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矽谷簡報女王用數據說出好故事

為了解決奇異博士2線上看繁體中文的問題，作者NancyDuarte 這樣論述：

想在數據當道的商業世界成功提案 ──你得讓數字開口「說故事」── ★矽谷最有說服力的女人 : 南西．杜爾特★ 專為職場人士打造的必勝簡報密技 　　大數據時代，所有決策離不開數據。但數據不會說話，多少次看到滿滿數字的簡報現場，你發呆放空、昏昏欲睡，聽完後還不確定提案者的訴求到底是什麼？ 　　「財星500強」簡報大師──南希·杜爾特，破天荒分析「跨行業、跨國界」頂尖數據簡報，總結「用數據說故事」創建過程與技巧，破解你「數據簡報≠視覺化簡報」的迷思，讓每次提案成功達陣、贏得商業先機！ 　　「數據」可以指引決策者，識別商業問題或機會。要知道，你從數據中洞察到的資訊，可以為他人、團隊、企業理解

今天必須採取的行動，或逆轉、改善未來的軌跡。即使商業決策都依賴數據，但「良好的溝通」卻是使用數據者的「最高技能差距」。亦即，使用數據越厲害的人，通常溝通能力非常差。這正是本書誕生的原因。 　　定義數據觀點→內化故事情節→凸顯數字簡報 　　讓職場簡報與提案無往不利！   　　》四大重點教學： 　　1.    抓出數據觀點：數據不會說話，必須由「人」決定「數據觀點」，利用簡單的「3個支撐點的決策樹」架構，一次搞定假設、論點、結論。 　　2.    認識簡報格式：大家都以為簡報就是PPT軟體，大錯特錯！面對不同的場合、溝通者，簡報格式就要跟著換，讓聽的人立馬抓住重點。 　　3.    認識各種圖

表：告別雜七雜八的圖表，只要依循簡報格式，理解人類的「閱讀動線」，好的數據圖表一張就夠。 　　4.    善用眾所皆知的譬喻來衡量你的數據，再帶入「3幕劇架構」來調整簡報順序，讓簡報故事化，有節奏的帶領觀眾到你的目的地。   　　數據溝通一點都不難，不管是把數據「人性化」處理、製作出符合主管閱讀或聆聽的簡報格式、提出自己的數據觀點、掌握溝通數據的語言與架構……，這本通通搞定。無論提報對象是決策者、同事下屬、利害關係人、顧客，都能逐一擊破，成功提案。 　　》看完後你將學會： 　　●數據就是數字而已，真的有必要把「故事」融入簡報中？→第4章 　　「說故事」是人腦處理資訊的最佳方式，只要應用「3

幕劇結構」搭配上你的「數字演變」，就可以將故事力量注入數據中。 　　●數據既然是統計、演算結果，為何不能直接展示這些數字→第5章 　　數據不會說話，你必須從數據中找到「目的、方法、訴求」來說服他人，這才是商業世界所謂的「數據觀點」。 　　●主管想先看提案，是要給他投影片還是文件檔呢？→第8章 　　投影片追求精簡，文字檔講究詳盡，這時到底該提供漂亮卻資訊量不足的投影片，還是詳盡但篇幅繁雜不好閱讀的文件，其實你有「視覺文件檔」這個好選擇。 　　●專業數據如何表達得讓大家都聽得懂？→第8章 　　數據只要過大或過小，甚至不常用的度量衡，聽眾就很難理解，因此簡報者傳達數字規模的「感受」，就是簡報是否得人

心的關鍵要素。 　　●如果簡報是傳遞壞消息，如何才能激勵人心？→第11章 　　商業簡報不只用來傳達好消息，也參雜壞消息。遇到布達壞結果的情況，你更應該用「說故事」的方式溝通，才能得到認同，讓大家一同面對。 本書特色 　　1. 其他簡報書少見，總結、分析世界頂尖企業的數據投影片：作者團隊網羅世界知名品牌企業簡報，包括顧問、消費、技術、金融、醫療等產業，按圖表的種類，特別是按與數據有關的用詞來分類投影片，得出數據呈現與報告的最佳方式。 　　2.「職場簡報」必備案頭書：本書先從聽眾、決策者下手，分析他們想聽什麼、在乎什麼，並說明不同場合，該提供哪種簡報文件。讓你打破簡報迷思，做簡報前，先成為「

