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大數據逆轉力：數據狂人、棒球老教練和他不起眼的球員們

為了解決1TB=1024GB的問題，作者TravisSawchik 這樣論述：

難以置信的好！紐約時報暢銷書！ 　　十年來，大數據的技術和分析方式已有巨大的進展，每年自動生成的棒球資料量已經等同於二十世紀的資料總量。 　　大數據究竟是萬靈丹，還是虛有其表的裝飾品？ 　　《魔球》故事十年後，大數據已經不是「新」策略，幾乎每個大聯盟球隊都聘請了至少一位數據分析師，但也幾乎每位分析師都抱怨:「分析結果並未用在比賽上。」為什麼？因為經驗豐富的老教練、老球員不相信也不買帳，過往的經驗和傳統局限了球隊的發展，大量資料來襲，管理思維卻沒有跟著更新，導致球隊無力招架，根本不知道怎麼利用。 　　所以，當新工具遇到舊領導，管理才能和溝通能力才是關鍵。 　　看匹茲堡海盜隊經驗老

道的教練和大數據分析師如何通力合作，在資金短缺又沒有後援的情況下，用有限的資源和突破性的超凡戰略贏回比賽，徹底改變了球隊的命運。大數據給予可能，但領導管理能力和溝通技巧同樣重要，從本書實例可以看到大數據在實踐和應用時，該如何面對矛盾、如何整合不同的意見才能有效率的合作？本書適合對商業管理和改善團隊經營有興趣者，同時也是一本有趣的大數據入門書，如果你同時是棒球迷，那就更不能錯過了！ 名家推薦 　　國立臺灣大學管理學院 任立中 　　中華職業棒球大聯盟現任會長 吳志揚 　　行政法人國家運動訓練中心首任執行長 邱炳坤 　　國立體育大學 校長 高俊雄 　　熱血棒球主播 徐展元 　　Vamos Spo

rt 共同創辦人　徐裴翊 　　亞洲棒球總會(BFA)技術委員長 楊清瓏 　　聯合拍胸脯推薦！ 　　防守就是最好的攻擊！運用大數據，製造NICE PLAY，掌握勝利契機！──中華職業棒球大聯盟會長　 吳志揚 　　二十一世紀初最棒的棒球故事，這不只是關於大數據的故事，更是新世代數據分析師與傳統球隊領導間的合作精神。——福斯體育網美國職棒專欄作家   Ken Rothansel 　　本書毫無疑問為《魔球》後的最佳續作，也是未來十年優秀團隊欲取得勝利的必備藍圖。索奇克完成了大師級的著作！——知名棒球數據庫Lahman’s Baseball Database 創辦人 Sean Lahman 　

　一本非常富有啟發性的著作！——權威棒球媒體「棒球美國」(Baseball America) 　　和《魔球》的故事同樣亮眼！——美國《書目雜誌》重點書評（Booklist, starred review） 　　索奇克完美的剖析數據及球賽，所有讀者都會愛不釋手——《出版者周刊》（Publishers Weekly） 　　透徹、卓越且富有洞見！——MLB美國職棒官方媒體資深主播與球評 Brian Kenny 　　特拉維斯•索奇克精準地描繪了棒球隊使用的策略和夾在其中的關鍵人物。在這個由大數據驅動的世界中，他真正的掌握了大聯盟隊伍成功的本質。——美國棒球研究協會會長 Vince Gennar

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應用機器學習於顧客價值分析之研究-以Google Merchandise Store為例

為了解決1TB=1024GB的問題，作者王毅傑 這樣論述：

由於網際網路的演進與電子商務的崛起，全球網際網路的傳輸量已經從TB(1024GB = 1TB)躍升到PB(1024TB = 1PB)甚至是來到EB(1024PB=1EB)的級別，在如此龐大的資料量流通的過程中，各式各樣的服務流程已逐漸邁向資訊化，顧客透過搜尋引擎(例如：Google)在網路上搜尋有興趣的產品資訊，然而現在有許多的媒體服務商會藉由顧客的授權並合理地收集顧客的資料，對於企業來說，若能精準地從由顧客行為所產生的數據中預測顧客所產生的價值並投其所好，相信對於獲利的掌控可有較多的彈性。過去的研究對於顧客價值的分析大部分都是使用統計相關(例如：Recency, Frequency, Mo

netary (RFM)模型)或是經驗管理法則(例如：平衡計分卡)的技術應用在顧客忠誠度、價值或是服務品質等。本研究採用機器學習的開源數據分析工具，建立三個決策樹相關的模型：XGBoost、LightGBM與隨機森林。根據顧客操作網站時所留下的行為與流量紀錄以及對應於網路商店的收入來預測顧客之間不同的顧客行為所產生的收入。除了建立模型訓練數據之外，並使用參數調整技術來優化模型訓練的成效。評估模型的方式則使用均方根誤差(RMSE)來檢驗三種模型之間的績效並針對演算風格差異進行討論，最後結果顯示XGBoost的預測結果較其他兩個模型誤差最小，其RMSE為49.098並以此結果作為預測模型之選擇並探

討顧客行為的差異，且在實務方面來說則可提供企業在規劃行銷活動、產品規劃或是預算推估等參考。

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