難題，對於新接觸 DDD 的人來說更是困難重重。作者 Vaughn Vernon 以一種獨到的方式將 DDD 中的抽象概念統整起來，並做出規範，而這些指導原則，正是實作 DDD 的最佳指引。作者用搭飛機來比喻接觸 DDD 的心情，將 Eric Evans 的《領域驅動設計： 軟體核心複雜度的解決方法》比喻為「從高處俯瞰的視角與寬廣的視野」，而本書則像是一張地圖，其作用是「帶領各位讀者緩緩降落、停穩飛機，走一條熟悉的路線安全到家」。《實戰領域驅動設計》以由上而下的方式說明 DDD，將戰略模式與基礎的戰術程式設計工具自然地結合起來。Vaughn Vernon 示範了如何在現代軟體架構中實作 DDD，強調業務領域概念的重要性與價值之同時，又不失技術層面上的務實考量。本書是基於 Eric Evans 的開創性著作《領域驅動設計》一書而來，作者透過我們都熟知的業務領域範例講解如何實作 DDD。所有的原則都搭配真實的 Java 程式範例，對於 C# 程式語言的開發人員也同樣適用，所有的範例內容都來自於一個設想案例：基於一個假想的大型 SaaS 多租戶 Scrum 協作系統的開發案例研究。本書作者將帶領讀者跨越「DDD-Lite」的侷限，不僅僅是將DDD作為一套技術工具運用，而是透過 Bounded Context、情境地圖、通用語言，充分運用 DDD 的「戰略設計模式」。而透過書中的技術與範例，可以加速軟體開發、提高品質，讓軟體更具靈活性與可擴展性，同時緊密地與業務目標保持一致。【本書精彩內容】☑ 以正確的方法踏入 DDD 的世界，就能快速從中獲益☑ 說明如何將 DDD 運用於不同的架構中，包括六角架構、SOA、REST、CQRS、事件驅動設計以及基於 Data Fabric/網格的架構☑ 妥善地設計與運用實體，並了解何時該使用值物件而非實體☑ 學習掌握與運用 DDD 強大的新技術——領域事件☑ 利用 ORM 與 NoSQL 和其他資料庫等技術來實作 Repository【

☆本書按照命題重點編寫，內容豐富紮實☆☆經濟部所屬國營事業、中華電信招考適用☆☆歷屆試題搭配全真模擬試題，增加演練機會☆【本書架構】Part1內容整理，一共分為緒論、程式語言、純量資料型別、流程控制和程式開發等五個章節，配合相關例題解說，帶領讀者洞悉命題重點。Part2黃金考點觀念聚焦，整理出程式設計（程式語言）的重要考點替考生做深入學習。Part3歷屆試題與解析，大量收錄92～111年國營事業考試相關試題並提供模擬試題，協助考生掌握命題重點與趨勢。【學習心得】1.建議熟讀本書內容，最好能搭配原文書，將相關的公式與原理重新閱讀過。 2.原理與公式都熟習後，一定要自己動筆練習，一開始盡量先練習典型而且解答詳實的題目，切記！解析只用讀的而不動筆，一定無法發現自己盲點所在。 3.程式設計除了原理、定義須熟記外，常見的的遞迴問題或是 Class 問題建議都可以直接背誦下來，減少考試撰寫的時間。由於近期考試的程式語言除了 JAVA 與 C 之外，有越來越邁向網頁化的趨勢，所以若有餘力者不妨也多看看網頁程式語言相關書籍，以增進本身實力。 4.可相約志同好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，可由互相討論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。 5.當仍有問題無法解決，建議詢問相關學有專精的教授或是先進。【應試要點】綜觀以往相關的考題，程式設計其主要包含：C、C++、JAVA、HTML、Javascript和 PHP 等程式語言，想要在考試中獲得高分，必須先瞭解其專業知識與核心能力： 1.應瞭解程式設計之發展、內涵及其變化之趨勢。 2.應瞭解程式設計所必備之相關知識及整合技術之能力。 