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出版者:中国对外翻译出版公司

作者:王昊亮

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-04

价格:38.50

装帧:平装

isbn号码:9787500107415

丛书系列:

图书标签:

• 电脑办公
• 办公软件
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• PowerPoint
• 办公技巧
• 快捷键
• 教程
• 参考手册
• 实用指南

图书简介： 《数字时代的数据科学实战指南：从理论到应用的全景解析》 导言：驾驭数据洪流，重塑商业未来 在信息爆炸的二十一世纪，数据已不再仅仅是记录过去的工具，它已成为驱动决策、催生创新、定义竞争力的核心资产。本书《数字时代的数据科学实战指南：从理论到应用的全景解析》并非侧重于基础的计算机操作或传统的办公软件应用，而是将焦点完全投射在复杂、前沿且具有高度实践价值的数据科学领域。它是一部为渴望深入理解和应用现代数据分析技术，以解决真实世界复杂问题（如市场预测、风险评估、客户行为洞察等）的专业人士、研究人员及高级学生量身定制的权威指南。 本书的撰写旨在弥合学术理论与工业实践之间的鸿沟，提供一套系统化、可操作的数据科学方法论框架。我们深知，真正的价值不在于掌握单一的软件操作技巧，而在于理解数据背后的统计学原理、机器学习算法的内在逻辑，以及如何将这些知识转化为可量化的商业成果。因此，本书的叙事主线紧密围绕“数据生命周期”展开，确保读者能构建起完整的知识体系。 第一部分：数据科学的基石——理论与准备 本部分奠定了读者理解后续复杂内容所需的基础知识，它摒弃了对基础电脑操作的赘述，直接切入核心的数学和统计学原理。 第一章：统计推断与概率模型构建 本章深入探讨了推断统计学在数据科学中的核心地位。我们详尽阐述了贝叶斯统计与频率学派方法的异同，重点分析了假设检验的严谨过程，包括P值的正确解读、置信区间的构建及其在A/B测试中的应用。内容涵盖了高维数据下的多重检验校正问题（如Bonferroni、FDR），并引入了非参数统计方法的适用场景，确保读者在数据分布未知或样本量受限时，仍能进行可靠的推断。 第二章：数据采集、清洗与特征工程的艺术 高质量的数据是成功分析的前提。本章不涉及简单的文件导入导出，而是专注于处理“脏数据”的复杂技术。我们详细介绍了处理缺失值（如多重插补法MICE）、异常值（基于MAD和IQR的检测）以及数据类型转换的策略。特征工程部分是本书的重点之一，涵盖了从原始数据中提取信息性特征的方法，包括时间序列数据的滞后特征构造、文本数据的TF-IDF优化表示，以及如何利用主成分分析（PCA）和流形学习技术进行有效的降维，以应对“维度灾难”。 第二部分：核心算法的深度解析与实现 本部分是全书的技术核心，它将数据科学中常用的算法进行解构，展示其数学基础、超参数调优的复杂性和实际应用中的陷阱。 第三章：监督式学习的精细调校 本章全面覆盖了回归与分类模型的构建。在回归方面，重点讨论了正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）如何平衡模型的偏差与方差，并引入了广义线性模型（GLM）在非正态响应变量（如泊松回归用于计数数据）中的应用。在分类方面，决策树的构建机制（如ID3, C4.5, CART）被详细剖析，并深入讲解了集成学习方法——随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM, XGBoost, LightGBM）——如何通过聚合弱学习器实现卓越的预测性能。评估指标（如ROC曲线下面积、精确率-召回率曲线、F1分数）的选取标准和解读方式被细致阐述。 第四章：无监督学习与模式发现 本章侧重于从无标签数据中提取结构和隐藏关系。聚类分析部分，除了基础的K-Means外，重点介绍了层次聚类（Agglomerative Clustering）的树状图解析，以及基于密度的DBSCAN在识别任意形状簇方面的优势。在关联规则挖掘中，我们超越了基础的Apriori算法，探讨了FP-Growth算法的效率，并针对大规模数据集的约束优化问题进行了探讨。 第五章：深度学习基础与前沿网络结构 面向非计算机视觉、自然语言处理等特定领域的读者，本章提供了深度学习的实用入门。我们首先建立全连接神经网络（FNN）的数学模型，讲解反向传播（Backpropagation）的梯度计算机制。随后，我们将重点放在理解卷积神经网络（CNN）的核心组件（卷积层、池化层）以及循环神经网络（RNN）在处理序列数据中的局限性，并引出长短期记忆网络（LSTM）的门控机制，这些内容旨在为读者提供一个坚实的、可用于定制化模型的理论基础。 第三部分：从模型到价值——部署与伦理 成功的模型不仅要在测试集上表现出色，更要在生产环境中稳定运行并产生实际价值。 第六章：模型验证、解释性与可信赖性（XAI） 本章强调了模型透明度的重要性。我们详细介绍了交叉验证的高级技术（如时间序列的滚动验证），以及如何使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等工具来解释复杂模型的预测结果，揭示特征对决策的贡献度。此外，针对模型偏差（Bias）的识别与缓解策略，特别是对公平性（Fairness）的量化评估，构成了本章的伦理实践核心。 第七章：大数据环境下的模型扩展与优化 本书探讨了当数据规模超越单机处理能力时的数据科学实践。我们简要介绍了分布式计算框架（如Spark MLlib）中常用算法的并行化策略。模型部署部分，侧重于构建可伸缩的预测服务API，以及使用容器化技术（如Docker）确保模型环境的一致性，从而实现从“笔记本实验”到“生产系统”的平稳过渡。 结语：持续学习的驱动力 《数字时代的数据科学实战指南》旨在提供一个全面的、深度的技术平台，使读者能够独立驾驭从数据清洗到模型部署的全过程。本书的价值不在于提供一系列即时可用的操作步骤，而在于赋予读者批判性思维和解决未知问题的能力。它是一本面向未来的工具书，鼓励读者不断探索新的算法、适应快速变化的技术栈，真正成为数据驱动决策的核心力量。

