資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字，引發的學習熱潮從未間斷，如果您正尋找資料科學、AI的入門書，本書就是您的Mr.Right！
【獨家資料科學5步驟，記牢、做熟這5步就夠了！】
只要上網google“資料料學“一定會發現，出現的關鍵字實在超級廣，包括AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等，這麼雜到底怎麼開始？總不可能通通碰過一輪？！
初學者看這本最適合！本書大聲告訴您：「資料科學沒那麼複雜！」，只要跟著書中精心設計的「資料科學5步驟」，記牢、做熟這5步就夠了！
問個感興趣的問題→資料取得→資料處理→探索性資料分析→機器學習做資料分析
【用Excel輕鬆實作機器學習，跟複雜的程式說掰掰！】
機器學習(MachineLearning)是資料科學實作非常重要的一環，很多書都告訴您必須碰程式，這也讓非IT背景的初學者相當苦手，本書正是程式苦手者的超級救星！Excel是多數人都很熟悉的工具，這本書能讓各種不同學習背景和工作性質的讀者受惠，再也不限IT背景才能學。
再者，用程式來實作機器學習雖然「省事」，卻也「省略很多事」，若沒有自己細心研究，可能連資料集長什麼樣子都模模糊糊；而在訓練機器學習模型時也是一樣，程式往往把模型封裝成內部在做什麼都神神祕祕的黑盒子，三兩下就告訴您「模型訓練好了！」，到頭來只能虛虛地感覺自己「好像」學會了。
反觀Excel除了易學，還多了能細細觀察模型內部運作細節的優點！首先，數據資料都清清楚楚攤在儲存格上，再也不是看不到摸不到！而本書所介紹的【線性迴歸】、【KNN】、【K-Means】、【深度學習】等機器學習演算法，只需用到簡單幾個的Excel函數就可以輕鬆操作，讀者可以觀察公式清楚看出模型各階段的數據是怎麼算出來的；最後，書中各模型的工作表佈局和配色也都經過精心安排，希望透過種種設計讓讀者更容易掌握模型細部的運作細節！
本書特色:
□用最熟悉的Excel馬上可以動手做！
□精心設計豐富插圖，每一頁都有感！
□零數學公式、統計符號，輕鬆學會資料科學、機器學習！
□機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN分類、K-Means分群、深度學習分類
□範例滿載！一次不熟換個範例多run幾次保證讓您會！
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