大數據4v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

資料科學輕鬆學

為了解決大數據4v的問題，作者AnilMaheshwari 這樣論述：

　　本書以簡單易懂，簡單直白的敘述，帶領讀者認識資料分析與資料科學。每個主題都會以一個真實世界的案例帶入，希望能夠幫助讀者快速建立資料科學的概念。無論您是學生、上班族、行銷人員、分析師或財務人員，只要您對資料科學感到好奇，本書都可以幫助您對資料科學有更一步的認識。 來自各界的讚譽   　　「Maheshwari博士的這本著作是絕佳的資料分析入門簡介。他將概念解釋得十分清楚且切中要點，我特別喜歡關於決策樹和其發展流程的章節，他的說明非常清楚。」—Ramon A. Mata Toledo博士, 維吉尼亞州詹姆斯麥迪遜大學電腦科學系教授 　　「這本書為資料分析的主題做了精彩又

有價值的補充。整本書的結構清晰，我毫無猶豫地推薦本書作為『商業智慧』和『資料探勘』相關主題的碩士課程教科書。」—Edi Shivaji博士 　　「隨著全世界進入大數據模式，這本書不但寫得好，而且時間也剛剛好！對於那些明白大數據是未來趨勢、但不知從何著手的外行管理階層來說，這是絕佳的橋梁和入門知識！」—Alok Mishra博士 　　「此書將一個複雜且非常重要的主題領域解釋得讓每個人都能理解，真的成就卓越。它簡單地從你所熟悉的概念開始切入，接著突然之間—你就發現了決策樹、迴歸模型和人工神經網路，還有集群分析、網路探勘和大數據的奧秘。」—Charmaine Oak女士 　　「結論就是，對於有

興趣學習資料分析的任何人來說，這本書就是你學習的起點，希望它激發你對此領域的興趣，能夠掌握更深入的主題並提高技能。」—Keith S Safford

大數據4v進入發燒排行的影片

車載資通訊系統於共享汽車之應用與未來發展趨勢-I公司之個案分析

為了解決大數據4v的問題，作者邱怡婷 這樣論述：

本文以車載資通訊系統於共享汽車的完整應用為例，以個案縮影來反應市場大趨勢之走向與發展，並深入瞭解在車聯網及共享經濟所驅之下，將會為產業帶來哪些創新與改變，而業者又該關注哪些重點？才能掌握市場先機。車載資通訊系統結合了汽車電子、導航、無線通訊、多媒體影音和應用服務等特色。車聯網近年迅速發展，汽車行業之周邊電子配件，於新技術上因應市場需求，已逐步推出各種商業應用，而未來服務如何有效運用大數據分析，才能取得最佳方案並帶來更多效益？上述議題本文將分別進行探討。本研究以優化企業營運與提升實質營收之面向，做整體評估及規劃，探討個案公司現行車載資通訊系統在使用上需提升之處，亦對專案尚未提供的服務功能、需補

足之處，依照市場實際需求，提供對策與建議；其次，探討個案公司導入系統後的經營變革，並評估未來導入新應用服務之預期效益。研究方法結合個案分析法與深度訪談法來加乘研究結果之深度與可靠性，以蒐集市場實務經驗呼應本研究理論作為驗證支撐，最後，在理論、個案實務與技術發展趨勢中，取得符合現實需求的研究建議。期望該個案探討之問題、困難與成功之處，可做為業界或相關產學之參考借鏡。

智能電網與大數據分析--隨機矩陣理論方法

為了解決大數據4v的問題，作者（美）邱才明 這樣論述：

本書主要分為三部分：大數據基礎、智能電網，以及大數據在通信與傳感技術方面的應用，其中隨機矩陣理論方法是其理論基礎。   第一部分主要討論大數據建模和大數據分析兩個方面，首先是大數據的數學基礎（隨機矩陣理論方法），接著是實際應用的研究。   第二部分討論智慧電網的應用與需求、技術挑戰、大資料的應用、電網監控與狀態估計、虛假資料注入攻擊與狀態估計、需求回應等。   第三部分討論大數據在通信新技術（5G，MIMO）和傳感技術（分散式檢測與估計）方面的應用。本書將大數據視為資訊科學和資料科學的結合，而智能電網、通信新技術和傳感技術是大數據應用領域特別有前景的三個方面。

消費性電子產品商場會員購物籃分析之研究

為了解決大數據4v的問題，作者鄭名珅 這樣論述：

隨著電腦科技的發展，資料庫的資料成長快速，各企業組織不僅要能有效管理、儲存資料，更需要在巨量資料中找出有價值的資訊，並預測出下一步行動的對策。電腦資通訊及家電設備零售業直接觸及終端消費者，如果能透過大數據購物籃分析技術在巨量的交易紀錄與會員資料中挖掘出特徵、規則或趨勢，將可提供更具說服力的行銷銷售策略之建議。本研究根據3C零售業的產業特性，透過購物籃分析之關聯性法則與商品描述分析，發掘適合顧客群的商品組合，找出哪些行銷活動最常引起商品被購買，哪些商品存在購買的順序關係，並將結果運用於交叉銷售與行銷活動垂直銷售規劃，亦觸動顧客回購意願外，也願意向其親朋好友推薦購買商品。3C零售業銷售品項數量龐

大，想要尋找出有效的關聯法則有賴於合適的分類架構。本研究依個案公司提供之大分類、中分類、小分類產品別進行購物籃及關聯法則分析，也以機率與重要性等指標分別檢視，可提供個案公司進行商品組合與行銷活動規劃之參考。