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出版者:人民卫生出版社

作者:李君荣等编

出品人:

页数:315 页

译者:

出版时间:2003年01月

价格:30.0

装帧:平装

isbn号码:9787117053440

丛书系列:

图书标签:

• 医疗保险
• 统计学
• 健康经济学
• 风险管理
• 精算
• 数据分析
• 流行病学
• 医疗卫生
• 生物统计
• 保险

现代数据科学导论：从基础理论到前沿应用 本书聚焦于当代数据科学领域的核心概念、方法论及其在实际问题解决中的广泛应用。它旨在为读者构建一个全面、深入且结构化的知识体系，覆盖从数据采集、清洗、探索性分析到高级建模与部署的全过程。本书尤其强调理论与实践的紧密结合，辅以丰富的案例研究和编程实现细节，以确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 --- 第一部分：数据科学的基石与思维范式 第一章：数据科学的宏观图景与核心伦理 本章首先勾勒出数据科学在信息时代中的战略地位，明确其与统计学、计算机科学及特定领域知识的交叉点。深入探讨数据生命周期（Data Lifecycle）的各个阶段，从问题定义、数据获取到结果的社会化影响。重点分析数据治理（Data Governance）的重要性，包括数据隐私（如GDPR、CCPA等规范的初步介绍）、数据安全、以及算法公平性（Algorithmic Fairness）的伦理挑战。通过分析近年来著名的AI伦理争议案例，引导读者树立负责任的数据实践观。 第二章：统计学基础回顾与数据驱动思维的建立 虽然本书侧重应用，但本章对统计推断的基础概念进行了必要的梳理，特别是与机器学习紧密相关的部分。内容涵盖概率论基础（如贝叶斯定理在现代建模中的重现）、随机变量、描述性统计（集中趋势、离散度）的深入解读。更重要的是，本章引入了“统计思维”（Statistical Thinking）的建立，强调实验设计（Design of Experiments, DOE）的原则，包括随机化、对照组设置和混杂因素的控制，为后续的因果推断打下坚实基础。 第三章：编程环境与高效数据处理 本章聚焦于现代数据科学实践中不可或缺的工具栈。详细介绍Python作为主要编程语言的特性及其生态系统（NumPy, Pandas, SciPy）。深入讲解Pandas中的高级操作，如多级索引（MultiIndex）、时间序列数据处理（DatetimeIndex、重采样、滞后分析）以及高效的数据合并与重塑技术（`merge`, `join`, `pivot_table`）。同时，引入R语言在统计建模与可视化方面的独特优势，并探讨SQL在处理大规模结构化数据时的关键查询技巧，强调不同工具间的协同工作模式。 --- 第二部分：数据准备、探索与可视化 第四章：数据采集、清洗与预处理的艺术 真实世界的数据往往是“脏乱差”的。本章将数据准备视为建模成功的关键瓶颈，进行详尽讲解。内容包括缺失值（Missing Data）的处理策略，区分完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR），并详细对比均值/众数填充、删除、以及多重插补（Multiple Imputation, MI）等方法的适用场景和潜在偏差。此外，深入讨论异常值（Outliers）的检测方法（如Z-Score、IQR、基于距离的方法），以及数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization）在不同算法中的影响。 第五章：特征工程：从原始数据到模型的语言 特征工程被视为连接原始数据与模型性能的桥梁。本章系统讲解特征构建的核心技术。对于分类数据，详细介绍独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）及其在处理高基数特征时的挑战。对于数值数据，涵盖了分箱（Binning/Discretization）、多项式特征的创建、以及特征交叉（Feature Interaction）的自动发现技术。特别关注时间序列特征的提取，如周期性特征、趋势项和滞后特征的构建。 第六章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化原理 EDA是理解数据内在结构和发现潜在问题的首要步骤。本章不仅介绍统计图表（直方图、箱线图、散点图矩阵），更深入探讨可视化背后的认知心理学原理。讲解如何选择最能传达信息的可视化类型（如热力图、小提琴图、平行坐标图）。通过`Matplotlib`和`Seaborn`（或R的`ggplot2`），指导读者创建静态和交互式（如`Plotly`）的高质量图形，并重点分析如何利用可视化来诊断数据分布、识别相关性以及发现模型假设是否成立。 --- 第三部分：核心建模技术与预测分析 第七章：监督学习：回归模型的深入剖析 本章聚焦于连续变量预测。