懂溝通」的人。 　　3. 一張圖，就能挖掘數據的問題與機會：作者利用大家熟悉的「3個支撐點的決策樹」，設計用一張圖就能搞定從「整理數據資料」、「編輯數據故事」、「提出數據假設」，到最後「給出數據建議」的簡報術。 　　4. 學會怎樣「設計」簡報，「說」出你的建議：從各大頂尖企業總結出的結果，作者團隊找出如何「說」出建議的重要關鍵字，再加上經過強調、動線設計後簡報投影片，不但能吸引讀者一秒看到關鍵數字，還能跟著你的用字進入故事的高潮起伏。 　　5. 完整、長篇呈現簡報案例：一場好的簡報，由如聽了一則精彩的故事。作者巧妙利用5場絕佳的簡報，讓你融會貫通之前傳授的簡報技巧，理解數據簡報可以如何運

用與呈現。 　　※書中附上QR CODE連結，可以連結到作者的課外資料、以及2場簡報過程。 專業推薦（依姓氏筆畫排列） 　　RainDog雨狗／簡報奉行創辦人 　　王永福／頂尖企業簡報顧問 　　珍妮佛．艾克／史丹佛大學商學院教授 　　傑瑞米．懷特／IBM iX數位網絡客戶長 　　楊斯棓／醫師、《人生路引》作者 　　蒂芬妮．波瓦／Salesforce的成長創新傳道人 　　劉奕酉／職人簡報與商業思維專家 國際好評 　　「當前行業的許多破壞式創新，都是數據促成的。把數據與說故事相結合，你的領導力將如虎添翼。」──李夏琳（Charlene Li），《破壞心態》（The Disruption

Mindset）和紐約時報暢銷書《開放式領導》（Open Leadership）作者 　　「對於工作離不開數據，又努力想化解研究和解釋數據間的鴻溝，那本書正是你的路線圖。」──柴克．吉米納尼（Zach Gemignani），精髓分析公司（Juice Analytics）執行長，《數據暢流》（Data Fluency）作者 　　「杜爾特意識到人類愛聽故事，就連處理數據也不例外。杜爾特一如既往，在本書中用她無可比擬的方式教導、啟發讀者。」──史考特．貝里納托（Scott Berinato），《哈佛教你做出好圖表》（Good Charts）、《哈佛教你做出好圖表練習手冊》（Good Charts

Workbook）作者 　　在這個數據不堪負荷的時代，要說出吸引人的數據故事很難。杜爾特卻出色、有意義地幫助我們與觀眾建立聯繫。對於想改變數據故事的商業講者來說，這是一本必讀之作。──傑瑞米．懷特（Jeremy Waite），IBM iX 數位網絡部門首席客戶長 　　科技技術創造了前所未有的數據產出速度。數據以故事形式交流，可以賦予意義，意義驅動行動。──珍妮佛．艾克（Aaker Jennifer），史丹佛大學商學院教授  

還在漫無頭緒？一本書帶你走完Python深度學習

為了解決奇異博士2線上看繁體中文的問題，作者唐亘 這樣論述：

　　❑ 全方位闡明資料科學領域的相關知識，從統計分析、機器學習、深度學習中所運用的演算法及模型，輔以經濟學視角所提供關於模型的精闢見解，深入探討模型的可用性。 　　❑ 書中結合大量的實際案例與程式碼，幫助讀者學以致用，將具體的應用場景和現有的模型加以結合，從而發現模型更多的潛在應用場景。 　　❑ 章節架構： 　　1. 透過簡單的實例導引出模型，詳述其理論基礎； 　　2. 展示實現模型的核心程式； 　　3. 探討其優缺點及相關模型的比較。既能直觀地展示模型，亦能結合實際程式進行深入的探究，有助於讀者掌握與使用模型能力的提升。 　　✤適用讀者 　　對資料科學有興趣的初學者；資料科學家與工程研

發相關技術人員；大專院校計算機、數學及相關領域專業培訓機構。 本書特色 　　✔一書融會貫通統計學、機器學習與計算機科學三大學門，搭建完備的知識體系。 　　✔以Python語言為基礎，引領讀者學會完成建模，實用性極強。 　　✔詳析分散式機器學習、神經網路、深度學習等人工智慧的尖精科技。   作者簡介 唐亘 　　資料科學家，專注於機器學習和大數據；法國國立統計與經濟管理學校的資料科學碩士學位。熱愛並積極參與Apache Spark和Scikit-Learn等開源專案；為惠普、華為、復旦大學提供百餘場技術培訓。此前的工作和研究集中於經濟和量化金融，曾參與經濟合作暨發展組織 (OECD)

