大數據時代的決策思維:資料敘事的起承轉合

大數據時代的決策思維:資料敘事的起承轉合
定價:450
NT $ 428
  • 作者:何宗武
  • 出版社:五南
  • 出版日期:2021-06-25
  • 語言:繁體中文
  • ISBN10:9865228505
  • ISBN13:9789865228507
  • 裝訂:平裝 / 232頁 / 14.8 x 21 x 1.16 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
 

內容簡介

  知識如何成為決策智慧?如何從這些資料衍生出未來的創新政策?大數據決策的素養在於明確地知道您的決策問題,然後能思考需要哪些資料提供資訊,並運用經濟理論對資料進行實證分析。      

  面對未來五年的產業趨勢,您要如何對不確定性做資料敘事?

  一個社會經濟的架構可以發掘很多現象,這是資料敘事的關鍵。我們利用敘事將「知識」轉換成「智慧」,主要在於賦予數據獲得一個明確的價值和行動目標,決策者必須能夠利用資料支持對公司經營目標的敘事。分析就是從多到少,大到小的探索與解析過程,從資料到智慧,就是一個步步結晶的思考和敘事過程。

  本書從資料敘事的起承轉合、如何分析資料的意義,到案例研討,一步步帶領讀者,針對商業實務上遇到的問題,獨立設計出解決方案的流程。
 
 

作者介紹

作者簡介

何宗武


  現任
  臺灣師範大學全球經營與策略研究所 教授

  經歷
  世新大學特聘教授

  專長為財務經濟學、金融大數據、計量經濟資料科學及程式語言等。著作多本相關書籍,如:《數位創新:商業模式經濟學》、《大數據決策分析盲點大突破10講:我分類故我在》、《管理數學與Python:數據分析的必修課》、《R語言:深入淺出財經計量》、《R資料採礦與數據分析:以GUI套件Rattle結合程式語言實作》、《資料分析輕鬆學:R Commander高手捷徑》、《Eviews高手:財經計量應用手冊》。
 
 

目錄

推薦序-一起來磨練駕馭資料的基本功 林育秀
推薦序-培養獨立思考的能力 許育峰
推薦序-讓我們透過案例,更加具體察覺自己思考的脈絡 陳若盈
推薦序-誠摯邀請您從讀故事的角度啟程 蔡馨儀
推薦序-大數據的意義與價值在於決策 羅至美
序-資料敘事的決策本質 何宗武

Part 1 資料敘事的起承轉合
01 起承轉合
1.1 資料→資訊→知識→智慧
1.2 排序→分類→預測→決策
1.3 資料敘事與策略風險的管理思維
02 測量的藝術
2.1 從公式解釋測量的意義
2.2 兩組中央趨勢
2.3 小心比較的陷阱
2.4 需要的資料往往不大
03 分類:數據之道一以貫之
3.1 監督式學習用直欄(解釋)變數X 對Y 的數據列分類
3.2 非監督式學習用直欄(解釋)變數X 對資料的列ID分類
3.3 類神經深層學習:以一貫之的數據之道
04 文字分析

Part 2 兩性問題
05 異質性
5.1 同質和異質
5.2 難解的異質性─資料偏誤(Data Bias)
5.3 交叉驗證法
06 內生性
6.1 內生性在哪裡?
6.2 因果經濟學
6.3 都是內生性惹的禍

Part 3 案例研討
07 推薦系統靈不靈?
7.1 問題簡述
7.2 案例研討
08 視覺化敘事─ Be Informative
8.1 問題簡述
8.2 案例研討
09 TEJ 上市公司財報分析
9.1 資料說明與決策問題
9.2 實做案例研討
10 資料庫行銷
10.1 資料說明與決策問題
10.2 資料分析策略
11 十個小案例研討
11.1 電影票房
11.2 個案研究──消費者信用評等
11.3 個案研究─ Boston 住宅市場
11.4 個案研究──胖小孩問題
11.5 個案研究─糖尿病治療效果
11.6 個案研究─心臟病
11.7 個案研究──普查資料
11.8 請款單的貓膩在哪裡?
11.9 為什麼公司電費這麼高?
11.10 顧客流失要怎麼辦?

 
 



資料敘事的決策本質


  這本書的產生是源於臺灣師範大學管理學院的「大數據決策分析」一門課,對象是EMBA 高階經理人。這門課我開了三年,其中兩年遇到疫情。2020 年2 月,原本要帶EMBA 去上海移地教學,遇到武漢爆發現在所謂的COVID-19 疫情,轉而上實體課,也開始將之前的教學內容整理出來。2021 年最後一堂遇到台灣疫情失控,改為線上授課。這本書也就整理完畢出版了。

  大數據三個字十分地詭異,他隱含幾個隱晦的意義:大就是美、資訊化、寫程式、視覺化、軟體、統計、資料探勘、人工智慧、機器學習等等。這些都是行銷術語,不是實質問題。資料的實質問題,從來沒有改變:決策。在很多場合,統計學是稱為統計決策分析(Statistical Decision-Making),這支學派的主張可以參考品管之父戴明的科學管理。台灣因為統計的應用教學,是發表論文的工具,偏重迴歸係數與理論相符與否,強調「正負號、顯著性、異質性、內生性」等檢定結果的做圖做表。大數據分析在這個時代只應該回到資料分析的決策本質,一個沒有完善統計ABC 基礎的人,不會因為神奇的軟體,而變成決策專家;一個不懂決策環境的人,也不會因為很會寫程式,而變成資料科學家。經濟學還是資料科學與決策的重要學科。

  在EMBA 為高階經理人開這門課,主要強調資料的決策意義,所以由「資料敘事的起承轉合」當作架構,專注於對資料呈現(敘述統計、迴歸、探勘和視覺化等)的意義探索,也就是敘事(Narrative)。經過這樣的訓練,實際操作上設計了「提審大數據」的活動,是由我進行廠商的提案簡報,同學以企業經營者角色對我的機器學習提案進行「審問」。提審大數據展現了同學能夠掌握「預測」和「資料結構」的脈絡進行敘事,再匯歸決策與除蟲(debug)思考。

  這幾年來在EMBA 跟一群很棒的大朋友一起討論,真的是教學相長,把數年的教學資料整理,趕在108 級畢業前出版作為兩年選課同學的贈禮。感謝五南出版社願意出版這本書,與五南合作是我非常幸運的決策。感謝臺灣師範大學管理學院良好的學術與教學環境,讓我的教學沒有後顧之憂,得以全心投入。

  Frankly speaking,沒有多年好友印永翔(Frank Yin)副校長的鼓勵本書是做不到今年問世的,因為,Frank Yin 一直提醒我Frank Knight 的風險和不確定性。
 
何宗武
臺灣師範大學全球經營與策略研究所
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