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數據識讀者(二版)

數據識讀者(二版)

作  者
出 版 社
格  式
EPUB(流動版面)
不提供電子書檔案另存下載
電子書定價 NT$ 620
NT$ 430
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出版資訊

出版日期
2025-07-16
線上出版日期
2025-08-13
ISBN
9786267714294
EISBN
分級
普級
語言
繁體中文
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簡介

NBA球隊利用球員疲勞程度與睡眠深淺等數據,
調整訓練內容與預防傷害;
勞斯萊斯運用大數據,實時監控全球上千架客機引擎效能,
充分預測可能產生的問題,確保飛行無虞;
超馬選手利用每次訓練獲得的速度、節奏、心律、最大攝氧量等數值,
不斷精進強化整體訓練計畫……
 
我們所處的世界,
透過分享統計資料、數據、資訊、數字、文字、圖片等等,
來陳述事情始末,同時傳遞訊息,
但這些數據和資訊經常受到誤用,成效也遭到扭曲。
 
擁有數據不等於能善用數據,
你必須知道那些有用,以及怎麼用。
 
科技讓大量收集數據成為一件很容易的事,
但數據宛如石油,必須精煉之後才有價值,
若使用者不懂得提出對的問題,
或善用手上的資訊做決策,一切只是枉然。
 
在這樣的環境下,不必人人都是數據科學家,
但人人都得具備數據素養:讀取數據、用數據工作、分析數據、用數據溝通的能力。
 
素有「數據素養教父」之稱,
被視為推動數據素養運動的先驅者之一的喬丹•莫羅,
以新冠疫情、天氣預報、超馬訓練、房價研究等生活實例,
說明數據分析的四個層次與可運用的軟體,
教你如何在商業環境和生活中蒐集高品質數據,
找出隱藏其中的有用資訊,
並透過「數據字典」達到數據暢流,以數據工作與溝通,
擺脫各種操弄,在職場與生活中做出更聰明的分析與決策。
 
本書更提供數據素養的具體方式,
以及組織能夠採取哪些措施,建構出完善、扎實的數據素養策略,
賦予內部人員強大的力量。
 

作者簡介
 
喬丹.莫羅Jordan Morrow
 
素有「數據素養教父」之稱,被視為是數據素養運動的創始人和先驅者之一,他對協助公司組織在數據暨分析上發揮潛能向來滿懷熱情。他是Qlik科技公司數據素養課程的全球總監,設計全球最早的數據素養課程之一。他是「數據素養計畫」(The Data Literacy Project)諮詢委員會主席。「數據素養計畫」是一個全球社群,創立宗旨是激發相關討論、開發相關工具,以創造一個具有數據素養的社會。
 
在數據素養世界之外的喬丹,是一名愛家幸福好男人,育有五名子女;他同時也是狂熱的越野跑者及超馬跑者,在其住家附近的山林間可發現他的蹤跡。
 
譯者簡介
 
侯嘉珏
 
英國新堡大學筆譯所畢。
 
任職於中央政府多年,專責中英迻譯,現為專職譯者,譯有《檔案:一部個人史》、《美好人生的風險智慧:九個聰明冒險家教你如何在不確定中變勇敢》、《把人生變動詞:用行為改寫你的生命故事》等書。

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目錄


第一章  數據的世界
數據:我們所處的世界
數據:技能差距
數據:為何會有技能差距?
數據:接下來呢?
本章摘要
第二章  分析法的四大層次
數據與分析法:有四大層次?
分析法的四大層次
層次一:描述性分析法
層次二:診斷性分析法
層次三:預測性分析法
層次四:指示性分析法
分析法四大層次的實際範例
本章摘要
第三章  定義數據素養
特點一:讀取數據
特點二:用數據工作
特點三:分析數據
特點四:用數據溝通
本章摘要
第四章  數據素養之傘
數據與分析策略
數據素養與數據科學
數據素養與數據視覺化
數據素養與管理團隊
數據素養與文化
數據素養與數據品質
數據素養與數據治理
數據素養與倫理規範
本章摘要
第五章  讀取並訴說數據的語言
讀取數據
數據暢流
數據字典
讀取數據及數據暢流的策略
組織範例
本章摘要
第六章  結合數據素養及分析法四大層次
數據素養及描述性分析法
數據素養及診斷性分析法
數據素養及預測性分析法
數據素養及指示性分析法
數據素養及分析法的四大層次 ── 整體拼圖
本章摘要
第七章  數據素養的學習步驟
領導者的角色及數據素養的學習
數據與分析策略及數據素養學習的角色
數據素養的學習架構及方法
為數據素養的四大特點而學習
為強大的數據素養文化而學習
學習數據素養的其它領域及重點
本章摘要
第八章  數據素養的三個C
數據素養的第一個C:好奇心
數據素養的第二個C:創意
數據素養的第三個C:批判性思考
讀取數據
用數據工作
分析數據
用數據溝通
本章摘要
第九章  數據啟發的決策
受到數據啟發的決策架構之相關步驟
步驟一:提問
步驟二:取得
步驟三:分析
步驟四:整合
步驟五:決策
步驟六:重覆
本章摘要及範例探討
第十章  數據素養和數據與分析策略
數據驅動的文化
商業智慧
人工智慧
機器學習與演算法
大數據
嵌入式分析法
雲端
邊際運算分析法
地理空間分析法
本章摘要
第十一章  展開數據與分析法之旅
COVID-19和數據與分析法
建立食譜
著重主動式分析法,而非反應式分析法
從基礎開始
數據與分析法的遊戲化
找出感興趣的事,與其並肩同行
找出「原因」
本章摘要
版權頁
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