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出版者:Wiley

作者:Ralph Kimball

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2004-9-13

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780764567575

丛书系列:

图书标签:

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探索性数据分析与高级统计建模实战指南 书名： 探索性数据分析与高级统计建模实战指南 内容简介： 在当今数据驱动的世界中，从海量原始数据中提取有价值的洞察力是每一个数据科学家和分析师的核心竞争力。本书《探索性数据分析与高级统计建模实战指南》并非一本关于数据仓库构建或ETL（抽取、转换、加载）流程的工具手册，而是一部深度聚焦于数据解读、模式识别、假设检验以及复杂模型构建与验证的实战型著作。 本书旨在为读者提供一套全面、系统且极具操作性的框架，用以应对从数据采集到最终洞察提炼过程中的关键挑战。我们坚信，在任何高级分析任务之前，扎实的探索性数据分析（EDA）是至关重要的基石。 --- 第一部分：数据准备与清洗的精细艺术（EDA的先声） 数据的质量直接决定了分析的深度和模型的可靠性。本部分将超越简单的缺失值填充，深入探讨数据清洗的哲学和技巧。 1.1 数据的生命周期与质量评估： 我们将详细阐述数据源的异构性，并介绍如何构建数据质量仪表板，用于实时监控数据完整性、一致性和准确性。重点讨论元数据管理在确保数据可信度方面的关键作用，而非数据的物理存储结构。 1.2 异常值与噪声的智能处理： 传统的IQR（四分位距）方法往往过于粗糙。本书将引入基于鲁棒统计学的异常值检测技术，如M-估计量和S-估计量，以及利用单类支持向量机（One-Class SVM）进行高维异常检测的实战应用。我们强调在移除或修正异常值前，必须通过可视化手段理解其背后的业务含义。 1.3 特征工程的创意革命： 特征工程是连接原始数据与高阶模型之间的桥梁。本章将重点探讨非线性特征构造（如多项式展开、交互项的智能选择）、时间序列数据的特征提取（滞后特征、滚动统计量）以及文本数据的主题建模特征化（LDA/NMF的主题权重）。我们将教授如何利用特征重要性排序（基于Permutation Importance）来指导特征的迭代优化，而非盲目地创造大量冗余特征。 --- 第二部分：可视化驱动的探索性数据分析（EDA） 数据可视化不仅仅是生成图表，更是一种提问和发现的科学方法。 2.1 基础分布与关系探索： 涵盖直方图、密度图、箱线图的精确解读，并引入小提琴图（Violin Plots）和ECDF（经验累积分布函数）来揭示数据的精细分布形态。对于双变量关系，我们将详细讲解散点图矩阵（SPLOM）的高效应用，以及如何使用热力图（Heatmaps）来可视化相关性矩阵的全局结构。 2.2 多元数据结构的透视： 当维度超过三维时，传统图表失效。本章重点介绍降维技术在EDA中的应用：使用主成分分析（PCA）和t-SNE/UMAP将高维数据投影到二维或三维空间，帮助识别潜在的簇结构和数据流向。我们将展示如何结合这些降维结果与颜色、大小等视觉变量，进行富有洞察力的探索。 2.3 统计显著性的直观检验： 在EDA阶段，快速检验假设至关重要。本书将介绍如何利用Bootstrapping（自助法）进行非参数的置信区间估计，以及如何直观地解释P值和效应量（Effect Size），从而指导后续的正式统计检验选择。 --- 第三部分：高级统计建模：超越线性假设 本部分将深入挖掘当数据不满足经典统计模型的假设时，应如何选择和实施更复杂的建模技术。 3.1 广义线性模型（GLM）的深度应用： 超越标准的最小二乘法，本书全面覆盖了泊松回归（计数数据）、逻辑回归（二元结果）、Gamma回归（正偏态连续数据）等。重点在于链接函数（Link Function）的选择标准、残差分析的特殊性以及如何利用信息准则（AIC/BIC）进行模型选择。 3.2 时间序列分析的结构化建模： 针对具有时间依赖性的数据，我们将跳过简单的移动平均，直接进入ARIMA/SARIMA模型的参数识别（ACF/PACF图的精确解读）和模型诊断。此外，还将引入状态空间模型和卡尔曼滤波在处理不完全观测时间序列中的应用。 3.3 非参数回归与平滑技术： 当数据关系复杂且难以用封闭函数描述时，非参数方法是关键。我们将详细讲解局部加权回归（LOESS/LOWESS）和样条回归（Splines）（如自然样条、三次样条）的原理，重点在于平滑参数的选择以及如何避免过拟合与欠拟合的平衡。 --- 第四部分：模型验证、诊断与解释 一个“准确”的模型并不一定是一个“有用”或“可信赖”的模型。本部分关注模型的健壮性、泛化能力和可解释性。 4.1 交叉验证策略的精细化选择： 我们将比较和对比K折、留一法（LOOCV）、分层抽样交叉验证（Stratified CV）的应用场景。对于时间序列数据，强调时间序列交叉验证（Walk-Forward Validation）的必要性，以模拟真实预测环境。 4.2 诊断性分析：超越R方： 对于回归模型，我们将深入探讨多重共线性的诊断（如VIF值）、异方差性的检验（Breusch-Pagan, White Test）及其矫正方法。对于分类模型，我们将详细解读ROC曲线、精确度-召回率曲线，并引入校准曲线（Calibration Plots）来评估概率预测的真实性。 4.3 模型可解释性（XAI）的前沿技术： 在日益严格的监管环境下，模型透明度至关重要。本书将教授如何使用局部可解释性模型无关解释（LIME）和Shapley Additive Explanations (SHAP) 来解释复杂模型（如梯度提升树或神经网络）的个体预测结果和全局特征贡献度，确保分析结论具有充分的业务可信度。 --- 总结： 《探索性数据分析与高级统计建模实战指南》专注于数据科学的“为什么”和“如何做”，而非底层的数据基础设施建设。本书的读者将学会如何像真正的侦探一样，通过严谨的统计思维和强大的可视化工具，从数据中挖掘出深层次、可操作的知识，从而做出更具前瞻性的业务决策。全书贯穿Python (Pandas, Statsmodels, Scikit-learn) 和 R (Tidyverse, caret) 的实战代码示例。

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后面几章草草过了一下。其中与inmon的争锋相对很有意思。也是很老的一本书了也没有再版，还是看看kimball的第三版有没有最新的论点。

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http://doc.mbalib.com/view/cbf1be21d45642e73445f89a628ff84d.html

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