的研究專案且發表論文，並擔任英國知名線上出版社Packt的技術審稿人。   chapter 01 資料科學概述 1.1 挑戰 1.2 機器學習 1.3 統計模型 1.4 關於本書 chapter 02 Python安裝指南與簡介：告別空談 2.1 Python簡介 2.2 Python安裝 2.3 Python上手實作 2.4 本章小結 chapter 03 數學基礎：惱人但又不可或缺的知識 3.1 矩陣和向量空間 3.2 機率：量化隨機 3.3 微積分 3.4 本章小結 chapter 04 線性迴歸：模型之母 4.1 簡單的實例 4.2 上手實作：模型實現 4.3 模型陷阱 4.

4 模型持久化 4.5 本章小結 chapter 05 邏輯迴歸：隱藏因數 5.1 二元分類問題：是與否 5.2 上手實作：模型實現 5.3 評估模型效果：孰優孰劣 5.4 多元分類問題：超越是與否 5.5 非均衡資料集 5.6 本章小結 chapter 06 專案實現：電腦是怎麼算的 6.1 演算法想法：模擬捲動 6.2 數值求解：梯度下降法 6.3 上手實作：程式實現 6.4 更優化的演算法：隨機梯度下降法 6.5 本章小結 chapter 07 計量經濟學的啟示：他山之石 7.1 定量與定性：變數的數學運算合理嗎 7.2 定性變數的處理 7.3 定量變數的處理 7.4 顯著性 7.

5 多重共線性：多變數的煩惱 7.6 內生性：變化來自何處 7.7 本章小結 chapter 08 監督式學習：目標明確 8.1 支援向量學習機 8.2 核心函數 8.3 決策樹 8.4 樹的整合 8.5 本章小結 chapter 09 生成式模型：量化資訊的價值 9.1 貝氏框架 9.2 單純貝氏 9.3 判別分析 9.4 隱馬克夫模型 9.5 本章小結 chapter 10 非監督式學習：分群與降維 10.1 K-means 10.2 其他分群模型 10.3 Pipeline 10.4 主成分分析 10.5 奇異值分解 10.6 本章小結 chapter 11 分散式機器學習：集體

力量 11.1 Spark簡介 11.2 最佳化問題的分散式解法 11.3 大數據模型的兩個維度 11.4 開放原始碼工具的另一面 11.5 本章小結 chapter 12 神經網路：模擬人的大腦 12.1 神經元 12.2 神經網路 12.3 反向傳播演算法 12.4 加強神經網路的學習效率 12.5 本章小結 chapter 13 深度學習：繼續探索 13.1 利用神經網路識別數位 13.2 卷積神經網路 13.3 其他深度學習模型 13.4 本章小結 推薦序一 　　我與本書作者素不相識，讀完作者寄來的電子書稿後，感受到以往在讀技術類書籍時從未有過的驚喜。國內外已有不少介紹大數據

和機器學習的教科書和參考書，但這本書與眾不同，它的重點不是傳統教科書式的概念導入和各種機器學習演算法的羅列，而是強調統計學、機器學習和電腦科學此3門學科的融會貫通，試圖呈現給讀者關於資料科學較全面的知識系統。特別是對常用的統計和機器學習軟體的詳細說明，對提升在校大學生、研究生的實作能力和企業科技人員解決實際問題的能力大有裨益。 　　 李國傑 　　中國工程院院士，第三世界科學院院士，曾任中國科學院計算技術研究所所長 推薦序二 　　回首30年來新興產業的發展過程，我們看到的或許是遵循著莫爾定律高速增長的積體電路，或許是從網際網路到行動網際網路，再到物聯網等更廣泛的互連互通。但其背後，資料作為新

興產業的血液，其價值獲得了廣泛的認知和關注。早在2011年，我們完成了4篇大數據企業的前瞻報告，撰寫《大數據時代的歷史機遇》分析大數據時代的產業機會與變革。後來又與申萬宏源的電腦首席分析師劉洋一起勾勒了大數據產業的版圖和發展路徑。 　　如今作為一個大數據產業的實作者，我們看到大數據產業正如我們所預期的那樣，成為了人工智慧、虛擬實境以及區塊鏈等新一代新興產業浪潮的核心、傳統產業轉型升級的必備資源，以及企業保持領先抑或實現彎道超車的必爭之地。然而資料資源怎麼用，資料模型如何建立，演算法模型如何運用，亦成為了學界、產業界、資本界所關注的焦點。 　　本書站在資料科學的角度，融合了數學、電腦科學、計

