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☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:梅长林

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2006-2

价格:23.60元

装帧:

isbn号码:9787040186840

丛书系列:普通高等学校信息与计算科学专业系列丛书

图书标签:

• 数据分析
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《洞察之眼：数据背后的故事》 在这信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同一汪深邃的海洋，蕴藏着无限的价值与奥秘。然而，如何从这片海洋中捕捞出闪耀的珍珠，如何读懂数据背后默默诉说的故事，却成为横亘在许多人面前的挑战。《洞察之眼：数据背后的故事》便是一本旨在点亮你探索数据世界之路的指南。它并非枯燥的技术手册，也不是抽象的理论堆砌，而是一场循序渐进的认知升级，引领你学会用一种全新的视角去看待和理解周遭的世界。 本书的独特之处在于，它将数据分析的过程，拆解为一系列易于理解的、富有逻辑的步骤，并以生动形象的案例贯穿其中。你无需拥有深厚的数学或编程背景，就能逐步掌握如何提出一个好的问题，这是数据分析的起点，也是决定其价值的关键。我们会探讨如何从模糊的商业需求或研究方向出发，将其转化为可以量化、可以探索的具体问题。例如，一家电商公司想提升用户复购率，那么“哪些用户最有可能再次购买？”“用户在什么情况下最容易流失？”“哪些营销活动对提升复购率最有效？”这些便是初步的数据分析问题。本书将详细介绍几种经典的“问题画布”模型，帮助你系统地梳理思路，避免在数据海洋中迷失方向。 接下来，我们进入数据的收集与清洗阶段。再精妙的分析方法，也依赖于高质量的数据。本书将带领你了解不同类型的数据源，如数据库、API接口、文本文件、传感器数据等，并提供实用的策略来有效地获取所需信息。更重要的是，我们会深入剖析数据清洗的必要性及其核心环节：缺失值处理、异常值检测与处理、重复值识别与删除、数据类型转换、格式统一等。我们会以实际例子展示，一个看似微小的错误，可能导致整个分析结果的谬之千里。本书将提供一套“数据健康体检表”，帮助你像医生诊断病人一样，找出数据中的“病灶”并加以修复。你将学会利用各种技巧，识别并修正不一致的记录、错误录入的数值、不恰当的编码等，确保你手中的数据干净、准确、可靠。 有了洁净的数据，便可以开始探索性数据分析（EDA）。这是本书的灵魂所在，我们将通过大量的图表和统计方法，让数据“开口说话”。你将学会如何绘制散点图来观察变量间的关系，如何使用直方图和箱线图来理解变量的分布，如何计算相关系数来量化变量间的线性关联。本书会介绍各种可视化工具的精髓，例如，如何选择最适合展示数据特征的图表类型，如何通过颜色、形状、大小等视觉元素来突出关键信息，以及如何通过交互式图表来深入探索数据的细节。你将不再满足于简单的平均值和中位数，而是学会通过探索性分析，发现隐藏在数字背后的模式、趋势、异常点和潜在的关联。例如，通过分析用户购买行为数据，你可能会意外地发现，在某些特定时间段，某类产品的销量会显著提升，或者某些看似不相关的商品经常被一起购买。这些发现，将是你进行更深层次分析的宝贵起点。 在EDA的基础上，本书将引导你进入模型构建与评估的领域。但请放心，这里的“模型”并非高不可攀的复杂算法。我们会从易于理解的统计模型开始，例如线性回归，用它来预测数值型变量；用逻辑回归来预测类别型变量。本书会详细解释这些模型的工作原理，如何解释模型的输出结果，例如回归系数的含义、置信区间的重要性等。更重要的是，我们将重点介绍如何评估模型的性能。一个模型好不好，不能只看它“看起来有多复杂”，而要看它能否准确地解决问题。本书将介绍交叉验证、准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等一系列评估指标，并指导你如何选择最合适的指标来衡量模型的优劣，以及如何避免模型过拟合或欠拟合的陷阱。我们会通过一个实际案例，演示如何从零开始，构建一个能够预测客户流失概率的模型，并对其进行严谨的评估。 除了预测模型，本书还会探讨一些其他的分析方法，例如聚类分析，它可以帮助你发现数据中的自然群体，将相似的个体归为一类。这在用户细分、市场分区等场景中具有极高的应用价值。你将学会如何选择合适的聚类算法（如K-means），如何确定最优的聚类数量，以及如何解释聚类结果的业务含义。例如，通过对客户的购买历史和行为数据进行聚类，你可能会发现几个截然不同的客户群体，每个群体都有其独特的偏好和需求，从而为精准营销提供依据。 此外，本书还将触及关联规则挖掘，这是一种用来发现数据项之间有趣关联的方法。最经典的例子莫过于“啤酒与尿布”的故事，通过发现同时购买的商品组合，可以优化商品陈列和捆绑销售策略。你将学习Apriori算法等经典关联规则挖掘算法，理解支持度、置信度、提升度等核心概念，并了解如何从海量交易数据中挖掘出具有实际价值的商品组合。 在完成模型的构建和评估后，本书将重点强调结果的呈现与沟通。再完美的分析，如果不能有效地传达给决策者，其价值将大打折扣。本书将提供一套“讲故事”的框架，教你如何将复杂的分析结果，转化为清晰、简洁、具有说服力的商业洞察。你将学会如何构建一份专业的分析报告，如何设计能够突出核心发现的演示文稿，以及如何用通俗易懂的语言来解释技术性概念。本书会强调“以终为始”的原则，即在开始分析之前，就考虑清楚最终需要向谁展示，他们关心什么，以及你希望他们采取什么行动。 本书的内容不是孤立的技术点，而是一个完整的、可操作的分析流程。它将引导你一步一步地从原始数据出发，最终提炼出能够指导行动的商业智慧。贯穿全书的，是对“为什么”的深入探讨。我们不仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释“为什么这么做”，让你理解每一步背后的逻辑和价值。 《洞察之眼：数据背后的故事》的最终目标，是赋能读者，让你能够自信地驾驭数据，从中发现前所未有的机遇，解决棘手的问题，做出更明智的决策。它将帮助你培养一种“数据思维”，让你在面对各种情境时，都能习惯性地思考：“这里有什么数据？我们可以从中了解到什么？这些信息又能指导我们做什么？” 无论你是希望提升业务表现的商业人士，还是追求严谨研究的学术研究者，亦或是对数据世界充满好奇的探索者，本书都将是你手中不可或缺的指南针。它将开启你的一双“洞察之眼”，让你看到数据中隐藏的无限可能，并从中挖掘出属于你的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

