資料科學的良器：R語言在開放資料、管理數學與作業管理的應用
廖如龍、葉世聰
- 出版商: 博碩文化
- 出版日期: 2020-09-07
- 定價: $550
- 售價: 7.8 折 $429
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 352
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 9864345176
- ISBN-13: 9789864345175
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相關分類:
R 語言、Data Science
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商品描述
從幾年前開始教管理數學時，發現在教學上，花太多時間在計算上，勾起以前學習數學、統計以及多變數分析時的挫折。同樣的經驗 也出現在教作業管理，有關流程分析或解學習曲線、品質管理的管制圖上；心想若能輔以 R 語言的語法或操作，在瞭解原理後，將複雜的計算交給 R 語言，也會提升學習的效果；利用 R 語言可以省掉這些相對是細微末節的計算，專注在理解問題的本質、有效的定義問題以及解決問題的方式，這應該也是「博雅教育」(Liberal arts)的本質吧！
R 語言因為具有簡單、互動、有趣特色，讓使用者在學習的過程可以達到這個效果。可以扮演「寫程式」的能力的第一哩路，甚至在資料分析、圖形呈現的最後一哩路。
第一篇介紹 R 語言概論，但是跟同類的書籍處理上不一樣，因為我們試圖重點放在解決管理領域的問題，所以把第一章擺在附錄；第二篇探討巨量資料、開放資料與 R 語言；第三篇探討 R 語言在管理數學的應用。第四篇探討 R 語言在作業管理的應用。
本書特色
1.直指管理學領域應用的層面，而不是純粹的談R程式語法。
2.就教科書上的繁瑣計算題目，以R語言來輔助，增加學習興趣與效果。
3.延伸教科書的實例到實際運用，譬如心臟移植手術存活率。
4.詳細的程式碼解說，每個實例都可以是本書的起讀點。
5.透過本書的R軟體的解方，找到一個快速上手與便利的工具，也從似曾相識到熟練。
6.「開放資料」倡議與機會，呈現數據可視化(data visualization)和地理定位(geolocation)功能。
7.以不同單利、複利的年利率，看長期報酬率；以及一美分幣翻倍31天後的神奇力量(The Magic Penny)。
8.達到可視化、互動的資料分析，譬如柏拉圖(Pareto chart)、品質管制圖。
9.很多傳統需要用查表的管理手法，譬如品管管制圖，可以直接用R來處理。
【下載範例程式檔案】
本書的程式碼是由GitHub託管，可以在如下網址找到：https://github.com/hmst2020/HS-I-/tree/master/R。
作者簡介
廖如龍
畢業於成功大學工業管理系學士、台灣大學商研所商學碩士、臺灣科技大學管研所管理學博士。目前擔任文化大學兼任助理教授；曾任IBM CIM/ERP專業顧問；IMA第4-5屆理事長；聲寶工業工程師、普騰資訊中心課長；鴻海董事長特助，負責中央資訊；Oracle大中華區應用軟體事業協理；成霖資訊副總等職務；歷經跨國企業的跨文化、跨領域的訓練與浸潤，修習博士學位期間鑽研歐美新興的資訊科技治理(IT governance)、質化研究等領域。著有「企業資治通鑑」(IT治理)。多年教學對電子商務安全(e-commerce security)、生產與作業管理、供應鏈管理、管理數學及R語言等尤具心得。
葉世聰
中原理工學院工業工程系畢業後，投身製造業起歷經MRP、MRPII及至ERP產業解決方案的設計與系統整合，專注於應用領域與程式軟體的開發，曾任日商「東光株式會社」台灣分公司華成電子採購管理員、台達電子生產管理兼MRP設計與MRPII套裝軟體評估與導入、精業電腦PM、耀元電子及金馬電腦資訊主管、友通資訊資訊主管，對於ERP資訊管理領域與設計的傳承始終不懈，也一直是廖博士忠實的讀者，日前應邀於廖博士新作(本書)R軟體部分的潤飾，自2019年9月起從初次好奇的接觸，直至領會來自Java、Python、JavaScript的經驗移轉，對R語言在資料科學(Data Science)發揮的助力，深感得心應手。
目錄大綱
第一篇 R語言概論
第二篇 R語言在開放資料的應用
第1章 巨量資料、開放資料與R語言
第2章 開放資料－世界最大的自由資源及帶來的機會
第三篇 R語言在管理數學的應用
第3章 線性函數與線性方程組：直線與線性函數
第4章 矩陣(Matrices)
第5章 線性規劃(Linear programming, LP）
第6章 財務數學單利、複利；年金；分期償還及償債基金
第7章 馬可夫鏈
第四篇 R語言在作業管理(Operation Management)的應用
第8章 流程分析、資料分析工具
第9章 學習曲線(Learning Curve)
第10章 敘述統計學(Descriptive Statistics)與機率分配(Probability Distribution)
第11章 品質管理(Quality Management)
附錄A R語言重點簡介
附錄B ggplot2 套件、ggplot 函式