3.應瞭解程式設計與相關專業學門的關係及跨領域分工合作必要之知識與能力。 因此，不管任何程式語言，在設計及應用的時候，使用者必須瞭解程式語言的： 1.變數（variable）及有效範圍（scoping）。 2.資料型態（data type）。 3.陣列（array）和指標（pointer）。 4.運算式（expression）及各種控制結構。以下是準備程式設計（程式語言）的三大提醒： 1.掌握重要觀念，清楚瞭解架構內容。 2.熟悉基本語法，強化應考答題速度。 3.勤做考古題目，洞悉命題方向重點。【購買本書重要須知】凡購買本書者，請於購買當下或購買後，將本書快速瀏覽一遍

♚瞭解資料科學：說明資料科學概念，深入淺出演算法 ♚掌握實例應用：學習科技公司技術，掌握各種應用場景 ♚運用實戰案例：涵蓋各種機器學習模型來打造實用功能 ♚清楚內容編排：針對所需主題閱讀，充分理解演算法概念 【內容簡介】 本書內容改編自第14屆iThome鐵人賽AI& Data組的冠軍系列文章《那些在科技公司和App背後的資料科學》。你是否好奇全球頂尖的科技公司是如何利用資料科學打造出創新且成功的產品呢？本書將會深入介紹Spotify、Meta、Netflix、Uber和Airbnb等科技巨頭如何借助於資料科學和機器學習的技術，來為其產品注入革命性的創新。 本書整理及解析頂尖科技公司的機器模型與應用，內容從閱讀本書所需具備的概念開始，包括推薦系統、多臂式吃角子老虎機、A/B測試及排序模型的常見指標，再分別介紹科技巨頭的演算法內容，如Spotify和Netflix的多媒體內容推薦、Meta的社交內容推薦及排序、Airbnb的搜尋系統及房源排序模型、Uber和Uber Eats的預測模型及推薦系統等，我們將可瞭解這些演算法的理論知識，更可透過案例來學習這些模型是如何應用於實際產品之中。 【目標讀者】 ✔想要對科技公司的演算法一探究竟的資料科學家。 ✔想借鏡於頂尖科技公司如何利用資料科學，來改善個人的產品或服務的科技產業工作者。 ✔想進一步發展自身技能的資料科學家和工程師。 ✔對資料科學、科技和創新有濃厚興趣的讀者。本書特色 學習頂尖公司的演算法與資料科學，啟發AI創新應用！ 完整蒐集頂尖科技公司的演算法，學習AI世界的經驗精華！ 全面解析及整理頂尖科技公司的機器學習模型，借鏡打造AI創新路徑！專業推薦 「本書非常有結構地介紹現在科技巨頭賴以維生的各種推薦與媒合演算法。內容由淺入深地討論這些科技巨頭如何使用海量數據來揣度人心，闡釋為何看似相同的推薦與媒合問題在不同公司卻有本家家難念的經。」─ 黃從仁，國立臺灣大學心理學系模型建構與資訊學實驗室

文理組都能成功自學 AI 程式理論與實作並用，打造穩固的深度學習基礎本書內容改編自第 14 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組的佳作系列文章《新手也能懂得 AI - 深入淺出的 AI 課程》。本書將以 AI 人工智慧的圖像與文字兩大領域應用為主軸，並對目前熱門的技術進行深度解析，內容範圍廣闊，涵蓋了辨識、生成和預測等技術。在閱讀本書的過程中，讀者不但會學習到基礎理論，同時也會進行程式撰寫訓練，並從實作練習加深對理論的理解與記憶。本書提供了一條 6 階段的人工智慧學習之路，從基本 Python 程式、爬蟲技術打好基礎，接著正式引領你進入 AI 人工智慧，了解深度學習模型的運作原理，並且跟著實作範例從無到有寫出 AI 程式，最後還能學會將 ChatGPT 串接到 LINE Bot，打造智慧個人小幫手。在這本書中，你將認識到各種常見的深度學習模型，包括 DNN、RNN、CNN，搭配適合初學者的 Keras、PyTorch、NumPy 等強大函式庫，讓你可以輕鬆打造阿拉伯數字辨識模型、股票趨勢預測圖，建立文章摘要，以及使用預訓練模型來強化模型的辨識能力。