大數據是什麼的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

塊數據5.0：數據社會學的理論與方法

為了解決大數據是什麼的問題，作者大數據戰略重點實驗室,連玉明 這樣論述：

　　★ 美國《中美郵報》、英國《華商報》、西班牙《僑聲報》、日本《日中商報》、南非《非洲時報》等世界各大媒體好評推薦！ 　　★ 阿里巴巴集團—馬雲、河北省副省長—陳剛好評推薦！ 　　★ 全國信標委大數據、上海交通大學等知名機構好評推薦！   　　《塊數據5.0》是大數據戰略重點實驗室繼《塊數據1.0：大數據時代真正到來的標誌》、《塊數據2.0：大數據時代的範式革命》、《塊數據3.0：秩序互聯網與主權區塊鏈》、《塊數據4.0：人工智能時代的激活數據學》後推出的又一重大理論創新成果！   　　本書提出的數據社會學以數據為關鍵要素，以人為研究對象，從社會學、經濟學、生物學、數據科學、智能科學等領

域交叉融合的視角，創新地提出數據進化論、數據資本論和數據博弈論，研究和探索人與技術、人與經濟、人與社會的內在聯繫及其本質規律，以此來分析人的行為、把握人的規律、預測人的未來。   　　本書探討的主題是數據社會學的理論與方法。   　　全書分為三編。第一編闡述數據進化論；第二編闡述數據資本論；第三編闡述數據博弈論。   本書特色   　　‧ 團隊專業：匯聚大數據相關專業的研究者、管理者和決策者； 　　‧ 理論創新：提出數據進化論、數據資本論和數據博弈論； 　　‧ 發人深省：反思人類文明，重新認識人與技術、人與經濟、人與社會的關係。   各界好評推薦 　 　　「數據是驅動商業向前發展的核心，更是人

類社會的未來。這不僅僅是技術的升級，更是思想意識的巨大變革，我可以肯定地說，這無疑是一個波瀾壯闊的大時代。」——馬雲　阿里巴巴集團   　　「塊數據強調的是數據、演算法、場景融合應用的價值體系，是大數據時代的價值觀和方法論。數據、演算法、場景是治理科技的三大核心要素。」——日本《日中商報》   　　「共用是新一輪科技革命和產業變革的關鍵力量，借助共用，人類文明必將走向更高階段。可以說，基於數據力與數據關係提出的『共用價值理論』，是繼剩餘價值理論之後頗具革命性的理論。」——南非《非洲時報》   　　「互聯網帶來了超越空間的資訊傳遞、共用與價值交換、增值，卻面臨著從無界、無價、無序走向有界、有價、

有序的挑戰。《塊數據3.0》提出的主權區塊鏈，為從信息互聯網、價值互聯網向秩序互聯網的演進帶來了暢想空間。」——英國《華商報》   　　「面對超數據時代帶來的數據擁堵難題，《塊數據4.0》運用啟動數據學有效挖掘、分析大數據背後人的運行規律，把超數據從『厚』做到『薄』，從『大』做到『小』，為大數據時代清除認知障礙，平衡利益矛盾，讓不確定性對抗確定性成為可能。」——西班牙《僑聲報》   　　「《塊數據5.0》圍繞構建以人為原點的數據社會學理論與方法，創新性地提出數據進化論、數據資本論、數據博弈論的理論體系，研究和探索人與技術、人與經濟、人與社會的內在關係，以此分析人的行為、把握人的規律、預測人的未

來。」——美國《中美郵報》   　　「本書適合互聯網的創業者閱讀，適合企業管理者閱讀，適合金融家及投資者閱讀……本書同樣適合政府公職人員閱讀。」——陳剛　前貴州省委常委、貴陽市委書記

大數據是什麼進入發燒排行的影片

視覺化統計分析技術之退貨授權決策應用研究

為了解決大數據是什麼的問題，作者葉逸忻 這樣論述：

資料視覺化是指將資料以視覺的形式來呈現，如圖表或地圖，以説明這些資料的意義。把資料進行視覺化可以讓閱讀者更容易的瞭解資料模式、趨勢、統計規律和資料相關性。本研究將以電源轉換器公司之產品售後維修部為研究對象，使用Power BI將原本的EXCEL表格，以視覺化圖表的方式呈現並以「出貨順序雜亂」與「報表不易閱讀」為議題，擬定六種不同的視覺化圖表，使管理者能夠自行以「數量」、「天數」、「客戶」，三個面向去選取相對應的視覺化圖表，以規劃產品維修的先後順序，從而解決該部門出貨順序雜亂的問題。最終本研究透過對部門內部人員進行深度訪談，得知使用視覺化圖表作為決策應用後，經過Power BI整理過後的視覺化

