譚磊的書由資料開始談起，解釋所謂的巨量資料時代，亦即資訊具有3V的概念: 大量化 (Volume)、多樣化 (Variety)及快速化(Velocity)，更加入說明為何巨量資訊近年來為何如此熱門的原因，因為商業界需要增加第四個"V"，即"Value"。此外，他也論及一般作者較少論及的採集演算法 ( algorithm )，並論及資料採集所需的軟體，甚至將電子商務的堂奧做簡要的說明，為了補足自己不頂好的記憶，將重要的關鍵字詞記錄下來，當作為來採礦的參考。 當然Hurwitz et al. (2013)的書也編寫的淺顯易懂，且重要的項目都粗黑體標示，也非常值得參考 。不知台灣哪天才會將此系列的書全部翻成中文。說真的，若非是得靠這技能吃飯的，若能至少找到本入門書看一下，或許能說是趕上科技討論的熱潮，在討論時才不會顯得孤單。 RFM模型 (譚磊，2013，8-21)為Authur Hughes所提出的論點，認為消費者交易的三個核心指標為下列三種: R: Recency: 最近購物與data mining當日的購物時間差異。 F: Frequency: 在"一定時期"的購買次數，消費頻率。 M: Monetary Value: 客戶在"一定時期"內的"每次"購買金額。 跳離率 (Bounce Rate)為網路上常用的指標 (譚磊，2013，9-3)，指的是進入一個網站之後不再繼續瀏覽， 也因為譚磊在文中極力推薦"R"程式，因此，我的衍生閱讀清單越來越長，書的厚度也越來越厚。 陳景祥 (2014: 12)認為程式語言的五個基本功能: 1. 變數與常數: 具有表達常數、一般變數及陣列變數的功能 2. 輸入與輸出: 收到訊號->處理->產生反應。 3. 條件執行 (conditional execuation)與邏輯判斷 (logical decision): if-else, while-then... etc. 如迷 宮鼠在檢測地板的磁條，或是遇到坑洞的處理原則。 4. 迴圈: for, while, until ... etc; 重覆執行的功能 5....
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