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出版者:清华大学出版社

作者:蔡建琼

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:2006-3

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302124344

丛书系列:

图书标签:

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深入浅出：商业数据建模与决策优化实战指南 本书旨在为商业分析师、数据科学家以及对运用先进统计方法解决实际商业问题抱有热情的专业人士，提供一套全面、实战导向的建模与决策优化工具箱。我们聚焦于如何将复杂的商业场景转化为可量化的统计模型，并通过严谨的数据驱动方法，实现业务流程的优化、风险的量化与未来趋势的精准预测。 --- 第一部分：商业数据采集、清洗与探索性分析的基石 在任何高级分析之前，数据的质量和理解是成功的先决条件。本部分将详细阐述从原始数据到可用于建模的结构化数据的全过程，确保分析的稳固性。 第一章：商业数据源的整合与ETL实践 数据源的兼容性挑战： 探讨企业常见数据源（CRM、ERP、日志文件、外部市场数据）的异构性及其整合策略。 高效的数据抽取、转换与加载（ETL）： 侧重于使用现代工具集（如Python Pandas/SQL）进行大规模数据预处理。重点关注时间序列数据的对齐、主键的建立与数据字典的维护。 处理不规则数据： 缺失值（Missing Data）的机制识别（MCAR, MAR, NMAR）及其应对策略，包括插补法（均值、中位数、回归预测、多重插补MICE）。 第二章：深度探索性数据分析（EDA）与可视化叙事 多维数据透视与特征分布检验： 不仅仅是直方图，更强调使用核密度估计（KDE）和箱线图来揭示数据分布的细微差别。检验数据正态性、齐次性和独立性假设。 特征间的关系挖掘： 运用热力图、散点图矩阵（SPLOM）和相关性分析（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔等级相关系数）来识别潜在的共线性问题和强预测因子。 异常值（Outlier）的识别与处理： 介绍基于统计距离（Mahalanobis Distance）和基于密度的（LOF）的异常值检测方法，并讨论在不损害模型泛化能力的前提下如何温和地处理它们。 --- 第二部分：核心预测模型构建与评估 本部分深入探讨解决商业核心问题的两大类模型：预测（Regression/Classification）与结构识别。 第三章：线性与广义线性模型的精修 多元线性回归（MLR）的鲁棒性增强： 详细讲解如何通过特征工程（特征交互项、多项式转换）来满足线性模型的假设。引入岭回归（Ridge）、套索回归（Lasso）和弹性网络（Elastic Net）以解决多重共线性，并进行模型选择（AIC/BIC）。 逻辑回归（Logistic Regression）在二元决策中的应用： 侧重于事件发生概率的解释，以及如何校准概率输出以提高决策的准确性。引入Probit模型作为对比。 泊松回归与负二项回归： 专门用于建模计数数据（如客户购买次数、网站点击率），解决方差大于均值（Overdispersion）的问题。 第四章：分类预测的高阶技术 决策树的构建与剪枝策略： 深入剖析ID3、C4.5和CART算法的内部机制，重点讲解如何通过成本复杂度剪枝（Cost-Complexity Pruning）来平衡模型的偏差与方差。 集成学习方法（Ensemble Methods）： Bagging与随机森林（Random Forest）： 探讨其如何通过降低模型方差来提高预测精度，并分析变量重要性（Permutation Importance）的可靠性。 Boosting算法的精妙（XGBoost/LightGBM）： 详细解析梯度提升机制，重点关注学习率（Learning Rate）的设置、正则化参数对防止过拟合的作用，以及在处理稀疏特征时的优势。 第五章：生存分析与时间事件建模 商业环境中的生存分析： 讲解其在客户流失（Churn）、产品生命周期和设备故障预测中的应用。 Kaplan-Meier估计器： 如何非参数地估计生存函数。 Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）： 解释风险比（Hazard Ratio）的商业含义，并检验比例风险假设的有效性。 --- 第三部分：非参数、聚类与因果推断在商业中的应用 本部分聚焦于数据结构未知的场景以及如何从观察数据中推断因果关系。 第六章：无监督学习：市场细分与客户分组 K-Means与K-Medoids的优化： 不仅计算中心点，更侧重于如何使用肘部法则、轮廓系数（Silhouette Score）科学地确定最佳集群数量$K$。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍凝聚法（Agglomerative）和分裂法（Divisive），以及如何通过树状图（Dendrogram）解释集群间的层级关系。 降维技术： 主成分分析（PCA）的数学原理及其在特征空间压缩和可视化中的应用；t-SNE与UMAP在复杂高维数据可视化中的实战步骤。 第七章：探索性因果推断与A/B测试的深入解析 超越相关性： 介绍因果推断的基本框架——潜在结果模型（Potential Outcomes Framework）。 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 详细说明如何构建匹配模型，以平衡处理组和对照组的协变量，减少选择性偏差。 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 适用于评估政策或干预措施（如新定价策略、营销活动）的净效应，重点在于平行趋势假设的检验。 A/B测试的统计严谨性： 如何计算所需的样本量、选择合适的显著性水平，以及如何避免多重比较的陷阱。 --- 第四部分：模型验证、部署与可解释性 一个好的模型必须是可靠、可信且易于在业务环境中被理解和应用的。 第八章：模型性能的严苛评估与诊断 分类模型的高级指标： 深入剖析混淆矩阵之外的指标——精确率-召回率曲线（PR Curve）、ROC曲线下面积（AUC）的实际业务意义，以及F1分数在类别不平衡问题中的权衡。 回归模型的诊断： 关注残差分析（Residual Analysis）——异方差性（Heteroskedasticity）的检验（如Breusch-Pagan检验）和自相关性的处理。 模型选择的交叉验证策略： 介绍K折交叉验证、留一法（LOOCV）以及时间序列数据的滚动验证（Rolling Origin Evaluation）的最佳实践。 第九章：模型可解释性（XAI）与决策支持 局部解释的必要性： 为什么企业需要知道“为什么”模型做出特定预测。 LIME与SHAP值： 详细介绍如何使用这些工具来解释复杂集成模型对单个预测的贡献度，实现对“黑箱”模型的透明化。 特征交互作用的可视化： 使用Partial Dependence Plots (PDP) 和 Individual Conditional Expectation (ICE) Plots来展示特征对预测结果的边际影响。 --- 本书特色： 本书所有章节均围绕真实的公司案例展开，从零售行业的客群细分到金融领域的信用风险评分，每一步分析都紧密结合商业目标。我们强调统计假设的验证与模型结果的业务化解读，确保读者不仅掌握技术，更能将统计洞察转化为可执行的商业策略。 目标读者： 具备基础统计学知识，希望系统性掌握现代商业数据分析流程与高阶预测技术的从业者。