目录 第1章 数据描述性分析 1.1 一维数据的数字特征 1.1.1 表示位置的数字特征 1.1.2 表示分散性的数字特征 1.1.3 表示分布形状的数字特征 1.2 数据的分布 1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图 1.2.2 茎叶图 1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验 1.3 多维数据的数字特征及相关...

评分☆☆☆☆☆

目录 第1章 数据描述性分析 1.1 一维数据的数字特征 1.1.1 表示位置的数字特征 1.1.2 表示分散性的数字特征 1.1.3 表示分布形状的数字特征 1.2 数据的分布 1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图 1.2.2 茎叶图 1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验 1.3 多维数据的数字特征及相关...

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目录 第1章 数据描述性分析 1.1 一维数据的数字特征 1.1.1 表示位置的数字特征 1.1.2 表示分散性的数字特征 1.1.3 表示分布形状的数字特征 1.2 数据的分布 1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图 1.2.2 茎叶图 1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验 1.3 多维数据的数字特征及相关...

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目录 第1章 数据描述性分析 1.1 一维数据的数字特征 1.1.1 表示位置的数字特征 1.1.2 表示分散性的数字特征 1.1.3 表示分布形状的数字特征 1.2 数据的分布 1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图 1.2.2 茎叶图 1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验 1.3 多维数据的数字特征及相关...

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目录 第1章 数据描述性分析 1.1 一维数据的数字特征 1.1.1 表示位置的数字特征 1.1.2 表示分散性的数字特征 1.1.3 表示分布形状的数字特征 1.2 数据的分布 1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图 1.2.2 茎叶图 1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验 1.3 多维数据的数字特征及相关...

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阅读体验上，这本书的叙事逻辑清晰得令人赞叹，作者仿佛是一位经验丰富的导师，引导着读者一步步深入复杂的概念迷宫。特别是它对**贝叶斯统计推断**的阐述部分，简直是化繁为简的大师之作。它没有直接堆砌复杂的积分公式，而是通过生动的概率更新例子，让我真正理解了先验信息如何影响后验分布的构建，这一点比我之前看过的任何教材都要直观。然而，深入到实际操作层面时，我发现作者在工具链的衔接上略显保守。例如，在进行高维数据降维时，书中重点介绍了传统的PCA（主成分分析），并用矩阵分解的数学原理进行了详尽的推导。这固然是经典的，但对于习惯了快速迭代的现代数据科学家来说，如何将这些数学原理转化为Scikit-learn中的几行代码，以及如何评估如t-SNE或UMAP这类非线性降维技术在这种传统分析框架下的适用性，这本书没有给出明确的指引。这种理论与工具的脱节，使得初学者在从纸面知识走向实际项目代码时，会有一段比较陡峭的适应期。我更希望看到一个完整的“理论-推导-代码实现-性能对比”的闭环。

