具体描述
This book provides an introduction to application development using SAS/AF and FRAME entries. Geared to the SAS/AF beginner, the instruction and examples can be used with SAS 8.1 through SAS®9. In just a few steps, you'll develop a graphical user interface and a multiple-window application. This primer is an ideal starting point for becoming a FRAME entry expert.
好的，这是一本关于数据分析和统计建模的综合性图书的详细简介，内容涵盖了数据准备、统计方法、模型评估与应用等多个方面，旨在为读者提供一个扎实且全面的学习路径，而内容上与您提到的特定SAS/AF书籍《Getting Started with SAS/AF(R) and Frames》完全不相关。 --- 深度数据科学：从基础统计到高级机器学习实践指南 第一部分：数据驱动世界的基石——数据准备与探索性分析 本书的开篇，我们将深入探讨数据科学流程中至关重要的一环：数据的获取、清洗与初步洞察。在这个信息爆炸的时代，原始数据的质量和理解深度直接决定了后续分析的价值。 第一章：数据的生命周期与质量管理 本章首先界定了“数据”在现代商业决策中的核心地位，并详细阐述了数据从采集、存储到应用的完整生命周期。重点关注数据治理的概念，包括元数据管理、数据血缘追踪以及建立数据标准化的必要性。 我们随后进入数据质量的实战环节。数据清洗不再是简单的删除缺失值，而是系统的诊断过程。内容涵盖识别和处理以下关键问题： 1. 缺失值处理策略： 深入比较均值/中位数插补、回归插补、多重插补（MI）的适用场景与局限性。 2. 异常值检测与处理： 使用统计学方法（如Z-Score、IQR方法）和可视化技术（箱线图、散点图）来识别离群点，并讨论了保留、修正或删除异常值的决策框架。 3. 数据一致性与标准化： 讲解如何统一日期格式、地址编码，以及处理重复记录的精确方法。 第二章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA是连接原始数据与复杂模型的桥梁。本章强调通过视觉化和描述性统计来建立对数据的直觉理解。 描述性统计深度解析： 不仅仅是平均数和标准差，我们将详细剖析偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis），以及它们对后续参数检验和模型假设的影响。我们还会讲解如何使用矩估计来更全面地描述数据分布的特征。 可视化工具箱精进： 本章聚焦于选择“正确”的图表来回答“特定”的问题。内容包括： 分布可视化： 直方图、核密度估计（KDE）图的比较与应用。 关系可视化： 散点图矩阵（SPLOM）、热力图（Heatmaps）在多变量关系探索中的应用。 时间序列数据探索： 使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来识别序列的周期性和依赖性。 第二部分：统计推断与模型构建的核心技术 在数据准备就绪后，本书转向构建具有统计学严谨性的分析模型。我们强调理解背后的统计原理而非仅仅调用函数。 第三章：经典统计推断与假设检验 本章是统计学基础的巩固。我们将超越传统的P值解释，深入探究统计功效（Power）和效应量（Effect Size）的重要性。 参数检验与非参数检验的权衡： T检验与方差分析（ANOVA）： 详细解释其前提条件（正态性、方差齐性），并介绍如何通过Box’s M检验或Levene’s检验来评估前提是否满足。 非参数方法： 当数据不满足正态性假设时，我们介绍Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，并提供何时切换模型的决策指南。 第四章：线性模型的精细化：回归分析的深度挖掘 线性回归是数据分析的基石，但现实世界的数据往往复杂得多。本章致力于使读者掌握诊断和修正线性模型的艺术。 多重共线性诊断与处理： 我们详细讲解方差膨胀因子（VIF）的计算与解读，并讨论岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归作为处理高相关变量的有效手段。 异方差性与序列相关性： 介绍Breusch-Pagan检验和Durbin-Watson统计量。重点教授如何使用稳健标准误（Robust Standard Errors）或广义最小二乘法（GLS）来修正模型估计的不一致性。 第五章：广义线性模型（GLM）与离散数据分析 当因变量不是连续正态分布时，GLM提供了强大的解决方案。 逻辑回归（Logistic Regression）： 深入解析赔率比（Odds Ratio）的含义，并讨论如何处理多分类因变量（如有序Logit和多项式Logit模型）。 泊松回归与计数数据： 适用于事件发生次数的建模。本章会重点讨论过度分散（Overdispersion）问题，并引导读者转向准似然模型（Quasi-Likelihood Models）或负二项式回归。 第三部分：高级建模与预测科学 本部分将读者从解释性建模推向预测性建模，引入机器学习的强大工具，并强调模型的选择、评估和部署。 第六章：模型选择、拟合优度与交叉验证 一个好的预测模型必须具备泛化能力。本章聚焦于如何客观地评估模型性能。 信息准则的比较： 详细对比AIC（Akaike Information Criterion）、BIC（Bayesian Information Criterion），并讨论它们在模型复杂度和拟合优度之间的权衡艺术。 交叉验证的实践： 深入讲解K折交叉验证、留一法（LOOCV）以及时间序列数据的滚动原点评估（Rolling-Origin Evaluation），确保模型的鲁棒性。 第七章：树模型与集成学习的威力 树模型因其非线性和易解释性而广受欢迎。本章系统介绍决策树、随机森林和梯度提升树。 决策树的剪枝策略： 介绍预剪枝（如最大深度限制）和后剪枝（如成本复杂度剪枝）的实现细节，以防止过拟合。 集成学习机制： 详细剖析Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、XGBoost、LightGBM）的核心思想，解释它们如何通过组合弱学习器来获得更强大的预测能力。 第八章：模型性能的全面评估与解读 预测模型的评估需要多维度的视角。 分类模型评估： 不仅限于准确率。本章重点解析混淆矩阵（Confusion Matrix），并详解ROC曲线、AUC值、精确率-召回率（Precision-Recall）曲线，特别是在数据不平衡情况下的应用。 回归模型评估： 除了均方误差（MSE）和决定系数（R²），我们还将介绍调整R²和平均绝对误差（MAE），并讨论何时应优先使用后者。 第九章：模型可解释性（XAI）与因果推断导论 在关键决策领域，模型“为什么”做出预测与“预测什么”同样重要。 局部与全局解释方法： 介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations）值和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations），演示如何为复杂的黑箱模型提供透明的解释。 因果关系探索： 简要介绍如何从相关性走向因果性，包括倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的基本流程，为研究干预效果提供严谨的框架。 --- 目标读者： 本书面向所有希望系统性提升数据分析和统计建模技能的专业人士，包括初级至中级的数据分析师、统计学家、商业智能专家以及希望深入理解机器学习原理的研究生。本书假设读者具备基本的代数知识和初步的编程概念。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有