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出版者:清华大学出版社

作者:Richard.A.Johnso

出品人:

页数:602

译者:

出版时间:2001-4

价格:69.50元

装帧:

isbn号码:9787302043478

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计
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• 聚类分析
• 主成分分析
• 假设检验

《数据洞察：探索、建模与决策》 在这信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼有价值的洞察，并将其转化为明智的决策，已成为个人、企业乃至社会面临的关键挑战。本书《数据洞察：探索、建模与决策》正是应运而生，旨在为读者提供一套系统而实用的方法论，帮助他们掌握驾驭数据的核心能力。 本书并非一味堆砌复杂的理论公式，而是以清晰的逻辑和丰富的案例，引导读者逐步深入数据分析的海洋。我们从数据的基础出发，讲解数据的类型、收集、清洗与预处理，这是确保后续分析准确性的基石。理解数据的“语言”，学会识别和处理缺失值、异常值，进行有效的数据转换和特征工程，将为深度分析打下坚实的基础。 随后，我们将带领读者进入探索性数据分析（EDA）的奇妙世界。在这里，我们学习如何运用统计学原理和可视化技术，多维度地审视数据，发现隐藏的模式、趋势和关联。通过箱线图、散点图、直方图等多种可视化工具，以及描述性统计指标的计算，读者将能够直观地理解数据的分布特征、中心趋势、离散程度，并初步判断变量间的关系。EDA是后续建模过程中不可或缺的环节，它能帮助我们形成对数据的初步认识，从而指导模型选择和参数设置。 本书的重点之一在于数据建模。我们不局限于单一的模型类型，而是系统地介绍适用于不同场景的统计模型和机器学习算法。从经典的线性回归、逻辑回归，到更具代表性的决策树、随机森林、支持向量机，再到近年来越发重要的神经网络和聚类分析，本书都将一一阐述其背后的原理、适用条件、优缺点以及如何进行模型训练和评估。我们会详细讲解如何根据数据特性和业务目标，选择最合适的模型；如何通过交叉验证、调参等技术优化模型性能；以及如何理解模型的输出，例如回归系数的解释、分类概率的意义等。 尤其值得一提的是，本书在模型介绍中，将重点关注“可解释性”。在许多实际应用场景中，仅仅得到一个预测结果是远远不够的，理解模型为何做出这样的预测，其背后的驱动因素是什么，对于信任模型、迭代优化以及指导实际行动至关重要。因此，我们将在讲解模型的同时，强调如何通过模型诊断、特征重要性分析等方法，提升模型的透明度和可解释性。 除了预测和分类模型，本书还将深入探讨用于发现数据内在结构和关系的无监督学习方法。聚类分析将帮助读者理解如何将相似的数据点分组，从而发现数据的自然划分；关联规则挖掘将揭示数据项之间的有趣联系，例如“购买了商品A的顾客也很可能购买商品B”；降维技术如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）则能帮助我们简化数据复杂度，提取关键信息，为后续分析和可视化提供便利。 贯穿全书的另一条主线是如何将数据分析结果转化为实际决策。数据分析的最终目的是指导行动，解决实际问题。因此，本书将强调模型评估指标的选择与解读，例如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并讨论在不同应用场景下，应该侧重哪些评估指标。我们会通过大量实际案例，展示如何将统计模型的结果转化为可操作的商业策略、产品改进建议，或者科学研究的结论。 本书的写作风格力求严谨又不失生动，理论讲解深入浅出，并辅以大量图表和伪代码示例，帮助读者理解抽象的概念。我们鼓励读者动手实践，书中提供的案例数据和练习题，旨在帮助读者巩固所学知识，提升分析能力。 总而言之，《数据洞察：探索、建模与决策》是一本面向广大学习者，从数据基础到高级建模，再到决策应用的全面指南。无论您是统计学、计算机科学、经济学、金融学、市场营销，还是其他领域的从业者，只要您希望提升数据驱动的决策能力，本书都将是您宝贵的参考。它将帮助您拨开数据的迷雾，看见隐藏的规律，做出更明智、更有效的选择。

