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出版者:华东师范大学出版社

作者:茆诗松

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:1990-3

价格:11

装帧:

isbn号码:9787561703762

丛书系列:

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• 统计学与数学
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《数据炼金术：洞察未来的力量》 在这信息爆炸的时代，数据如同涌动的河流，奔腾不息，其蕴含的价值却常常被浑浊的表象所掩盖。人们渴望从这些杂乱无章的数字洪流中提炼出闪耀的黄金，洞察隐藏在事物表象之下的深刻规律，预见即将到来的趋势。本书《数据炼金术：洞察未来的力量》正是为这样一种渴望而生，它并非枯燥的理论说教，而是带领读者踏上一段充满发现与启迪的旅程，学习如何将原始数据转化为驱动决策、赋能创新、重塑未来的强大力量。 本书的核心在于“炼金术”，一个充满神秘与智慧的隐喻。在古代，炼金术士们试图将卑贱的金属转化为珍贵的黄金；而在现代，我们将数据视为一种原始的、尚未被充分发掘的资源，通过一系列精妙的“炼化”过程，使其升华为具有洞察力的知识和可行的见解。这并非虚无缥缈的魔法，而是基于严谨逻辑、科学方法和巧妙思维的实践。 第一部分：数据思维的基石——认知与准备 在开始数据炼金的旅程之前，我们需要建立起坚实的数据思维。这包括理解数据的重要性，认识到它在各个领域——从商业决策到科学研究，从社会治理到个人成长——所扮演的关键角色。本书将首先探讨为何数据如此重要，以及我们应该如何培养一种“数据驱动”的心态，不再仅仅依赖直觉或经验，而是将数据作为重要的参考依据。 我们将深入剖析数据的本质。数据并非总是完美无瑕的，它们可能存在缺失、错误、偏差，甚至是被刻意操纵。因此，掌握数据质量评估和初步清理的技术至关重要。想象一下，如果炼金术士使用的原料本身就含有杂质，最终的黄金又怎能纯净？本书将介绍如何识别数据中的“杂质”，并提供一些基础的“净化”方法，为后续的提炼打下坚实基础。 此外，本书还会强调问题的定义在数据分析中的首要地位。没有清晰的问题，再多的数据分析也可能只是无的射靶。我们会引导读者学习如何将模糊的业务需求或研究问题转化为具体、可量化、可操作的数据分析任务，如同炼金术士在开始炼制前，明确自己要寻求的是何种纯度的黄金。 第二部分：数据炼化的核心技术——方法与实践 当有了坚实的认知基础和清晰的目标后，我们将进入数据炼化的核心环节，介绍一系列能够将原始数据转化为有价值信息的关键技术。 数据探索性分析（EDA）： 这是数据炼金过程中最有趣也最关键的阶段之一。EDA就像是炼金术士在初步观察原料，了解其特性、成分和可能存在的潜在价值。本书将介绍各种可视化技术，如散点图、直方图、箱线图、热力图等，以及统计指标（均值、中位数、方差、相关系数等）的应用。