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出版者:清华大学出版社

作者:洪楠

出品人:

页数:580

译者:

出版时间:2003-4-1

价格:55.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787810821209

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• Windows
• 教程
• 社会科学
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• 数据处理
• 统计软件

图书名称：《现代数据分析与可视化：从理论到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一套系统、深入的数据分析与可视化教程，内容涵盖从数据采集、清洗、处理到高级统计建模和图形化报告的完整流程。我们聚焦于当代数据科学领域的核心工具和方法论，帮助读者构建扎实的分析思维，并能将复杂的数据转化为可执行的商业洞察。 本书结构清晰，逻辑严密，理论阐述力求精准，实践指导力求详尽。我们避免了对特定软件操作界面的冗余描述，而是将重点放在分析思想的建立、统计模型的选择与解读，以及结果的有效沟通上。 第一部分：数据分析的基石与思维构建 本部分致力于奠定读者坚实的数据分析基础，培养批判性的数据思维。 第一章：数据时代的本质与分析框架 理解数据驱动决策的价值：数据如何重塑行业格局。 探索分析项目的生命周期：从业务问题界定到部署与监控。 描述性统计的深度解析：不仅仅是均值和标准差，深入探讨分布形态、集中趋势与离散度的内在含义及其对后续分析的影响。 数据的质量与伦理考量：偏倚的识别、隐私保护的重要性及负责任的数据使用原则。 第二章：数据准备的艺术与科学 数据源的整合与预处理： 探讨结构化、半结构化和非结构化数据的接入技术。 缺失值处理的策略对比： 深入比较删除法、插补法（均值、中位数、回归法、多重插补）的优缺点及其对模型稳健性的影响。 异常值的识别与处理： 基于统计方法（如箱线图、Z-Score、IQR）和基于模型（如隔离森林）的识别技术，以及何时应该保留异常值。 数据转换与规范化： 深入讲解对数转换、Box-Cox变换、以及Min-Max规范化、Z-Score标准化在不同模型中的适用性。 特征工程的创造性实践： 如何基于领域知识创建有意义的新特征，包括时间序列分解、文本特征的提取（如TF-IDF的原理与局限）。 第二部分：核心统计推断与建模技术 本部分是本书的核心，详尽介绍主流的统计推断方法和回归建模技术。 第三章：概率论基础与统计推断 随机变量与常见分布： 正态分布、泊松分布、二项分布的实际应用场景及参数估计。 抽样理论与大数定律： 中心极限定理在推断中的关键作用。 假设检验的完整流程： 零假设、备择假设的构建，P值、置信区间的精确解释，以及I类/II类错误的权衡。 非参数检验的必要性： 当数据不满足正态性或样本量较小时，如何选择Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。 第四章：线性回归模型的精要 最小二乘法的几何意义与代数推导： 理解回归系数的本质。 多元线性回归的深入探讨： 交互项的构建与解释、多项式回归的运用。 模型诊断的五大支柱： 残差分析（正态性、独立性、同方差性检验）、Cook距离、高杠杆点识别。 多重共线性： 识别（VIF）与解决策略（岭回归、套索回归的引入）。 模型选择的原则： 逐步回归（前向/后向）、AIC/BIC准则的比较。 第五章：广义线性模型（GLM）的应用 连接函数与指数族分布： 为什么需要GLM。 逻辑回归（Logistic Regression）： 用于二分类问题的原理、优势、以及对几率比（Odds Ratio）的准确解读。 泊松回归与计数数据分析： 处理事件发生次数的建模，解决过度离散（Overdispersion）问题。 负二项回归： 应对计数数据中常见的过度离散现象。 第六章：方差分析（ANOVA）与非参数替代方案 单因素与多因素ANOVA： 原理、F检验的含义，以及事后多重比较（Tukey HSD, Bonferroni校正）的正确使用。 重复测量方差分析： 处理时间序列或相关样本的设计。 MANOVA（多元方差分析）： 当多个因变量同时存在时的分析方法。 第三部分：进阶分析技术与预测建模 本部分聚焦于处理复杂数据结构和构建更具预测能力的模型。 第七章：时间序列分析基础 时间序列的分解： 趋势、季节性、随机波动。 平稳性检验： ADF检验的意义。 ARIMA模型的构建与应用： 自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）的参数确定（ACF/PACF图的解读）。 季节性时间序列模型（SARIMA）的实战。 第八章：分类与聚类技术 判别分析（DA）： 线性与二次判别分析的适用场景。 K-近邻（KNN）算法： 距离度量的选择与“维数灾难”。 决策树（Decision Trees）： 熵、信息增益的计算，以及剪枝技术。 无监督学习： K-Means聚类的原理、肘部法则的应用、以及层次聚类的优势。 第四部分：数据可视化与报告沟通 有效的分析结果必须以清晰、无误导性的方式呈现。 第九章：可视化设计的核心原则 数据墨水比与避免不当图表： 识别和避免常见的可视化陷阱（如不从零开始的轴、面积失真）。 叙事性可视化： 如何通过图表引导读者的注意力，讲述数据背后的故事。 常用图表的深度应用： 分布展示： 直方图、密度图、小提琴图。 关系探究： 散点图矩阵、热力图。 比较分析： 堆叠条形图、分组条形图的优缺点。 第十章：高级交互式报告与结果呈现 构建可解释的模型报告： 不仅报告系数，更要报告其实际业务影响。 关键绩效指标（KPI）的仪表板设计： 关注用户体验和信息密度。 动态数据探索： 介绍如何利用现代工具进行结果的可交互展示，使得非技术人员也能进行初步探索。 本书特色 本书强调“为什么”和“如何做”的结合。我们提供丰富的理论背景，确保读者理解模型背后的数学逻辑，而非仅仅是调用函数。大量的实战案例贯穿始终，所有案例数据均源自真实的商业、金融或社会科学场景，要求读者亲自动手进行完整的分析流程。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭复杂的数据集，并以统计学家的严谨性、艺术家的洞察力来呈现分析成果。

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