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这本书的深度和广度令人印象深刻，它不像市面上很多同类书籍那样只停留在浅尝辄止的层面。对于那些已经掌握基础统计知识，希望进一步深入学习多元数据处理方法的专业人士来说，这本书提供了极佳的进阶平台。我特别关注了书中关于结构方程模型（SEM）的章节，那部分内容的详尽程度和严谨性，远超出了我预期的“实用”范畴。作者不仅清晰地阐述了模型的构建逻辑，还深入探讨了指标的拟合优度评估标准，并给出了多组真实的案例分析，这些案例覆盖了社会科学、生物统计等多个领域，展现了多元统计分析的强大生命力。阅读过程中，我常常需要停下来，反复咀嚼某些论述，因为其中蕴含的统计思想非常深刻。这本书绝对称得上是工具箱里必备的一件趁手利器，它能帮助使用者在面对复杂数据结构时，迅速找到最合适的分析路径。

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坦白讲，我对统计学一直有些敬而远之，总觉得那是一门充满复杂公式和难以捉摸假设的学科。然而，这本《实用多元统计分析》彻底颠覆了我的看法。它的结构安排极其巧妙，从最基础的描述性统计入手，逐步过渡到回归分析、判别分析等更高级的主题，每一步都衔接得非常自然流畅。作者的文笔极其老练且富有洞察力，他似乎总能预见到读者在学习过程中可能产生的困惑点，并在关键时刻给出精辟的点评。我特别喜欢书中关于模型假设检验的部分，那块内容通常是很多教材的薄弱环节，但在这里，作者用大量的篇幅讨论了“为什么”这些假设很重要，以及在现实数据中“如何”去验证和修正它们。这种对实践操作细节的关注，使得这本书不仅仅是一本理论参考，更像是一本操作手册。它教会我的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做会更好”。

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这本书在逻辑组织上展现出一种罕见的清晰度与连贯性，它更像是为“应用者”量身定制的指南，而非纯粹的理论著作。作者的叙事节奏把握得非常到位，不会让人因为信息过载而感到疲惫。例如，在讲解区分度分析时，书中不仅仅给出了数学判别函数的推导，更着重分析了不同变量贡献度的解释，这对于需要向非专业人士汇报研究结果的人来说，价值巨大。此外，书中还穿插了一些历史背景和经典案例的简短回顾，这使得冰冷的数字背后多了一层人文色彩，让人在学习技术的同时，也能体会到统计思维的发展脉络。总而言之，它成功地在理论深度和操作易用性之间找到了一个近乎完美的平衡点，是一本值得反复研读、常置案头的佳作。

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我必须承认，市面上关于多元统计分析的书籍汗牛充栋，但真正能将“实用”二字贯彻到底的却凤毛麟角。这本著作的突出特点在于它的“去神秘化”倾向。作者没有采用那种故作高深的学术腔调，而是用一种非常接地气的方式，将复杂的多元方差分析（MANOVA）和集群分析（Cluster Analysis）拆解得非常细致。我特别欣赏它对数据预处理和异常值处理的详尽讨论，这恰恰是许多理论教材常常忽略的“脏活累活”，但在实际研究中却是决定分析成败的关键。书中对于多重共线性、异方差等问题的诊断和解决策略，提供了非常清晰的流程图和操作指南，让人感觉手中握着一张可以应对各种数据挑战的作战地图。读完之后，我感觉自己对自己的研究数据更有掌控感了，不再是盲目地运行程序，而是真正理解了每一个步骤背后的统计学含义和潜在风险。

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这本关于实用多元统计分析的书籍，着实让我受益匪浅。它的叙述方式非常平实，像是身边一位经验丰富的老师在耐心讲解，而不是冷冰冰的教科书。对于初学者来说，很多复杂的概念都能通过生动的例子和清晰的图示迎刃而解。我尤其欣赏作者在介绍理论时，总是能紧密结合实际应用场景。比如，在讲解主成分分析时，书中并没有过分纠缠于抽象的数学推导，而是花了大量的篇幅去解释如何用PCA来处理市场细分数据，如何有效地降维，同时又不失信息的完整性。这种“知其所以然”的讲解方式，让我真正理解了多元统计方法的价值所在，而不是仅仅记住公式。而且，书中对不同软件操作的指导也非常到位，无论是SPSS还是R语言，都有详细的步骤说明，这对于想立即上手实践的读者来说，简直是太贴心了。读完这本书，我感觉自己对如何科学地处理和解读复杂数据集有了更深刻的认识，完全摆脱了过去那种“套用公式”的机械感。

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较之类似主题的书，这本书相当“不实用”

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