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出版者:北方交大

作者:侯军

出品人:

页数:558

译者:

出版时间:2004-9-1

价格:55.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787810823180

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 数据分析
• 统计软件
• Windows
• 编程
• 数据处理
• 统计建模
• 商业分析
• 数据挖掘
• 入门教程

探索数据科学的基石：统计分析与商业智能的广阔天地 图书名称：[此处留白，请自行想象一本与“SAS for Windows”主题完全无关的图书名称] 引言：迈向知识的深度挖掘与应用 本书并非聚焦于特定的统计软件操作指南，而是旨在构建一个宏大而坚实的知识框架，引导读者深入理解现代数据分析的核心理念、方法论以及其在不同行业中的实际应用。我们探讨的重点在于“思想”与“实践”的结合，而非仅仅是工具的使用手册。它是一份通往更深层次数据洞察的路线图，旨在培养读者批判性思考和解决复杂问题的能力。 第一部分：数据素养与思维重塑 在信息爆炸的时代，数据已成为新的生产资料。然而，原始数据本身并无价值，只有经过提炼和理解的数据才能驱动决策。本部分将从哲学和方法论的高度，探讨什么是真正有价值的数据素养。 第一章：理解数据的本质与生命周期 我们首先要超越“收集”和“存储”的表面功夫，深入剖析数据的内在属性：数据的类型（定性、定量、时间序列、空间数据）、数据的质量（准确性、完整性、一致性、时效性）及其在组织内部的流动路径。我们将详细讨论数据治理的基础原则，如何建立起确保数据可靠性的内部机制，以及数据伦理在现代决策制定中的不可或缺性。探讨数据从采集到退役的整个生命周期管理策略，强调在每个阶段应采取的审慎态度。 第二章：统计思维的构建：概率、推断与不确定性管理 数据分析的基石是统计学。本章将深入探讨概率论在建模中的作用，区分描述性统计与推断性统计的边界。重点解析中心极限定理、大数定律等核心概念，并展示如何通过置信区间和假设检验来量化决策中的不确定性。我们着重于培养读者对P值、效应量（Effect Size）的准确解读能力，避免常见的统计误区，从而做出更稳健的商业判断。 第三章：从描述到洞察：数据可视化的叙事力量 优秀的数据可视化不仅仅是美观的图表，更是清晰的沟通工具。本章聚焦于如何根据数据类型和分析目标选择最合适的视觉表达形式（如散点图矩阵、热力图、河流图等）。我们将深入探讨信息密度、认知负荷以及“欺骗性可视化”的识别与规避。核心在于教会读者如何利用视觉语言讲述一个清晰、有说服力的“数据故事”，引导受众关注关键的模式和异常点。 第二部分：高级分析方法论与模型构建 当数据素养建立起来后，我们进入模型构建的殿堂。本部分将横跨传统统计模型与新兴的机器学习范式，侧重于理解模型的内在机制、假设检验及其适用场景。 第四章：回归分析的深度挖掘：超越线性模型的局限 回归分析是预测和解释关系的强大工具。本章将从多元线性回归的经典假设出发，系统性地介绍如何处理异方差性、多重共线性、残差的非正态性等常见问题。随后，我们将拓展到非线性回归、广义线性模型（GLM），如Logistic回归在分类问题中的应用，以及时间序列模型（ARIMA族）的基础结构，强调模型诊断的重要性，确保预测结果的稳定性和可解释性。 第五章：分类与聚类：探索数据结构 在数据中寻找自然分组是数据分析的重要组成部分。本章详细比较判别分析（DA）和逻辑回归在分类任务中的异同。在无监督学习方面，我们将深入剖析K-均值、层次聚类以及DBSCAN等聚类算法的数学原理和实践操作。重点讨论如何评估聚类结果的有效性（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数），以及如何将聚类结果转化为可操作的客户细分策略。 第六章：实验设计与因果推断 现代商业决策越来越依赖于量化干预的效果。本章是关于如何科学地设计实验，以分离出真正的因果效应。我们将详细讲解随机对照试验（RCT）的原则，以及在无法进行完美随机化时，如何运用准实验方法，如倾向性得分匹配（PSM）、断点回归（RDD）等，来构建更具说服力的因果推断框架。 第三部分：行业应用与数据驱动的战略决策 分析方法只有与业务场景相结合，才能发挥最大价值。本部分将展示数据分析如何在关键业务领域中发挥变革性作用。 第七章：风险管理与金融建模 本章聚焦于金融领域的数据应用。讨论如何利用历史数据构建信用评分模型（如违约概率预测），以及在资产管理中应用蒙特卡洛模拟进行风险情景分析。重点分析极值理论（EVT）在度量极端损失风险中的应用，以及如何将统计波动性模型（如GARCH）集成到投资组合优化中。 第八章：市场营销与客户生命周期价值（CLV） 客户行为数据是现代营销的核心。本章探讨如何使用生存分析（Survival Analysis）来预测客户的流失时间，如何利用RFM模型（近因、频率、金额）结合聚类分析进行高价值客户识别。更进一步，我们将构建预测客户生命周期价值的模型，指导市场资源的最优分配，实现个性化营销和精准推送。 第九章：运营效率优化与供应链预测 在工业和供应链管理中，预测需求和优化资源配置至关重要。本章将讲解如何应用平滑法（如Holt-Winters）和更复杂的结构化时间序列模型来提高需求预测的准确性。同时，探讨排队论在服务台、呼叫中心等场景中的应用，以优化资源调度，降低等待时间和运营成本。 结论：数据伦理、技术迭代与持续学习 本书的最后部分将目光投向未来。数据分析师不仅是技术执行者，更是数据的守护者和解释者。我们将讨论在算法偏见、隐私保护和数据透明度方面的责任。强调在技术快速迭代的背景下，持续学习统计学新进展（如贝叶斯方法、深度学习基础概念的非技术性理解）和保持批判性思维，是成为卓越数据洞察者的必经之路。本书提供的工具箱是思维上的，而非软件层面的，旨在让读者无论面对何种技术环境，都能保持分析的锐度和深度。

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