四大重點🚩 內容由簡入深從簡易入門，逐步理解人工智慧🚩 打通 AI 技能學習不同 AI 專案，將程式應用於生活🚩 全方面教學不需要程式基礎，從零開始寫程式🚩 理論結合實作理論與程式並重，會寫也會玩 AI目標讀者● 對於人工智慧懷抱熱情，但是毫無程式經驗的新手● 希望能夠快速習得並累積人工智慧程式專案經驗的工程師● 剛踏入人工智慧領域的學生和研究者● 需要結合人工智慧，用於特定應用領域的專業人士專業推薦「如果您正在尋找一本全面且深入的人工智慧學習資源，這本書絕對值得一讀。它提供了結構良好的學習路徑，使您能夠從基礎到高階的技術水平不斷進步。此外它以自學為導向，使您能夠更好地理解和應用所學知識，這對於成功應用人工智慧技術至關重要。無論您的學習目標如何，這本書都是一個出色的起點。」──── 李俊宏 │ 國立高雄科技大學 電機工程系 資通組教授

聯合推薦（依單位名稱筆劃順序排序）從EDGS延伸探討各國數位資料管理制度，包括國家制定資料存證標準、企業建立資料可追溯機制以控管企業管理缺口，公私部門協力打造智慧國家，本書指引公司爭議處理之應對方法，增強公司董監事有效控管企業資料治理之風險。ESG世界公民數位治理基金會董事長暨數位治理協會理事長　陳春山研析各國數位經濟導向之資料管理政策框架，政府及企業參照本書之說明，透過融會貫通各國法制，以建立適宜且完備的數位資料管理制度及框架，確保在技術汰換的同時，確實掌握風險控管，促進資料經濟的正向發展。工業技術研究院資訊與通訊研究所副所長　黃維中作為我國第一本面向企業的資料治理專書，由淺入深，探討國際間面對資料經濟所採取的策略與因應措施，將有助於政府機關、學研單位或企業思考。中央研究院資訊科技創新研究中心主任　黃彥男本書涵蓋國內外官方推動資料治理法規、標準及認證相關研究資料，協助企業從制度面、人員管理面、軟硬體面，重新檢視及評估可能面臨的資料治理風險，採取對應的管理措施，逐步完善內部資料治理機制，對產業未來接軌國內或國際資料治理標準有很大助益。中華民國資訊軟體協會常務理事　張榮貴企業參酌本書內容，檢視既有數位資料流通歷程可能存在的風險，評估是否有必要透過資料存證，強化數位資料的可追溯性及可證明性，以利在未來發生爭議時，更有效證明數位資料的來源、存在時點及內容。財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心主任　張朝亮 在巨量資料及人工智慧等技術的發展下，資料（data）的價值越來越受到重視，由於資料可輕易複製，可同時讓許多人使用（即所謂的「非競爭性」），且資料在透過讓更多人使用的過程中，能挖掘出更多應用的可能性。然而，正因為資料可輕易複製，在流通過程中，會產生難以辨識資料來源、權屬、版本等問題，進而影響資料分析結果受信任的程度。譬如，2023年上半年最夯的生成式AI（Generative AI），其生成結果的正確性屢受質疑，其問題即在於訓練資料來源的合法性及真實性未經事前確認。因此，在推動資料經濟發展的過程中，必須落實資料治理，方能建立資料的可信賴性。 為確認資料的來源、權屬、版本等，必須導入相關科技，如數位身分識別、可信時間戳、分散式帳本（如區塊鏈）等技術，逐步建構起資料可追溯性。舉例來說，企業在落實ESG的過程中，一方面必須將其碳排放量等資料提供給稽核單位，並擔保資料的