评分☆☆☆☆☆

SPSS 是社会科学领域必备的软件，写定量论文不可缺少的工具，简单实用权威，只是功能相对较少，但如果不是在大学做研究的，基本够用。 这本书，比较务实，主要以语言写程序为主，傻瓜式的点击内容教得比较少，但写得浅显易懂，初学入门极其适合，能快事掌握SPSS的基本应...

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这本书的内容排版非常合理，章节之间的逻辑过渡自然流畅。我喜欢它将理论讲解、软件操作和案例分析紧密结合起来的方式。每学习一个统计方法，我都能立即在书中找到相应的实例，并通过实际操作来巩固和加深理解。这种“学以致用”的学习模式，让我觉得学习过程充满了成就感，也大大激发了我继续学习的热情。

评分☆☆☆☆☆

我是一名市场调研的从业者，平时工作中经常需要处理大量的客户数据。这本书的到来，简直就是雪中送炭。书中提供的那些关于市场细分、用户行为分析的案例，与我的实际工作需求高度契合。我迫不及待地按照书中的步骤，将我收集到的数据导入SPSS进行分析，结果让我惊喜不已。SPSS强大的数据处理和可视化能力，在书中得到了淋漓尽致的展现，也极大地提升了我的工作效率和分析的深度。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得SPSS是一款非常强大的统计软件，但苦于没有系统性的学习资料。这本书的出现，正好弥补了我的这一遗憾。作者从零开始，一步步带领读者掌握SPSS的各项功能，并且每一个步骤都解释得非常清晰。我跟着书中的教程，一步步完成了许多复杂的统计分析，感觉SPSS不再是高不可攀的工具，而是我手中得心应手的助手。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过学习SPSS，但总是因为觉得理论太枯燥而半途而废。直到我遇到这本书，我才发现原来SPSS也可以如此有趣。作者在讲解每个统计分析方法时，都会先解释其背后的逻辑，然后一步步指导如何运用SPSS来实现。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我对SPSS的理解更加透彻，也更愿意投入时间和精力去深入学习。

评分☆☆☆☆☆

作为一个初学者，我对SPSS的各种菜单和选项感到有些迷茫。这本书就像一本通俗易懂的SPSS指南，它用最简洁明了的语言，将SPSS的各项功能逐一呈现。我特别喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，那些精美的图表制作教程，让我能够轻松地将数据转化为具有说服力的图示，这对于我的报告撰写非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一名社会学专业的学生，我一直渴望能够将理论知识与实践操作相结合。这本书无疑为我打开了一扇新的大门。书中关于问卷设计、信度效度检验、以及各种社会学常用统计方法的详细讲解，让我受益匪浅。我尝试着将课堂上学到的理论知识运用到书中提供的案例中， SPSS的强大功能让我能够更直观地理解和验证那些抽象的社会学理论，为我的学术研究提供了有力的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手里的时候，就有一种沉甸甸的踏实感。封面设计朴实但不失专业，让我对接下来的学习充满了期待。翻开第一页，我立刻被作者严谨的逻辑和清晰的思路所吸引。书中并没有一开始就抛出复杂的理论，而是循序渐进地引导读者进入SPSS的世界。从最基础的数据录入、变量管理，到各种图表的制作，都讲解得细致入微，生怕读者错过任何一个细节。我尤其喜欢作者在讲解过程中穿插的那些实际案例，它们就像一座座灯塔，照亮了SPSS应用的广阔前景。

评分☆☆☆☆☆

我是一位心理学研究者，对SPSS在心理学实验数据分析中的应用非常感兴趣。这本书中提供的那些心理学案例，比如t检验、方差分析、回归分析等，都与我的研究方向高度相关。我按照书中的指导，对我的实验数据进行了分析，SPSS强大的统计功能让我能够更精确地探索心理现象的规律，为我的研究提供了坚实的数据支撑。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计分析抱有一种敬畏之心，总觉得那些公式和模型遥不可及。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。作者用生动形象的比喻和通俗易懂的语言，将原本枯燥的统计学概念讲解得妙趣横生。我特别欣赏的是，书中并没有仅仅停留在SPSS软件的操作层面，而是深入剖析了每一个统计方法的原理和适用条件。这让我明白，在使用SPSS进行分析时，我们不仅仅是点击鼠标，更是在进行严谨的科学探究。

评分☆☆☆☆☆

我一直对SPSS的各种高级统计方法感到好奇，比如多层次模型、结构方程模型等。这本书虽然没有直接涉及这些非常前沿的内容，但它为我打下了坚实的基础。通过对书中基础统计方法的深入理解和实践，我感觉自己已经具备了进一步探索更复杂统计模型的潜力。这本书就像一个引路人，让我看到了SPSS统计分析的广阔天地。

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