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統計學關鍵字典

為了解決日本 Yahoo 字典的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。   　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。   　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。   　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。   　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人

，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。   　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。   　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 　 　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：   　　●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ 　　●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數

與睡眠時數的相關性 　　●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ 　　●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ 　　●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ 　　●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 　　●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ 　　●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 　　●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 　　●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 　　●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 　 　　從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。   　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。   　　據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。   　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。   　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※

東京大學資料科學家養成全書：使用Python動手學習資料分析

為了解決日本 Yahoo 字典的問題，作者塚本邦尊,山田典一,大澤文孝,中山浩太郎（監修）,松尾豐（協力） 這樣論述：

「大數據會消失，資料科學不會」 「所有的科學都是資料科學」 ―――資訊科學時代最需要閱讀的一本書――― 東京大學資料科學人氣講座全收錄──── ★傳說中的東大松尾研究室超熱門課程，第一手內容完整公開！ ★用Python學習基本的程式撰寫，邊做邊學，鍛鍊最強的資料科學技能！ ★收錄大量練習題和綜合題演練，打好理論基本功，具體應用於實務現場！ ★體驗資料科學的魅力，培養整合跨領域課題的創造力！ 所謂科學，是從世界上混沌的現象裡找出本質，逐步解決各式各樣的問題。在日漸龐大的各種資料當中，運用科學的力量解決各種問題，便可說是資料科學。 資料科學不僅只是數學（統計、機率、機器學習等），更是借用I

T等各種力量，不斷挑戰世界上的難題與背後課題的綜合領域。 運用這樣資料科學和人工智慧的力量，減少浪費與沒有效率的事物，進一步創造出新價值，可以讓這個世界更加美好。 █ 動手操作實際的資料，大量練習題馬上學、馬上練、馬上懂！ 本書廣泛說明資料科學不可不知的基礎事項，蒐羅豐富的重要關鍵知識和好用的參考資料，成為學習資料科學的地圖與羅盤。 書中主要使用Python來學習基本的程式撰寫技巧，以及資料的取得、讀取、操作等，含括各式各樣Python函式庫的使用方式、機率統計的手法、機器學習（監督式學習、非監督式學習、性能調校），還有讓Python高速化的方法和Spark的簡單操作等。 書中說明如何實際

將現場的資料進行加工與分析，如何具體運用於市場行銷或金融等，使用何種手法來撰寫程式比較好，以及組合程式的技巧和流程。除了理論解說，也介紹實務性的使用方法，可立即上手應用。 收錄各種類型的實作練習題和綜合問題，以實際的問題為前提來思考，一邊動手實踐。 █ 本書的出版緣由 本書以2017年至2018年於東京大學舉辦的「全球消費智慧捐贈講座」講義和線上課程教材為基礎，用簡潔易懂的形式彙整編纂而成。 這個廣受歡迎的熱門講座首度出版，原因有三： 首先，希望讓更多讀者了解資料科學，培養資料分析技能。資訊時代各行各業都需要資料分析的人才，了解應該具備哪些知識、有何種處理手法、能達成什麼樣的目標，善用資料

科學將是致勝的關鍵。 其次，雖然線上資源豐富又方便取得，但並非隨時都能在線上學習。藉由書籍的形式，可因地制宜反覆演練複習。 第三，以學習效果來說，書本的編排有助於深入思考，成效更佳。 █ 本書的目標讀者 ▌有程式設計經驗、完成理科大一大二程度數學，以及對於學習資料科學有高度意願的一般人士 ▌藉由本書，可掌握資料科學入門程度至中級程度的內容，已達中級程度以上者也能參酌本書來複習資料分析相關知識 ▌對於目前備受矚目的深度學習，可透過本書掌握學習深度學習之前必需的基礎技能 █ 在本書裡學到的東西 ▌Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib的基礎 ▌機率/統計/

推論/迴歸的基礎 ▌使用Numpy/Scipy進行科學計算 ▌使用Pandas進行資料加工處理（遺漏資料/異常值的處理、時間序列資料的處理） ▌使用Matplotlib進行資料視覺化 ▌機器學習（多元線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、k-NN、聚類分析、主成分分析、購物籃分析、模型調校）

台語─阿美族語兩語互借詞的調查佮語音分析

為了解決日本 Yahoo 字典的問題，作者黃耀庭 這樣論述：

根據原住民委員會上新的人口統計，台灣阿美族人數占原住民人口37.3%，是十六族當中上濟人的族群；另外，台語族是綴佇原住民後壁，上早來到台灣的族群之一，嘛是這馬台灣講華語以外的上大族群，這兩大族群佇語言上應該有誠大的交集。 中央研究院歷史語言研究所李壬癸博士捌指出：阿美族語等五種台灣南島語言有較大量而且正式出版的詞典，經過初步統計，《阿美語圖解實用字典》等冊內底有509个詞素佮台語有關。本文將針對兩大族群的仝義（含近義）詞詞素，透過文本分析佮文獻探討等，揣出兩个的前後關係佮可能的互動，提供予教育部做加強台語常用詞線頂辭典抑是建立台語歷史語言文化大辭典的憑據。 現此時族群意識

衝懸，真濟本土派政治人物往往透過DNA檢定等手段，表明伊毋是漢人，而且閣有平埔族抑是高山族原住民的血統，用心計較，甚至搬出自古以來台灣就毋是中國一部份的歷史事實來強化本土意識；毋過，除了當做喙口話喝喝咧以外，和原住民中間並無進一步的互動，甚至退步；本文將透過台語和阿美族語仝義詞詞素的研究，除了對阿美族語遐搜揣一寡仔台語失落去的詞以外，嘛協助保存原住民阿美族語言文化，向望會當用這促進兩大族群融合佮和諧。