《Fortune》500大企業、∖日本知名跨國金融集團的實戰指南∕企業趨之若鶩的大數據分析，真的解決了你的需求嗎？或者，反而讓你陷入盲點？★為什麼越分析越失焦？數據科學是為了解決問題，但錯誤的決策通常都源於一連串的分析、解讀，問題到底出在哪裡？其實，大數據分析沒那麼神奇，說穿了不過是一種精神，方向對了，可應用的面向相當廣闊。本書教你用5D框架建立正確思維，打造獲利方程式。1. Demand（需求）開始分析作業前，請先「定義」需要解開的難題為何。舉例來說，喝慣A牌啤酒的消費者，忽然轉投向B牌的懷抱，業者想知道的是，如何提高品牌與消費者之間的互動率，但你卻一味研究起轉換率……。當心！像這樣在起點就跑錯了方向，又如何能成功抵達終點。2. Design（設計）也就是描繪輪廓：計算→視覺化報告→假說驗證→預測建模。以手搖飲料店為例，從消費金額、年齡層與性別，可推敲出商業現場的實際狀況；而驗證不同的假說（例如A：男性的消費單價較高／B：女性的消費頻率較高），也會發展出不同的決策模式。3. Data（資料）資料量大，不代表具備絕對優勢，與其聚焦在屬性資料，不如也蒐集「行為資料」。假設分析超商洋芋片的購買狀況，得出40～49歲女性是消費主力，是否可做出她們是目標客群的判斷，因而以輕熟女喜愛的口味為強銷目標？那如果真正的客群其實是兒童（媽媽買給孩子）呢？策略無疑大翻轉。這並不代表數據無用，而是此份消費紀錄不適合做為分析素材（不夠完善）。4. Develop（開發）商品叫好卻不叫座，矛頭該指向哪裡？廣告投放在符合目標客群的媒體上，但卻回應率低迷，甚至給人CP值不高的印象？明明使用了AI自動分析工具，得出精準度極高的預測結果，卻還是搞不清楚什麼因素才有助提高營業額？這表示你的考量尚缺全面性，突破開發困境就要利用「三力」，眉角都在本書裡。5. Deploy（部署）資料分析的結果要能「活用於現場」，讓人完整消化後「展開行動」，才有價值可言。分析人員要能以第一線銷售人員的觀點看待事物，並且共享資源。當團隊成員將框架化為共通語言時，才能確認內容是否具有說服力，並提供建議，為團隊打造好的循環。商業世界瞬息萬變，數位化浪潮勢不可擋，重點不在分析技術，而是「解決需求」！因此，你不需要成為資料科學家，但務必懂一點資料分析。本書從源頭為你建立正確思維，讓資料成為溝通橋梁，助你成功變現。 ――專業推薦――彭

由韓國旅遊達人、暢銷作家Helena精心研究華文圈第一本大邱地鐵專書疫後突破版大邱4大印象增添3特點7大印象改變你知道的大邱全新版本提供給你：色彩豐富的多元美景美味特等的道地牛肉內陸城市的在地海鮮啊啊發聲的麵包甜點新奇有趣的地方都可在大邱找到！韓國第四大城的大邱，自古擔任東南部內陸的交通轉運中心，雖然不靠海，卻自此延伸出許多在地特色，其中以飲食方面最明顯，許多料理吃法由此處開始。在市區就有春夏秋景可欣賞，要登山視野開闊也可搭纜車輕鬆前往，同時適合親子情侶一同遊玩，可在市內的大型遊樂園、欣賞浪漫夜景的好去處，還有知名的炸雞啤酒節，可以和好友們一同享受歡樂節慶。更不要忘記血拼購物，此地的熱鬧商圈、地下街和連鎖大型賣場，必定可以滿足大家的需求。還可安排一日遊行程，前往韓國最早迎接日出的城市「浦項」、兼顧美食與賞景的「盈德」、朝鮮半島千年文化古都「慶州」、世界遺產歷史村落所在「安東」，讓旅遊更充實美滿。本書特色◎實用地圖不迷路：大邱全圖、地鐵交通圖，各分區景點、餐廳、逛街和主題街道等全方位的地圖，只要按圖索驥就能輕鬆遊玩。◎標明地鐵前後站：每站開頭頁標明前3站、本站、後3站，搭地鐵時可輕鬆掌握所在位置，提早準備下車，避免坐過站，浪費寶貴的旅遊時間。◎地鐵站編號索引：在DATA資訊、側邊欄索引和地鐵交通圖等，都有標註每站的專屬站編號，方便讀者翻閱查找資料。◎詳細的交通指南：交通指引Step by Step，貼心詳細的如何前往說明，地圖位置、左轉右轉、步行時間，保證獨行不用問路都能抵達。◎達人三大推薦地：從遊客必訪、作者最愛、在地人推薦等3個必去景點餐廳，快速掌握每站最強精選，迅速抓到遊玩重點。◎景點類別標明清楚：在景點名稱旁邊，標明遊賞去處、購物血拼、特色美食等類別，可快速尋找喜好和需求，有效率的安排行程。◎貼心實用小叮嚀：注意事項、實用資訊，附有貼心的叮嚀說明，讓你玩得盡興又超值。◎實用韓文、菜單翻譯：實用韓文句子，中、韓菜單對照，指指點點也能吃遍大邱美食。