评分☆☆☆☆☆

从知识体系的广度来看，这本书无疑是全面的，它试图构建一个从基础统计学到高级统计推断的完整知识图谱。特别是它在**假设检验的哲学基础**上花了足够的时间进行辨析，区分了P值误读的常见陷阱，这对于培养批判性思维至关重要。然而，这种对基础的夯实，也使得其对新兴领域的覆盖显得捉襟见肘。例如，在讨论模型验证和选择时，焦点主要集中在AIC、BIC和交叉验证的基础应用上。虽然这些是核心，但对于像正则化（Lasso, Ridge）如何通过惩罚项来平衡模型的偏差与方差，以及如何利用贝叶斯优化来自动调参等现代模型选择的“自动化”技术，几乎没有涉及。我感觉这本书仿佛停在了十年前数据科学发展的黄金交叉点上，它完美地总结了那个时代的精髓，却对近年来算法的迭代速度和自动化趋势稍显滞后。对于一个希望快速上手工业级机器学习流程的读者来说，这本详尽的理论指南需要搭配一本更偏向工程实践的书籍才能达到最佳效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的设计风格，很符合我对一本严肃技术类书籍的期待。内页的纸张质感也相当不错，长时间阅读下来眼睛的疲劳感会减轻不少。不过，我得说，我对其中关于**宏观经济模型的构建与应用**那几章的期望值有点过高了。书里花了大量的篇幅讲解了经典的计量经济学框架，比如VAR模型和面板数据分析，这些内容确实扎实，对于入门者来说是很好的敲门砖。但是，当我试图寻找一些更贴合当前大数据时代，例如如何利用机器学习算法来优化传统宏观预测模型时，却发现着墨不多。比如，书中对时间序列的平稳性检验和协整关系的讲解非常详尽，这是无可挑剔的理论基础，但缺乏将这些理论与现代Python或R语言库进行深度结合的实战案例。我期待能看到如何用TensorFlow或PyTorch处理非线性时间序列，或者如何利用自然语言处理技术来分析央行会议纪要，从而构建更具前瞻性的经济情绪指标。目前的处理方式更偏向于“教科书式”的严谨，少了那么一点点“实战黑科技”的锐气。总的来说，它是一本极佳的理论基石，但对于追求前沿应用技术的读者来说，可能需要自己再往外延伸探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分，虽然数量不多，但深度绝对是够的。它们都围绕着**因果推断**的核心问题展开，展示了如何通过严谨的设计来避免混淆变量的干扰。我特别欣赏作者对“随机对照实验”（RCT）的详细剖析，以及如何在非实验环境中，运用双重差分（DID）和断点回归（RDD）来模拟因果效应。这种对研究设计的执着，体现了作者对科学严谨性的高度追求。但这种深度也带来了一个小小的遗憾，那就是在涉及**大规模、非结构化数据**时的处理能力展示不足。当今许多商业分析挑战涉及数百万用户行为日志或海量的用户评论文本。这本书的案例大多基于相对“干净”和结构化的调查数据集或小型实验数据集。例如，在讨论如何控制内生性问题时，重点放在了工具变量（IV）的选择上，这在传统经济学研究中非常有效。但对于处理海量交易数据时，如何利用时间序列的交叉特征或嵌入向量来构建更强大的控制变量或代理变量，书中的探讨就显得有些单薄了。它提供的是一把精良的手术刀，但我们可能更需要一把能处理“信息洪流”的工业级切割机。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是极其正式和学术化的，每一个论证都力求无懈可击，这对于科研人员来说是巨大的福音，因为它极大地降低了引用和核对资料的难度。它提供的参考文献列表堪称一本微型书目，指向了许多经典和重要的论文。然而，对于那些需要将分析结果快速转化为商业决策的分析师而言，这种过于细致入微的数学推导有时会成为理解效率的障碍。例如，在解释**非参数方法的优势**时，作者花费了大量的篇幅来论证其渐近正态性，这在理论上无可指摘。但在实际演示中，我希望看到更多关于核密度估计（KDE）与直方图的直观对比，以及如何利用这些非参数工具来快速探索那些结构不明的数据集，而不是仅仅满足于证明它们为什么“正确”。总而言之，这本书更像是为未来成为一名严谨的统计学家打下坚实的地基，而不是为希望明天就能在商业报告中展示酷炫图表和高效模型的实干家准备的工具箱。它的价值在于深度，但代价是速度和对当前流行工具集的热衷度有所降低。

评分☆☆☆☆☆

整本书都在用一句口头禅：“所谓”，比如“则得到所谓的学生化残差”“所谓全模型”……真的看着很难受。内容上，讲总体数字特征的地方居然出现中位数向量的概念？？？这个应该放在讲多维数据数字特征时候讲吧。感觉这本书很欠打磨，而且梅老师退休了，换了一个老师一言难尽。这么重要的课程全靠自学，课本又不给力，唉。

评分☆☆☆☆☆

说实话 有点枯燥

评分☆☆☆☆☆

说实话 有点枯燥

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说实话 有点枯燥

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整本书都在用一句口头禅：“所谓”，比如“则得到所谓的学生化残差”“所谓全模型”……真的看着很难受。内容上，讲总体数字特征的地方居然出现中位数向量的概念？？？这个应该放在讲多维数据数字特征时候讲吧。感觉这本书很欠打磨，而且梅老师退休了，换了一个老师一言难尽。这么重要的课程全靠自学，课本又不给力，唉。