Tag 大數據與統計

大數據:教育篇--教學與學習的未來趨勢

線上教育不能取代一切,但絕對是未來教育不可或缺的一部分。而關鍵因素就在於透過線上教育,學習的各種細節、表現能夠被輕易的累積與追蹤。本書及在討論這究竟是那些數據、它們的收集方式以及所能產生的威力。舉例來說,回答「學生該怎麼學習,才是最好的學習方法?」這個問題之前,該先了解「學生是怎樣的人?」,數據化就能將學生分類,因材施教給予回饋,提供客製化的指導。而這樣的回饋是雙向的,師生都能掌握彼此的狀況,都能知道該如何改善。雖然本書出版的時間點已經是六年前,目前的數據科學、教育科技又有很大的突破,但依然有許多地方值得參考。畢竟如同愛迪生在1913所說:「公立學校很快就用不書本了,只要用動畫,就能傳授各種人類的知識。我們的學校系統再過十年就會徹底改變了。」教育的改變往往比預期的要再緩慢
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精準預測:如何從巨量雜訊中,看出重要的訊息?

自古,人類文明便在預測與分析的過程中不斷累積與發展。各種預測基於經驗、基於數據、基於統計分析,也基於數學模型與演算法。本書作者早年所開發的棒球預測系統,被知名棒球數據研究社群收購,同時,他準確預測選舉結果,並曾透過數學與統計方法,在德州撲克賭局賺進上千萬元,顯示出預測的功力。
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大數據:「數位革命」之後,「資料革命」登場: 巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新

隨著「儲存成本」與「資料取得成本」因科技進步而大幅下降,造就了大數據的興起。在「數位革命」與「資料革命」之後,巨量資料掀起生活、工作、思考方式的全面革新,改變我們的生活,也對經濟、社會和科學帶來影響。四百年前,伽利略把望遠鏡指向月球、行星與恆星,從此,天文學就改觀,而大數據則是現代望遠鏡-蒐集、分析龐大資料的新技術-幫助我們用新的方式與新觀點了解世界。
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統計學,最強的商業武器:實踐篇

由於在商業領域進行研究分析時,必須洞悉個人或團體行為,因此本書結合了商業實務與統計學,並涵蓋許多大學以上的統計概念與方法,也包含邏輯回歸、因素分析和聚類分析等進階統計概念。然而,為了以簡單易懂的形式將統計普及於一般大眾,針對大學統計教科書中只需短短幾行就能說明的知識,作者在內文中花費大量篇幅,只靠文字與圖表來說明。並將需要以數學公式解說的統計方法與基本觀念,詳列於書末的附錄中,以高中程度的數學來解說。
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魔球-逆境中致勝的智慧

本書的故事背景是2002年美國職棒大聯盟的運動家隊,當年洋基隊整隊的年薪為1億兩千六百萬美元,而運動家只有4千萬。再者,運動家在前一年季後賽第一輪敗給了洋基隊後,陣中三位明星球員也相繼被挖角離隊。面對世界的不公平,小市場球隊該如何生存?又為什麼全職棒最窮的球隊之一,奧克蘭運動家隊,能贏這麼多場比賽?
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大數據的傲漫與偏見:一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發

大數據的出現促成了廣泛主題的新研究與新思維,也成為時下熱門話題與未來新趨勢。然而,本書並非以大數據概念作為主軸,而是誠如副標題所言:『一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發」』,它是作者對於大數據演算法的警語。本應是神聖而公正的數學模型,卻反映了創造者的主觀價值判斷與,甚或隱含著特定人士的立場與意識型態,因而充滿各式偏見。加以不透明、無法大規模應用以及造成傷害等特性,使得數學模型成為一種毀滅性武器。
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數學教你不犯錯

如果只用眼睛看五線譜,是無法體會莫札特像天籟般的樂曲。如果只是為了升學硬K數學,也不可能理解數學的美,以及數學無所不在的影響。艾倫伯格在本書中傳達的訊息就是「數學是以額外手段擴充的常識」。常識若缺乏數學提供的嚴謹結構,會把我們帶往錯誤的方向。數學若不把抽象思維與我們的直覺不斷互動,就會成為墨守規則與記帳方式的枯燥練習。作者不僅是傑出的數學家,更曾經接受文學的洗禮,是用流暢而幽默的日常語言表達精微思想的高手。他上下三千年旁徵博引數學與生活互相碰撞的各種實例,雖然涉及機率與統計的故事數量比較多,但是其他例子遍及數學各部門,很多都不是一般數學科普書會討論到的題材。英國劍橋大學菲爾茲獎得主高爾斯(Timothy Gowers)說,本書終會成為一本數學科普經典。
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