這是華人史上第一本與AI圖像共創的圖文輯在歷年臺北數位藝術節前瞻性地策展過第二自然、超機體、再轉存等里程碑大展後，如今人類世界真正迎接到AI時代的來臨。AI超乎預期的能力，甚至逼近了人類引以為豪的藝文與創作表現。本書的起心動念，是人類不該屈服於AI，而是正向思維地與AI進行共創。這本書裡的所有作品，都是運用作者的詩句為輸入元素，然後讓AI依此生成畫作，這是作者和AI的對話成果。作者宛若是個賽博格，AI為其增能，在Metaverse中以作者的分身來作畫，並以此詮釋其詩句。作者從AI繪畫熱潮一開始就加入實驗，先後試過Disco Diffusion, Midjournal, Stable Difussuion, DALL E, Mega.Space. 它們各有不同特性與優缺點，但其中最大的共同點，就是它們俱皆以驚人的速度在進化。很多人都只是嘗試採用提示詞去「命令」AI畫畫，以相當工具理性的態度去「利用」AI. 但作者關心的是新媒材本身的當代性，是否能反映個人的當下狀態，所以他摸索了一整年，試著與AI共處。作者年輕時的博論是做NLP (自然語言處理, Natural Language Processing) 的，啃了大量語言學的著述，醉心於Noam Chomsky的Universal Grammar. 而就在這幾年裡，深度學習Transformer Model的不斷演進，讓AI對人類文字語意的理解，有了驚人的進展，諸如OpenAI ChatGPT等等. 所以作者開始以詩與AI對話，將其詩句輸入AI去生成畫作, 而一年來它「懂」作者的詩的程度，愈來愈令人驚豔。再加上原本作者的詩作就習於空間與時間的交織，充滿各種畫面感，所以他很開心找到了與AI共創的方式，作者寫詩，調整參數，讓AI理解並畫出其詩中的景緻。而這樣的「共創」，正是本書企圖紀念的一個刻度。我們可以叫AI模仿甚至組合各種繪畫風格，但AI沒辦法創造風格。而我們每個人類卻都可以創造風格，即便畫得很醜，那也是你的風格。AI只能模仿和追隨你。繪畫風格這回事，是和人的身體息息相關的。你對自身肌理的控制與不可控制性，你生理上無形的各種慣性，形成了你的風格。那不只是心理的，更是生理的。對於缺乏身體性的AI而言，他沒辦法懂。無論是 Rule-based 或 Data-driven 的年代，AI 都無法無中生有。它必須靠模仿和訓練，才能

美國暢銷20萬本成功戒癮的經典之作揭露人們在慾望國度中的瘋狂歷險、所付出的代價，以及，如何平安歸來。滑手機、瘋購物、狂自慰，我們身處誘惑太多的時代，早已成癮卻無法自拔。這本書要談成癮的爽、戒癮的痛，以及爽痛之間如何取得平衡。 滑手機、熬夜追劇、大吃大喝、瘋狂消費，成為辛苦一天之後必備的自我慰勞；然而，我們已經網路成癮、購物成癮，或是酒癮、性成癮上身，卻不自知。 這不是我們的錯，而是多巴胺（dopamine）的問題。 多巴胺是一種神經傳導物質，要讓大腦釋放多巴胺很簡單，只要你做一件事情能讓自己開心就行了，像是上網、吃喝玩樂、盡情購物。不過，多巴胺會逐漸減少，需要更多的慾望、更強的刺激才行，也因此讓人愈來愈痛苦。 如果我們發現自己上網時間愈來愈長、暴飲暴食的次數愈來愈多、喝下肚的酒愈來愈烈、購物次數愈來愈頻繁，很有可能已經成癮。 安娜‧蘭布克醫師（Dr. Anna Lembke）是史丹佛大學醫學院精神科暨成癮醫學教授，也是史丹佛戒癮診所的主任，她以協助成癮者戒癮的多年經驗，在徵得病患同意之下，將她協助酒癮者、毒癮者、性成癮者如何戒癮的案例納入本書，詮釋慾望的來源、成癮的問題和戒癮的過程。 