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出版者:清华大学出版社

作者:陈锐

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302051299

丛书系列:

图书标签:

• Delphi
• 分布式
• 多层架构
• 应用程序开发
• 客户端-服务器
• 数据库
• 组件
• 设计模式
• 软件工程
• 企业级应用
• VCL

《精益数据科学实战指南：从概念到落地的全景透视》 图书简介 在当今数据驱动的商业环境中，数据科学已不再是可选项，而是企业保持竞争力的核心要素。然而，从收集到的海量数据中提炼出真正可操作的洞察，并将其转化为商业价值，却是一条充满挑战的路径。《精益数据科学实战指南》旨在为读者提供一条清晰、务实且高效的路线图，帮助数据科学家、分析师、产品经理以及技术决策者驾驭这一复杂领域。本书摒弃了纯粹的理论堆砌，聚焦于“精益”原则在数据科学生命周期中的应用，强调快速迭代、最小可行性产品（MVP）的构建以及对商业目标的紧密对齐。 本书结构清晰，内容涵盖了数据科学项目的完整生命周期，从最初的问题定义和数据探索，到模型构建、部署、监控，直至最终的商业价值验证。我们致力于提供实用工具、经过时间检验的方法论，以及在真实世界项目中吸取的关键教训。 第一部分：精益思维与数据科学的融合 本部分奠定了本书的方法论基础。我们首先深入探讨“精益”原则（如消除浪费、快速反馈、持续改进）如何完美契合快速变化的数据科学领域。读者将学习如何避免“分析瘫痪”——即因追求完美数据或模型而延误项目交付的常见陷阱。 商业价值优先： 强调在项目初期就与业务方建立清晰的量化指标（KPIs）。数据科学项目成功的标准不是模型的精度，而是其为业务带来的实际收益。 最小可行数据集（MVD）的构建： 探讨如何通过识别最关键的特征和最小必要的数据量，快速启动模型原型验证，而不是等待数月时间清洗整个数据湖。 迭代与反馈循环： 介绍如何设计短周期的实验，用实际业务反馈（而非仅依赖技术指标）来指导下一步的数据探索方向。 第二部分：高效的数据采集、准备与特征工程 数据准备工作往往占据了数据科学项目80%的时间。本书提供了一系列高效策略，用以优化这一瓶颈环节。 数据源的敏捷集成： 介绍现代化的数据编排工具和技术，如何快速连接遗留系统、云端数据仓库和流式数据源，确保数据管道的可靠性和可维护性。 自动化特征提取框架： 重点介绍特征存储（Feature Stores）的概念与实践。读者将学习如何构建一个中心化的特征库，实现特征的复用、版本控制和在线服务，极大地提升团队间的协作效率。 处理“脏数据”的实用技巧： 结合实际案例，讲解如何利用统计方法和先进的缺失值填充技术，快速、有针对性地解决数据质量问题，避免过度投入在低价值的数据清洗工作上。 第三部分：模型构建的实用主义路径 本部分将引导读者超越对复杂算法的盲目追逐，转向以解决问题为导向的模型选择与构建。 基线模型的建立： 强调建立一个简单、易于解释的基线模型的重要性。这个基线不仅用于衡量后续复杂模型的提升幅度，还能在短期内提供初步的业务洞察。 算法选择的业务驱动力： 探讨在不同业务场景下（如预测、分类、聚类）如何根据可解释性要求、计算资源和延迟限制，选择最合适的算法。例如，在金融反欺诈场景中，可解释性远比盲目追求AUC值更重要。 模型选择的A/B测试方法论： 详细阐述如何设计严谨的实验来比较不同模型的性能。这包括样本量估算、流量分配策略，以及如何科学地解读A/B测试结果，避免得出误导性结论。 第四部分：MLOps——模型从实验室到生产的桥梁 数据科学项目的真正价值体现在生产环境中的稳定运行。《精益数据科学实战指南》将MLOps（机器学习运维）视为实现精益部署的关键。 自动化部署管道（CI/CD for ML）： 介绍如何利用容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes），构建端到端的自动化流程，实现模型的快速、安全部署。 模型监控与漂移检测： 阐述模型上线后必须持续关注的三个核心指标：数据漂移（Data Drift）、概念漂移（Concept Drift）和性能衰减。本书提供了实用的工具和警报机制，确保模型性能在生产环境中保持稳定。 模型治理与合规性： 针对特定行业对可解释性和公平性的要求，讲解如何集成可解释性工具箱（如SHAP/LIME），并建立模型版本追溯机制，满足监管要求。 第五部分：从洞察到决策：价值实现与组织优化 最后一部分聚焦于如何确保数据科学的产出能够有效地融入业务流程，并构建一个持续学习的组织。 数据产品化： 将模型预测结果封装成易于使用的API或嵌入到现有业务应用中，实现预测能力的“产品化”交付。 量化投资回报率（ROI）： 提供一套实用的框架，用于准确度量数据科学项目的商业影响，从而为未来的资源申请提供有力的数据支持。 构建高效的数据科学团队： 讨论数据科学家、数据工程师和业务分析师之间的最佳协作模式，以及如何通过工具和流程标准化，提升整个数据团队的交付速度和质量。 目标读者 本书面向所有致力于将数据科学转化为实际商业成果的专业人士。尤其适合有一定编程基础，但希望系统化、高效化管理和交付数据科学项目的从业者。无论您是初创企业的数据负责人，还是大型企业中负责推动AI战略的领导者，本书都将是您通往成功实践的宝贵参考。通过本书，您将学会如何用更少的资源，更快地交付更高价值的预测性解决方案。

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