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阅读这本书的过程中，我最大的感受是它的“与时俱进”和“前瞻性”。它似乎总能走在技术变化的前沿，不像有些参考书，内容停留在好几年前的软件版本，等你学会了，软件界面都变了。这本书在介绍新功能时，处理得非常平衡，既照顾了习惯了旧版本操作的用户，又清晰地展示了新版本的优化和改进，避免了读者的认知混乱。我尤其欣赏它对数据安全和隐私保护的重视，在很多应用场景的讲解中，都穿插了相关的注意事项和最佳实践，这在当前这个信息安全日益重要的时代背景下，显得尤为必要和负责任。这本书没有回避那些让人头疼的“疑难杂症”，而是将它们整理成一个专门的“故障排除”章节，里面的问题大多是我在实际工作中遇到过但找不到标准答案的，这次终于找到了系统性的解决路径。这种对用户真实困境的捕捉和回应，体现了作者深厚的行业理解和实践经验，让人倍感亲切和信赖。

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这本书的封面设计给我留下了非常深刻的第一印象，那种深沉的蓝色调和简洁的排版，立刻让人感受到一种专业和严谨的气息。拿到手里，分量适中，纸张的质感也相当不错，不是那种廉价的纸张，翻阅起来手感很舒服。更重要的是，它不像市面上很多同类书籍那样堆砌华丽的辞藻或过时的截图，而是非常务实地聚焦于“现用现查”这四个字。我个人对于那些长篇大论的理论讲解向来是敬而远之的，更倾向于遇到问题时能快速定位解决方案的工具书。这本书的目录结构设计得非常清晰，模块划分合理，从基础的文档处理到进阶的数据分析，脉络分明。我特别欣赏它在章节过渡时采用的对比图示，能让人一眼就看出不同操作之间的逻辑关系。总体来说，这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的职场导师，默默地站在你的电脑旁，随时准备提供最精准的指引。它的实用性远超出了我最初的预期，光是那个快速索引系统，就为我节省了大量的摸索时间。

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这本书的排版设计简直是教科书级别的，细节之处彰显了制作者的匠心独运。我特别留意了书中关于图文混排的章节，那部分的处理非常到位。它没有简单地罗列步骤，而是采用了大量的“对比截图”，左边是错误示范或低效操作，右边是推荐的高效方法，这种直观的视觉冲击力，远比文字描述来得更有效。而且，图片的清晰度和分辨率都非常高，即便是放大查看细节，文字和图标依然锐利可辨，这一点对于需要精确操作的读者来说至关重要。此外，书中对快捷键的标注也做得非常人性化，它们不是孤零零地出现，而是紧密结合在具体的操作流程说明旁边，用醒目的颜色或边框进行了强调，让你在学习新技能的同时，自然而然地记住了提升效率的“秘密武器”。我甚至觉得，光是学习这本书中对于界面布局和信息层级组织的理解，都能对其他软件的学习产生积极的迁移作用。这种对用户体验的极致关注，让这本书的实用价值得到了质的飞跃。

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我发现这本书在内容编排上真正做到了“有的放矢”，它似乎非常了解我们这些日常办公族的痛点。比如，在处理电子表格时，很多教材会花大篇幅去讲解各种复杂的函数公式，但这本书却很聪明地将重点放在了那些最常用、解决实际问题效率最高的函数上，比如VLOOKUP的几种不同应用场景的实战解析，简直是为我量身定做。而且，它并没有满足于仅仅告诉你“怎么做”，而是深入到“为什么这么做”的层面，提供了操作背后的逻辑思考。我记得有一次我在做一个报告，需要快速整合不同来源的数据，传统方法会非常繁琐，但我翻阅这本书后，找到了一个非常巧妙的组合技巧，瞬间提升了效率。这种把“技巧”转化为“思维”的教学方式，是很多其他书籍所欠缺的。它不是教你怎么记住一堆操作步骤，而是教你怎么用软件去解决一个又一个具体的业务难题，这点非常值得称赞。这本书的语言风格也很有意思，平实中带着一丝幽默，读起来一点也不枯燥，仿佛作者就是在和你面对面交流，帮你排忧解难。

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这本书的价值，远不止于教会你如何使用软件的表面功能，它更像是在重塑你对日常办公流程的系统性认知。它打破了我们过去那种“头痛医头，脚痛医脚”的碎片化学习模式。比如，它会将“文档排版”、“图表制作”和“数据引用”这几个看似独立的任务，串联成一个完整的“项目汇报”流程进行讲解，让你明白每一步操作对最终产出的影响。这种结构化的学习方法，极大地提升了我对工作流的把控能力。另外，我注意到书中对不同行业应用场景的案例侧重有所不同，这使得不同背景的读者都能找到与自己工作内容高度相关的实例进行对标和练习。对于我个人而言，它帮助我从一个单纯的“操作执行者”转变为一个“流程优化者”，这对我职业发展来说是更有价值的提升。这本书与其说是工具书，不如说是一部实战手册，它教会我的，是如何更聪明、更高效地完成工作，而不是简单地完成工作。

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