蘭布克醫師指出，在我們的腦中，爽快和痛苦如同翹翹板的兩端，當一端受到過度刺激，另一端就會翹起，多巴胺分泌的多寡影響爽與痛的平衡，一旦打亂，就會導致爽痛失衡。 她坦言，自己曾經有一段時間沉迷於閱讀網路言情小說，這個經驗讓她更了解，多巴胺導致我們在成癮的爽快與戒癮的痛苦之間擺盪。她發現，如果「痛」是為了「爽」而必須付出的代價，「爽」就是「痛」過之後兌換到的獎勵。 蘭布克醫師在書中整理出一套方法協助成癮者有效戒癮，這八個步驟的英文首字剛好對應多巴胺 DOPAMINE，包括：資料（Data）、目的（Objectives）、問題（Problems）、禁慾（Abstinence）、正念（Mindfulness）、洞見（Insight）、下一步（Next steps）和實驗（Experiment）。 身處充滿各種刺激的環境之中，究竟我們要如何不受到多巴胺過度控制，在成癮的爽快和戒癮的痛苦之間取得平衡？答案就在這本書。

內容介紹: [用最熟悉的 Excel 製作儀表板, 實現商業智慧]近年來, 無論是大型還是中小企業都能接觸到大量的數據, 也越來越熱衷於資料的搜集和儲存。然而, 經營層不可能消化所有原始數據, 所以在用資料做出商業決策以前, 原始數據必須先轉換為有效資訊才行, 而這樣的過程就是我們所說的『商業智慧（BI, business intelligence）』, 製作儀表板（dashboards）就是資料視覺化成果的重要一環。其實 BI 的概念早就存在很長時間了, 只不過隨著相關軟體工具日益強大且普及，BI 也逐漸成為熱門話題。可以說：在『資料取得門檻降低』與『BI 工具大行其道』的雙重影響下, 開啟了各家企業對於製作『儀表板』的需求。在眾多軟體中, Excel 已然成為整合各種 BI 工具的標準。微軟公司投入了大量資源開發 Excel 內建與外部的 BI 插件；不但建立了包含 Power Query、Power Pivot 等工具的 Power BI 家族, 還在 Excel 新版本中添加了許多先前沒有的圖表類型。以上努力得到的成果就是：許多本來得透過專業軟體達成的功能, 現在人人都能以 Excel 完成。在過去, 為了存取資料和製作儀表板必須自己開發 IT 工具；如今這些工具可能早就在安裝進你的電腦中了, 而關鍵就在各職場皆不可缺的 Excel。話雖如此, 再熟悉的軟體也有不會的功能。如果你正想學習製作儀表板卻不具備相關知識, 那麼歡迎閱讀本書！我們會完整介紹 Excel 的資料視覺化功能, 從使用形狀、設定條件式格式、到繪製各類圖表等。各位將能從本書提供的實例中, 瞭解如何以儀表板回答真實的商業問題。此外, 還包括許多進階功能, 例如圖表自動化、VBA 設計、Power Query/Power Pivot 在匯入資料之前做前期處理, 以及在 Excel 中建立類似關聯式資料庫的資料模型（data model）等都很值得學習。Excel 的功能不斷地在進化, 期望讀者能學以致用。本書特色:◎台灣唯一 Excel 儀表板專書, 內容豐富, 全書 488 頁全彩印刷。◎三種儀表板從頭做到尾：專案目標進度監控、關鍵績效指標、企業營運的財務指標。◎20 種一定要會的圖表製作與使用情境。◎連續 12 年微軟最有價值專家 Dick Kusleika 經驗傳承。 