量經濟學的精髓。不僅從「道」的層面為讀者闡釋了資料科學所要解決的核心問題—資料模型、演算法模型的理論內涵和適用範圍，而且從「術」的層面以常用的IT工具—Python為基礎，教會讀者如何建模以及透過演算法實現資料模型，具有很強的實作性。在此基礎之上，本書還為讀者詳解了分散式機器學習、神經網路、深度學習等大數據和人工智慧的前端技術。相信本書將成為資料科學工作者、資料工程師、資料產業實作者的必備手冊，以及想要了解和學習資料科學的人員之首選教材。 易歡歡 易選股金融智能證券董事長，鍵橋通訊董事 前言 　　和武俠世界裡有少林和武當兩大門派一樣，資料科學領域也有兩個不同的學派：以統計分析為基礎的統計

學派，以及以機器學習為基礎的人工智慧派。雖然這兩個學派的目的都是從資料中採擷價值，但彼此「都不服氣」。注重模型預測效果的人工智慧派認為統計學派「固步自封」，研究和使用的模型都只是一些線性模型，太過簡單，根本無法處理複雜的現實資料。而注重假設和模型解釋的統計學派則認為，人工智慧派架設的模型缺乏理論依據、無法解釋，很難幫助我們透過模型去了解資料。 　　從歷史上來看，一門學科出現相互對立的學派，通常表示這門學科處於爆發的前夕，例如20世紀初的經濟學，凱恩斯學派和新古典經濟學派的長期論戰大幅促進了巨觀經濟學的發展，並深刻影響了各國政府的經濟政策，並由此改變人們的生活方式。現在資料科學也正處於這樣相似

的位置和時間點，它已經開始並將持續改變我們的世界。拋開這些學術上的紛爭，在實際工作中，應該採用哪個學派的方法來解決資料採擷的問題呢？答案是兩者都需要，而且兩者都重要。在某些應用場景中，例如影像識別領域，人工智慧模型有非常驚豔的表現。雖然人們還沒弄清楚這些模型的工作原理，但這並不妨礙它們在現實中所發揮的作用。事實上，人類在很多其他領域裡也是採取這種實作先行的做法。 　　但在更多的應用場景中，統計學派的方法則顯得更為重要。筆者曾在歐洲的一家保險公司裡參與過一個車險定價的專案，在此專案裡，資料科學家們主要嘗試了兩種模型，一種是很容易解釋的邏輯迴歸和決策樹模型，另一種則是較為複雜的隨機森林模型。隨機

森林模型的預測效果較好，如果將其投入生產中，僅在法國每年就能產生數千萬歐元的利潤。但問題是，隨機森林模型難以解釋，監管部門根本不接受，所以只能退而求其次，使用效果較差但更易解釋的決策樹模型。拋開監管層的要求不說，模型的可解釋性也是非常重要的。試想一下，顧客去保險公司購買車險時，被告知需要比別人花更多的錢，而對方提供的理由是，有一個不好解釋的模型預測出顧客需要付更多錢，我想大部分顧客都會難以接受這樣的理由和做法吧。 　　上述的兩種建模方式雖然在處理資料的方法上有很大差異，但它們有一個共同的「物質基礎」—電腦。只有借助電腦強大的運算能力，我們才能在專案上實現架設好的模型，使之發揮作用。因此，資料

科學是統計學、機器學習以及電腦科學3門學科的交叉，相關的基礎知識和技能點很龐大且複雜。如果能將此3門學科融會貫通，那麼就能描繪出有關資料科學的全景圖，進而架設起一個完整的知識系統，而這正是筆者撰寫本書的初衷。 　　✤本書內容 　　本書按照結構共分為13 章，主要內容如下。 　　第1~3章主要介紹資料科學要解決的問題、常用的IT工具Python以及資料科學所相關的數學基礎。 　　第4~7章主要討論資料模型，包含3部分內容：一是統計中經典的線性迴歸和邏輯迴歸模型；二是電腦估算模型參數的隨機梯度下降法，這是模型專案實現的基礎；三是來自計量經濟學的啟示，主要有關特徵分析的方法以及模型的穩定性。