详细阐述多元线性回归（Multiple Linear Regression）的假设检验（如多重共线性、异方差性、残差的正态性）。引入正则化技术——岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）——作为处理过拟合和特征选择的强大工具，并解释 $ ext{L}1$ 和 $ ext{L}2$ 范数在模型复杂度惩罚上的区别。同时，讨论广义线性模型（GLM）的结构，为后续的分类问题做铺垫。 第八章：监督学习：分类算法的原理与实践 分类问题是监督学习的核心。本章系统讲解逻辑回归（Logistic Regression）作为基准模型的构建过程，并深入解析其概率解释。随后，详细介绍基于树的模型：决策树（Decision Trees）的构建准则（熵、基尼不纯度）、剪枝技术，以及集成学习的威力——随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）。针对GBM，详细剖析XGBoost、LightGBM等现代框架的核心优化策略（如稀疏数据处理、梯度直方图）。 第九章：模型评估、选择与性能度量 选择正确的度量标准至关重要。本章区分了回归（MSE, MAE, $R^2$）和分类（准确率、精确率、召回率、F1分数）的评估指标。重点讲解混淆矩阵（Confusion Matrix）的解读，以及在不平衡数据集（Imbalanced Datasets）中，ROC曲线、AUC值和PR曲线（Precision-Recall Curve）的绝对重要性。此外，深入讨论模型验证的科学方法：交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）以及偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的概念应用。 --- 第四部分：无监督学习与高级主题 第十章：聚类分析与数据降维 无监督学习用于发现数据中隐藏的结构。本章详细讲解基于划分（Partitioning-based）的聚类方法，如K-Means的优化算法（K-Means++）和层次聚类（Hierarchical Clustering）。讨论如何确定最优聚类数（如肘部法则、轮廓系数）。在降维方面，深入剖析主成分分析（PCA）的数学原理（特征值分解、方差最大化），并介绍t-SNE和UMAP在可视化高维数据结构中的应用。 第十一章：时间序列分析与预测 本章专门针对具有时间依赖性的数据。从时间序列的分解（趋势、季节性、残差）入手，介绍平稳性检验（ADF检验）。详细讲解ARIMA族模型（AR, MA, ARMA, ARIMA）的构建步骤（Box-Jenkins方法）。对于非线性或复杂模式，引入指数平滑法（如Holt-Winters）以及基于机器学习的序列预测模型（如使用LSTM/GRU的深度学习方法）。 第十二章：因果推断与实验设计的高级视角 超越相关性，理解“为什么”是数据科学的终极目标之一。本章介绍因果推断的现代方法论。讲解潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）和反事实分析。重点介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）如何模拟随机对照试验（RCTs）来控制观测偏差。此外，引入双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）和工具变量（Instrumental Variables, IV）在处理内生性问题时的应用场景。 --- 第五部分：模型部署与未来趋势 第十三章：机器学习模型的工程化部署 一个优秀的模型只有投入实际应用才能产生价值。本章关注模型的生产化流程（MLOps的初步概念）。讲解模型序列化（Pickling/Joblib）的最佳实践，API接口的构建（如使用Flask/FastAPI），以及容器化技术（Docker）在保证环境一致性上的作用。讨论模型监控的关键指标，如预测漂移（Concept Drift）和数据漂移（Data Drift）的检测与再训练策略。 第十四章：深度学习简介与前沿方向展望 本章提供对深度学习范式的概览，重点关注其在结构化数据分析中的潜力。介绍人工神经网络（ANN）的基本结构、激活函数及其梯度下降优化器（如Adam）。简要介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在特定领域的应用。最后，展望联邦学习（Federated Learning）、可解释性AI（XAI，如SHAP和LIME）等数据科学研究的前沿领域，鼓励读者持续学习。 --- 附录 A：常用统计分布表与检验统计量速查 附录 B：Python/Pandas 高性能操作备忘录 本书的结构力求严谨而不失实用性，为读者提供一套从理论到实践、覆盖数据科学全景的坚实工具箱。