● 對外匯市場一竅不通的人，如何解讀央行政策帶來的匯率衝擊？● 如何判讀殖利率曲線？倒掛的殖利率對於匯率變動有何影響？● 應該從技術面還是基本面來掌握外匯交易的優勢？● 散戶如何解讀新聞，針對多空訊息進行交易？現任紐約匯豐銀行資深交易員──布蘭特．唐納利(Brent Donnelly)透過這本完整的外匯攻略指南，讓投資人了解最專業操盤手的思維結合了「總經分析」、「技術分析」、「行為金融學」以及嚴謹的「風險管理」教你解讀央行貨幣政策及總經訊息，掌握大通膨時代的外匯交易策略！目前市面上的外匯交易書籍，大多著重於國際金融理論，或談論簡單的圖形技術分析策略。本書則是內容周詳的外匯交易指引，教導各位如何在現實市場進行有利的外匯交易。作者布蘭特．唐納利是一位成功的銀行間外匯交易員，資歷長達20多年，他藉由本書與大家分享他實際採用的戰術與策略。本書協助投資人瞭解與精通外匯交易，藉以創造穩定的長期成功。本書會逐一探討外匯交易的重要領域，首先講解基本概念，然後是進階知識，最後是實際交易架構與策略。不論讀者是初學者或經驗老到的交易者，本書都可以提供專家等級的資訊，包括：◆ 外匯價格走勢的驅動因素◆ 結合總體經濟分析、技術分析、行為金融學及嚴謹的風險管理，藉以進行成功交易◆ 實用的外匯交易技巧與架構◆ 更深入瞭解投資人自身的心理狀態與交易紀律各界讚譽「這是一本想了解全球宏觀交易以及外匯市場的人必讀的書。」──約翰‧墨登（John Mauldin），紐約時報暢銷作家、Mauldin Economics總裁「布蘭特是一位非常有經驗、聰明且有想法的外匯交易者。在過去的十年間，我非常享受與他交流意見，我也極度推薦這本涵蓋了豐富的資訊和大量獨特智慧的新書。市場最終會教會所有人謙遜，布蘭特非常明白這個道理，於是這本教育性高、均衡且創新的書就誕生了。」──Jens Nordvig，Exante Advisors及Exante Data創辦人兼執行長，雜誌Institutional Investor連續五年(2011-2015)評比為第一外匯策略家「多年以來，許多專業的投資人透過布蘭特‧唐納利的每日見解在外匯市場中獲利。布蘭特是我在外匯世界中首選的學習來源，他的經驗也是我的投資生涯中不可或缺的一部分。這本書也將會使那些經驗成為你的一部分。」──Ben Hunt，首席投資策略家，Epsilon Theor

身處在資料化社會， 每天都面對排山倒海而來的資訊，我們究竟該如何應對？ 每天一睜眼，抓起手機一看，又是滿滿當當的資訊浪潮來襲；不僅如此，送小孩上學、到公司工作，下班與家人聊天，我們無時不刻都在與周遭的人分享情報、使用情報。 情報「資料化」其實是一門近在你我身旁的科學， 在資訊及通訊科技（ICT）高度發展的今日，這樣的時代早已經到來，而且越卷越快速，任何人都無法避免面對這股浪潮。 比如什麼是大數據？大數據又該如何運用？運用的倫理界線在哪裡？等等問題，我們的日常周遭充斥著各式各樣的資料。如果少了資料，就連一般的生活都無法順利運作。「資料科學」即是研究現代社會不可或缺的「資料」之科學。 「懂資料」並「運用資料」的資料科學知識能力在未來AI世代越來越顯其重要性，本書將在本書的章節中一一介紹，以當代和未來社會中，分析佔據我們生活越來越多時間的「資料處理」的過程，以及我們該用什麼心態和方法面對。 本書是一本「入門用的入門書」，使用大量的插畫與圖表進行簡單易懂的解說，讓讀者能夠粗略掌握資料科學的概要。本書不使用困難的公式，因此也很推薦給看到公式就頭痛的人。 了解AI與資料科學的最佳入門書！ 【學界、業界專業人士好評推薦】 國立高雄大學電機系教授及人工智慧研究中心顧問、前執行長｜吳志宏 Google機器學習開發專家 | 吳柏翰(Jerry Wu) 高雄大學特聘教授、財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長 | 張麗卿 翱翔智慧創辦人 | 張竣貿 Google語音助理技能開發者 | 游紹宏 中央研究院資訊創新科技研究中心主任及特聘研究員 | 黃彥男 （按姓氏筆畫排序） ★亞馬遜資料情報學5星推薦 ★用插圖輔佐文字，更易懂，更好理解與吸收！ ★各個年齡層的人都適讀！也應該要懂！

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