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資料探勘 : 人工智慧與機器學習發展 以SPSS Modeler為範例 = Data mining : artificial intelligence and machine learning development in the case of SPSS modeler /

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資料探勘是一門結合統計學與資訊科學相關理論的方法學,藉由各種功能與模式的導入與實踐,使得資料探勘的應用遍及各個領域,成為研究與實務工作者重要的研究方法,尤其是運用在人工智慧及機器學習的未來發展。再者,隨著知識經濟的發展,以資料探勘為基礎,創造個人、組織競爭優勢、與經營績效的管理理論及工具,也就成為資料探勘發展及應用的趨勢。故資料探勘理論與工具方法的學習與導入於組織、企業,就成為知識探勘、運用與管理的重要工作。因此,我們也可以說資料探勘,對於學術界與實務界而言,是一門兼具問題、理論、與方法的學科。

  這本書所要提供給讀者的內容,即嘗試以不同資料探勘的理論為經,演算方法為緯,在經、緯的架構中,藉著個案實例,以及SPSS Modeler系統實際的操作,來說明資料探勘模式與功能所能提供問題解決的方法,以及在人工智慧及機器學習未來的發展。

  本書範例檔請至博碩官網下載。

廖述賢

  現任:淡江大學管理科學學系專任教授

  學歷:英國華威克大學(Warwick University)作業研究及系統管理博士

  研究領域/專長:決策理論、資料探勘(大數據分析)、商業智慧、供應鏈管理、電子商務、數位金融(FinTech) 、知識管理、科技管理、行銷管理

溫志皓

  現任:國防大學運籌管理學系專任助理教授

  學歷:國立中央大學企業管理博士(企業電子化與大數據組)

  研究領域/專長:資料探勘、資料庫行銷、推薦系統、數據分析、電子商務、人工智慧

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