　　第8~10章主要討論演算法模型，也就是機器學習領域比較經典的模型，各章依次討論了監督式學習、生成式模型以及非監督式學習。 　　目前資料科學的兩個前端領域分別是大數據和人工智慧。 　　第11章介紹大數據中很重要的分散式機器學習。 　　第12~13章討論人工智慧領域的神經網路和深度學習。 　　本書除基礎知識外，按照主題亦可分為3部分。 　　第1部分主要討論統計學派的模型和對資料的處理方法，分別在第4、5、7章。 　　第2部分主要討論人工智慧學派的方法，分別在第8、9、10、12、13章。 　　第3部分主要介紹資料科學的專案實現，分別在第6、11章。 　　在每一章的討論中，一

般會透過一個簡單的實例引出模型，然後說明模型的理論基礎，接著展示模型實現的核心程式，最後討論模型的優缺點以及與其他模型的比較。這樣既能很直觀地展示模型，也能結合實際程式較深入地討論它的細節，幫助讀者更進一步地掌握和使用模型。 　　✤搭配程式 　　為維持程式碼之可執行完整性，以及確保程式碼是最新版本，本書讀者請直接至github.com/GenTang/intro_ds下載簡體版原始程式碼，本公司官網不再另行提供繁體中文版原始程式碼。需要注意的是，為了在正文中節省篇幅，突顯重點，本書所展示的程式是以Linux系統下為基礎的Python 2.7，而提供下載的搭配程式則是相容Python 3和W

indows系統的。 　　✤插圖語言說明 　　本書中部分插圖中含有未翻譯的英文專有名詞，原因如下。 　　一方面，目前相關的參考文獻中沒有明確且權威的中文名稱與之對應，如強行翻譯，難保準確，且易給讀者造成誤解。另一方面，對於資料科學這門學科，英文名詞可能更為大家所熟悉，翻譯為中文後也許會讓讀者在了解上更加困難。在此說明，望各位讀者了解和支持。 　　✤讀者回饋 　　由於作者功力有限，書中難免存在紕漏之處，敬請各位讀者朋友批評指正。請發送郵件到作者的電子郵件[email protected]或本書編輯的電子郵件[email protected]。 　　✤致謝 　

　感謝潘健輝博士，他從行文風格和數學細節上為我提出了很多寶貴的意見。感謝我的太太安愷業女士以及我的父母，他們在本書撰寫期間給了我很多鼓勵。感謝李國傑院士、林曉東教授、楊衛東教授、張溪夢（Simon Zhang）先生、易歡歡先生、賈真先生、張益軍先生、彭耀先生、謝佳女士以及趙甘晶女士為本書提供的幫助。感謝我的國中數學老師吳獻女士對我的諄諄教誨。感謝本書的編輯張爽女士為本書的順利出版所做的付出。需要感謝的人還有很多，限於篇幅，這裡就不一一列舉了。  

臺灣現當代漢人社會精怪文化現象研究

為了解決奇異博士2線上看繁體中文的問題，作者黃宏文 這樣論述：

精怪，也就是精靈和鬼怪，雖然多出於傳聞與幻想，卻是人類重要的文化資產。有關臺灣現當代漢人社會中的精怪傳聞，或見於人們口頭流傳，或散錄於典籍文獻，這些精怪的文化現象所涉甚廣，甚值得研究。本研究以歷史研究法、內容分析法及文本分析法進行研究，將精怪的文化現象分人群思想觀念、傳播表現及社會生活三方面進行探討。 本研究旨在探討臺灣人思想觀念中的精怪，闡述並分析臺灣精怪文化的傳播現象及其所涉的社會生活面向，以揭示精怪文化在臺灣現當代漢人社會中的意義。根據本研究之結果發現，臺灣人對於精怪既敬且畏，呈現一種矛盾心態，可說是功利思想的投射。再者，臺灣精怪文化之傳播，不但具有民間文學之特性；在「全

球化」之浪潮中，也涉及創造與接受之交流，逐漸從「全球在地化」朝「在地全球化」前進；此外，亦與多元之社會生活面向相關，擁有獨特的功能與作用，蘊含良好的能量與潛力，亟需加以振興。 在研究展望方面，本研究為在地文化、精怪類型研發、文化符碼化、成功經驗複製等提供省思與建議，以作為後續研究之參考。