通过这些工具，我们可以直观地发现数据中的模式、趋势、异常值和潜在的关系，为后续的深入分析提供线索。我们将强调如何通过“讲故事”的方式来解读这些图表和统计数据，让数据本身开口说话。 特征工程： 原始数据往往不能直接用于模型训练，需要经过“加工”才能更好地发挥其价值。特征工程就是数据炼金术中的“塑形”和“提纯”过程。本书将讲解如何从现有数据中创造出更有意义、更能反映问题的变量，例如将日期拆分为年、月、日、星期几，计算组合指标，或者对分类变量进行编码等。这需要对数据的业务背景有深刻的理解，并发挥创造性思维。 建模基础： 了解数据背后的规律，有时需要借助数学模型。本书将介绍一些简单但强大的建模技术，例如线性回归、逻辑回归等，它们能够帮助我们量化变量之间的关系，预测未来的结果。我们将以直观易懂的方式讲解模型的原理，避免过于抽象的数学推导，侧重于模型在实际问题中的应用和解读。我们还会探讨如何选择合适的模型，以及如何评估模型的性能，确保我们提炼出的“黄金”是真实可靠的。 第三部分：数据洞察的升华——应用与决策 数据炼金的最终目的，是将提炼出的知识转化为 actionable insights，驱动有效的决策。 解读与可视化： 即使是最复杂的分析结果，也需要用清晰、简洁的方式呈现给非技术背景的受众。本书将强调沟通的重要性，教授如何将技术性的分析结果转化为易于理解的叙述，并通过精心设计的数据可视化，将复杂的洞察直观地展示出来。这就像炼金术士需要向国王展示他提炼出的黄金，不仅要说明其纯度，还要展示其价值。 决策支持： 本书将提供如何将数据洞察应用于实际决策的案例和框架。无论是优化营销策略、改进产品设计、预测市场趋势，还是理解客户行为，数据都能提供强有力的支撑。我们将探讨如何将数据分析结果融入到决策流程中，形成良性循环，让数据成为决策的“指南针”。 风险与伦理： 在追求数据价值的同时，我们也必须警惕潜在的风险和伦理问题。数据偏见、隐私泄露、算法歧视等都是需要认真对待的问题。本书将引导读者思考数据使用的责任，以及如何在数据驱动的时代保持道德和诚信。 第四部分：数据炼金的进阶——挑战与展望 随着技术的发展，数据炼金的领域也在不断拓展。本书还将简要介绍一些进阶的概念和方法，例如机器学习的基本思想，如何处理非结构化数据（如文本和图像）的初步思路，以及大数据时代带来的机遇和挑战。 我们将展望数据炼金的未来，思考人工智能、深度学习等前沿技术如何进一步提升数据价值，以及普通人如何在这个日新月异的时代保持学习和适应。 《数据炼金术：洞察未来的力量》并非一本提供现成答案的“秘籍”，而是一套引领读者掌握方法、培养思维的“工具箱”。它适合任何希望在数字世界中游刃有余，渴望从海量信息中发现规律、做出明智决策的读者。无论您是商业人士、研究学者、产品经理，还是对数据充满好奇的探索者，都能在这本书中找到启发和力量，踏上属于自己的数据炼金之旅，将无形的数据转化为驱动成功的有形力量。 本书承诺，它将是一次不枯燥、不晦涩、充满实践指导的阅读体验。我们将用鲜活的案例、通俗的语言，带领您一步步掌握数据分析的精髓，让您在数据的海洋中，不再迷茫，而是成为那个能够驾驭浪潮、发现宝藏的“数据炼金术士”。