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拿到这本厚厚的《医疗保险统计学》，我首先被它那种沉稳、几乎是“百科全书”式的覆盖面所震慑。它确实很全面，从最基础的概率论在保险中的应用，到复杂的费率厘定机制，几乎涵盖了医疗保险统计的整个知识谱系。然而，这种全面性也带来了一个副作用：深度上的权衡。在讲解“损失准备金估计”的章节，作者详尽地介绍了链梯法（Chain Ladder Method）及其变种，这对理解传统准备金估值非常有帮助。但当涉及到现代保险公司普遍采用的、基于蒙特卡洛模拟的精算方法时，描述得却相当精简，似乎只是点到为止。我个人尤其关注巨灾风险（Catastrophe Risk）的建模，期待能看到更多关于极值理论（Extreme Value Theory）在医疗索赔分布尾部处理上的实例解析。书中的案例数据看起来非常“干净”，似乎都是理想化的场景，这使得读者在尝试将理论应用到真实、充满噪音的医疗理赔数据库时，会遇到巨大的认知落差。总的来说，这本书更适合作为大学本科或研究生课程的教材，用于系统性建立框架，但对于追求解决特定、高难度实务问题的从业者而言，可能需要在其他更专业的期刊或报告中寻找更尖锐的工具箱。

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对于不同国家/地区的医疗保险体系差异的讨论，是这本书中我感觉最薄弱的一环。鉴于医疗保险的法规和支付体系（如美国的HMO、PPO与欧洲的社会保险体系）差异巨大，一个统计学工具的适用性往往受限于其制度背景。这本书似乎在很大程度上默认了一个北美或西欧的、以私人保险为主导的背景来进行所有模型和假设的阐述。比如，在讨论慢性病管理（CCM）的成本效益分析时，完全没有触及公立医疗体系中，政府如何通过设定支付上限（Rate Setting）来间接影响保险公司的定价策略和风险选择行为。对于一个希望在全球化视野下工作的精算师或数据分析师来说，这种“一刀切”的论述方式是远远不够的。我期望看到更多的跨文化案例对比：比如，如何调整针对特定种群的健康风险评分模型，使其在人口结构截然不同的地区依然保持预测效力。缺乏这种地域和制度层面的对比分析，使得本书的普适性大打折扣，读起来更像是一份针对特定市场环境的内部培训手册，而非一本全球性的参考著作。

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书中关于数据质量和隐私保护的讨论，给我的感受是略显陈旧。在当前大数据和HIPAA（或GDPR）法规日益严格的背景下，医疗统计的挑战早已从“如何建模”转向了“如何在合规的前提下获得和清洗数据”。这本书在介绍数据来源时，大多停留在传统保险公司的理赔数据库和电子病历（EMR）的初级整合阶段。我希望看到更多关于去标识化技术（De-identification techniques）、差分隐私（Differential Privacy）在处理敏感健康数据时的应用细节。例如，如何利用合成数据（Synthetic Data Generation）来训练模型以规避直接使用真实患者记录的合规风险？再者，对于欺诈检测模型的实时性要求，书中并未给予足够的重视。传统的频率/严重度模型侧重于事后分析，而现代保险统计更需要能够实时标记异常索赔的贝叶斯网络或图模型。因此，这本书在数据工程和先进数据治理方面的探讨，与当前数据科学在医疗健康领域的快速发展步伐相比，明显有所滞后，使得其在指导现代保险数据团队建设方面显得力不从心。

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读完大半，我深感这本书的语言风格过于学术化和去人情味。统计学的魅力在于它能将复杂的世界模型化，并赋予我们预测的工具，但在本书中，这种“工具性”的展示被冗长的数学推导和晦涩的术语所包裹。例如，在解释信息值准则（AIC/BIC）在模型选择中的应用时，作者直接抛出了复杂的贝叶斯公式，却没有花足够的时间来解释“信息损失”这一概念在实际保单设计中是如何影响客户体验和公司利润的直观联系。我更喜欢那种能将统计概念与具体的医疗场景紧密联系起来的叙述方式——比如，当一个模型的AUC从0.8提升到0.85时，这在减少不必要的体检项目或提高慢病管理依从性上，究竟意味着每年节省了多少人均保费？书中缺乏这种“价值转化”的桥梁。它似乎假设读者已经完全理解了这些模型背后的商业逻辑，从而使得阅读过程变成了一种纯粹的智力练习，而非一个发现解决实际问题方案的过程。这使得对保险业务本身不太熟悉，但统计功底较好的读者，可能会在理解应用场景时感到吃力。

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这本《医疗保险统计学》读下来，我感觉作者在某些关键的实操层面和前沿理论的结合上处理得有些保守了。比如，在风险评估模型构建的部分，我原本期待能看到更多关于机器学习，特别是深度学习在处理海量异构医疗数据时的具体应用案例。书中花了大量的篇幅去讲解经典的线性回归、逻辑回归以及生存分析中的Cox模型，这些固然是基础，但对于一个希望跟上行业步伐的读者来说，稍显滞后。我希望看到的是，如何利用梯度提升树（如XGBoost或LightGBM）来优化医疗服务使用率的预测精度，或者如何运用时间序列分析来更好地捕捉季节性疾病爆发对保费定价的影响。此外，在阐述精算假设（如死亡率、发病率的调整）时，论述过于侧重于历史数据的拟合，对于如何融入当前公共卫生政策变化、基因健康信息等动态变量的考量，探讨得不够深入。整本书的结构偏向教科书式的严谨，但缺乏对“为什么现在要用这个新方法”的强有力论证，使得一些本应是亮点的章节读起来像是对过去理论的复述，而非面向未来的指引。对于有一定统计学基础，想跨界到医疗保险精算领域的专业人士来说，这本书的“新知”部分略显单薄，更像是一本扎实的入门参考书，而非进阶指南。

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