報表，過濾掉產品維修部內的原報表過多且不重要的資料，且視覺化報表能更夠清楚的呈現內容也比原報表隱含了更多的資訊以提供管理者去做決策。

預測未來的極簡統計學：眠れなくなるほど面白い 図解 統計学の話

為了解決大數據是什麼的問題，作者小宮山博仁 這樣論述：

　　大數據和人工智慧日漸受到關注， 　　我們如何根據報表數據，開發暢銷商品？ 　　運用統計學，才能精準解析過去、洞悉未來局勢！ 　　《哈佛商業評論》宣布21世紀最性感的職業非「Data Scientist」（數據科學家）莫屬。 　　Google首席經濟學家哈爾‧范里安強調，未來十年內最有吸引力的職業是統計學家。 　　微軟發表今後技術部門的熱門專長：人工智慧、競爭分析、A/B測試，無不與統計相關。 　　統計學為什麼會變得如此炙手可熱呢？ 　　追根究柢，統計學的目的，是基於樣本找出隱藏的規律，還原整體的真相。 　　我們中學的數學、自然科學、社會科學常見的長條圖、圓餅圖與折線圖， 　　都是

透過圖表掌握資料的分散情形，找出該群體的傾向與性質。 　　舉凡「全班身高」、「全校學生戶籍地分布」、「全國測驗平均分數」等等， 　　將這些龐大的訊息轉為視覺化資訊，變得淺顯易懂，就是傳統統計學的基本用途。 　　觀察現象、找出問題，進而思考如何解決問題，這才是統計學的核心。 　　長打率、上壘率、以最低成本交換成員組成最強隊伍，不只應用於體育領域， 　　統計學更廣泛投入醫療、教育領域、商業活動，國家施政更少不了其評估分析。 　　當代的統計學，更是在計算機強大運算能力的推波助瀾下，得以實現機器的深度學習。 　　物聯網、人工智慧、雲端計算、數據分析等新興名詞，預告了大數據時代的來臨， 　　而奠定上

述創新科技的統計學，自然可說是未來十年最夯的技能。 　　不過，統計學的兩大主軸「統計」和「機率」， 　　不僅牽涉大量的數字運算，當中包含的「局部糢糊」也往往令不擅長數學的人苦不堪言。 　　從零開始學習一門學科，關鍵不只在於累積扎實基礎，如何活用知識更不可少。 　　本書將從基本概念入門，引領各位掌握統計學的關鍵字【資料整理】➔【圖表分析】➔【散布圖】➔【變異數】➔【常態分布】➔【貝氏統計學】，結合生活應用、社會議題與統計名人的小故事，使冷冰冰的學科變得趣味性十足！ 　　□成功遏止19世紀的倫敦霍亂流行，背後推手其實是統計學？ 　　□新產品的開發，要如何配合流行週期，規劃行銷策略？ 　　□電視

節目的收視率，難道真的是調查全國家庭計算的嗎？ 　　□天氣預報的降雨機率，是根據什麼資訊來判斷未來會下雨？ 　　2011年上映的真人改編電影《魔球》，故事便是講述一支小球隊， 　　如何運用有限預算抗衡大球隊，成為大聯盟史上第一支連續20勝的球隊。 　　小蝦米究竟要如何對抗大鯨魚？決勝關鍵就是──統計，再加上數據量化研究！ 　　學習統計學，不只是為了統計過去、分析現在，最終目的還要預測未來趨勢。 　　尚待未來解決的問題，解題核心或許就掌握在你我手上，而統計學正是我們的絕佳利器。 本書特色 　　◎詳盡的圖表解析，從基本概念出發，繁雜的數據全部圖像化呈現！ 　　◎全書由６大章構成，區分［基本］

［使用］［分析］［理論］［活用］五個階段層層遞進，同時收錄〔統計名人〕，奠定統計觀念一本就夠用。 　　◎專章解說，從統計的觀點切入，解說７個日本現況與隱憂，以及８個日常生活的應用。

網路聲量與住宅交易價量關係之研究 ─以台中市為例

為了解決大數據是什麼的問題，作者李倬萱 這樣論述：

過去在進行住宅市場分析時，基本上得先蒐集地區推案情形、房價、區位及現況等基本資料，進而分析該區住宅市場潛在之發展需求及趨勢。然而在網路十分發達及社群媒體興盛的今日，資訊更新快速能反映當下情勢。因此本研究從網路聲量觀點切入，藉由民眾對於房市的討論所形成的大數據，探討及分析其對住宅交易價量所可能產生之影響或關聯性，提出研究結果並探討是否能作為住宅市場分析時的參考。本研究主要以「OpView社群口碑資料庫」進行觀測、蒐集2020年1月至12月與台中房地產有關之網路社群媒體資料，產出聲量後執行資料彙整和分析，接著與專家進行訪談，最後將結果與台中市住宅交易現況進行比較。實證結果顯示，住宅交易價量與網路

聲量具有一定的關聯性，且網路聲量來源逐漸由過往以新聞與討論區為主的討論媒介轉移至社群網站，但目前尚無法被完全取代；另外正負面情緒可視為判斷住宅未來推案熱區指標，亦可看出社群媒體資料具參考價值，未來可以類似網路觀測平台進行不動產市場分析。對於後續研究者提出以下建議：關鍵字設定愈精確，聲量觀測結果愈精準；另因本研究使用之平台受限於學術版本，觀測時間長度受限，建議可將時間拉長；網路聲量為可操控性，在分析結果上隱藏不真實的訊息，以房地產為例，有時會透過社群網路去帶風向，比如某建案已經銷售了幾成、只剩下幾戶沒賣，但實際上卻並非如此，此時在聲量觀測出的熱度就會很多集中在該案的討論，聲量大，就讓人以為是不是

該案很好，進而可能造成不理性的購買行為，故於資訊解讀上須多加注意。