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这本书的排版简直是一场视觉盛宴，尤其对于我这种长时间面对屏幕工作的人来说，简直是福音。纸张的触感温润而不反光，字体的选择是经典的衬线体，阅读起来非常舒适，即便是连续阅读几个小时也不会感到明显的眼部疲劳。我最喜欢的一点是它在处理那些看似枯燥的理论证明时所采用的“渐进式”讲解策略。作者似乎非常懂得初学者的心理障碍，他们不会一下子抛出复杂的定理，而是先用通俗的语言勾勒出核心思想，然后逐步引入符号和数学语言进行严密论证。举个例子，在讲解中心极限定理（CLT）时，书中用了足足三页的篇幅来对比不同分布下样本均值分布的收敛过程，配图虽然是简单的曲线图，但配文却非常精妙，指出了每一步收敛背后的统计学意义。这让我深刻体会到，统计学的美感并不在于公式的复杂，而在于它能够用简洁的数学语言描述随机现象的本质规律。这本书的价值在于，它不仅教你“是什么”，更让你理解“为什么是这样”。

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我必须承认，这本书的入门难度比我预期的要高出不少，它绝不是那种可以轻松翻阅的“统计学入门读物”。我刚开始接触时，花了相当长的时间才适应作者的叙事节奏。这本书似乎是为那些已经对微积分和线性代数有扎实基础的读者量身打造的。它的深度主要体现在对假设检验（Hypothesis Testing）的论述上。作者对不同检验方法（如t检验、F检验、卡方检验）的适用条件、零假设与备择假设的设定逻辑，以及P值背后的哲学含义，都进行了极其详尽和深入的剖析。尤其是关于“如何选择最合适的检验”这一章节，作者提供了一个非常实用的决策树流程图，这个流程图的绘制精确且逻辑链条完整，我发现自己过去在做数据分析时很多凭直觉选择的方法，在这本书里找到了清晰的理论依据。它迫使我重新审视了自己过去对统计推断的理解，让我意识到，很多看似合理的结论，如果没有经过严格的统计学检验，其可靠性是存疑的。

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这本书的封面设计得非常简洁大气，米白色的封皮上只印着几个烫金的黑色宋体字，书脊也很工整，拿在手里有一种沉甸甸的质感，让人立刻感受到它内容的厚重与专业性。我是在准备一个比较复杂的项目报告时偶然看到这本书的，当时正为如何恰当地处理大量实验数据而苦恼。翻开第一页，首先映入眼帘的是非常清晰的目录结构，内容脉络分明，从基础的概率论回顾到高级的推断统计，几乎涵盖了所有我认为一个严谨的科研人员需要掌握的统计学分支。作者的行文风格非常严谨，每一个公式的推导都详细到让人几乎不需要自己再动笔去演算。不过，我个人更欣赏的是它在案例选择上的独到眼光，那些穿插在理论讲解中的实际应用场景，往往能瞬间点亮我脑海中模糊的概念，让我明白为什么这些复杂的数学工具在现实世界中如此重要。例如，书中关于最大似然估计（MLE）的讲解，并非仅仅停留在数学证明上，而是通过一个关于粒子衰变速度的经典物理学例子来阐述其在参数估计中的最优性，这种结合让我感觉自己不仅仅是在学习一门技术，更是在学习一种解决问题的思维方式。

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这本书的内容组织结构体现了一种高度的系统性和逻辑性，简直就像是为构建一个完美的统计知识体系而精心设计的蓝图。我特别欣赏它在章节衔接上的流畅性，前后呼应非常到位。例如，在前面对随机过程的基础介绍后，紧接着就引入了时间序列分析中的自回归模型（ARIMA），这种紧密的逻辑串联，使得知识的传递如同水到渠成，而不是零散的知识点堆砌。更让人感到惊喜的是，作者在全书的附录部分提供了一个非常详细的“常用统计分布的性质速查表”，这张表内容详尽到连一些小众分布的矩函数（Moment Generating Functions）都清晰列出，这对于需要频繁查阅公式的实践者来说，无疑是极大的便利。我常常在阅读过程中，会忍不住停下来，去对比研究一下这本书与我过去参考的其他统计学教材在处理同一个概念上的细微差异，最终发现，这本书在概念的辨析和边界的界定时做得尤为出色，毫不含糊。

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这本书的行文风格有一种独特的、近乎于“老派”的学术魅力，它不追逐时髦的、花哨的图表渲染，而是将所有的能量都聚焦于概念的精准定义和数学逻辑的严密推导。我注意到，书中很少使用第一人称叙述，而是用一种客观、冷静的语调来陈述事实和定理，这使得整本书读起来庄重而可靠。在处理回归分析（Regression Analysis）这一核心部分时，作者对多重共线性（Multicollinearity）的讨论尤为深刻，他们不仅指出了其危害，还提供了多种诊断指标（如VIF）的计算方法，并结合了实际数据的模拟实验来演示当共线性存在时参数估计的不稳定性和标准误的膨胀，这种具象化的展示，比单纯的公式推导有效得多。整本书散发着一种经过时间沉淀的学术厚度，它不迎合快餐式的学习需求，而是要求读者投入足够的时间和精力去啃食，但只要你坚持下来，所获得的回报是极其丰厚的——它为你打下了一个坚不可摧的统计学底层基础。

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内容不够全面，还得结合茆诗松其他书籍，课后例题挺虐人的。

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内容不够全面，还得结合茆诗松其他书籍，课后例题挺虐人的。

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