构建高效数据分析模板 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国铁道出版社

作者:韩小良

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2014-8-1

价格:49

装帧:

isbn号码:9787113183233

丛书系列:

图书标签:

• excel
• 数据分析
• 工具
• 数据分析
• 数据模板
• 效率提升
• 实战指南
• Excel
• Python
• 数据可视化
• 商业分析
• 数据处理
• 分析方法

深度解析：现代数据科学的基石与实践 图书名称：深度解析：现代数据科学的基石与实践 --- 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的现代数据科学知识体系。我们不再停留于基础的统计学概念或单一工具的介绍，而是聚焦于构建一个完整、可复用且能应对复杂业务挑战的数据科学流程。全书从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）的精细化操作，过渡到模型选择、训练、评估的决策制定，最终落脚于结果的可解释性、模型部署的工程化考量，以及数据治理的战略视角。 我们相信，优秀的数据科学工作并非依赖于一堆零散的技巧，而是源于对数据生命周期各个阶段的深刻理解和标准化实践。本书强调“流程即产品”，致力于将前沿的理论方法转化为可操作、可迭代的工程实践。 第一部分：数据素养与准备——现代数据科学的起点 本部分奠定了所有后续分析工作的基础，强调了高质量数据输入的重要性，这是任何模型性能的先决条件。 第一章：超越 ETL——构建自适应的数据摄取管道 流式与批处理的权衡： 深入探讨 Kafka、Pulsar 等消息队列在实时数据流中的应用场景，以及 Airflow、Prefect 等工具在管理复杂批处理依赖图中的最佳实践。 数据湖与数据仓库的融合： 剖析 Delta Lake, Apache Hudi, Iceberg 等“湖仓一体”技术如何解决数据湖的 ACID 事务问题，实现数据的新鲜度与可靠性的统一。 Schema 演化管理： 讨论在数据结构频繁变更的环境下，如何设计健壮的序列化/反序列化机制，避免下游系统崩溃。 第二章：数据清洗与规范化的高级技术 非结构化数据预处理的挑战： 重点讲解文本、图像和时间序列数据的特征提取与降噪技术，例如使用 BERT 嵌入进行文本表示，或利用傅里叶变换处理周期性噪声。 异常值检测的统计学与机器学习方法： 不仅介绍 IQR 或 Z-score，更深入探究基于隔离森林（Isolation Forest）、局部异常因子（LOF）等无监督学习方法，以及如何根据业务背景区分“噪声”与“重要事件”。 数据一致性与主数据管理（MDM）： 探讨如何通过模糊匹配算法（如 Jaro-Winkler 距离）来识别和合并跨源数据中的重复实体，确保数据引用的统一性。 第三章：探索性数据分析（EDA）的科学艺术 多维数据可视化与交互式探索： 介绍 Plotly Dash 或 Streamlit 等框架，使数据科学家能够快速构建交互式仪表板，让业务人员直接参与数据洞察过程。 相关性与因果推断的初步界限： 在 EDA 阶段，明确区分观察到的相关性与潜在的因果关系，引入 Do-Calculus 的基本思想，指导后续实验设计。 特征生成（Feature Engineering）的系统化方法： 将特征生成视为一种迭代过程，系统性地介绍如何利用领域知识、聚合统计量、以及特征交叉（Feature Crossing）来构造高区分度的输入变量。 第二部分：模型构建与评估的决策科学 本部分深入探讨如何选择、训练和优化机器学习模型，强调模型选择背后的业务逻辑驱动。 第四章：模型选择的战略视角：从线性到深度学习 增强树模型的精细调优： 聚焦 XGBoost, LightGBM, CatBoost 在处理表格数据时的内在差异，重点讲解如何通过定制化目标函数和正则化策略来对抗过拟合。 序列建模的演进： 对比 RNNs, LSTMs, GRUs 与最新的 Transformer 架构在处理时间序列预测和自然语言理解任务中的性能差异与资源消耗。 对抗性鲁棒性与模型安全： 讨论如何在模型训练中引入对抗性样本，以增强模型抵御恶意输入的能力，确保部署的稳定性。 第五章：高阶模型验证与性能度量 超越准确率：深入理解评估指标的陷阱： 详细分析 F1 Score, ROC-AUC, PR 曲线在不同类别分布下的适用性，并引入 Brier Score 等概率校准度量。 稳健的交叉验证策略： 探讨针对时间序列数据的滚动原点（Rolling Origin）交叉验证，以及分组数据（Grouped Data）下的分层交叉验证，避免数据泄露。 模型校准与概率预测： 介绍 Platt Scaling 和 Isotonic Regression 等方法，确保模型输出的概率值能真实反映事件发生的可能性，这对风险评估至关重要。 第六章：模型可解释性（XAI）的工程化落地 局部解释方法的深度应用： 详细解析 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 的数学原理及其在复杂模型中的实际计算成本与适用场景。 全局模型理解： 利用 Permutation Feature Importance (PFI) 和 Partial Dependence Plots (PDP) 来洞察模型整体的决策倾向，并结合因果推断的视角进行验证。 面向监管与业务的报告生成： 探讨如何将 XAI 结果自动化集成到模型验证报告中，以满足合规性要求或向非技术利益相关者清晰传达决策依据。 第三部分：工程化、治理与持续优化 数据科学的价值最终体现于生产环境中的稳定运行和持续迭代。本部分聚焦于 MLOps 的核心实践。 第七章：走向生产：模型部署与基础设施 容器化与服务化： 使用 Docker 和 Kubernetes 来标准化模型运行环境，讨论如何利用 Triton Inference Server 或 TensorFlow Serving 优化模型推理延迟与吞吐量。 特征存储（Feature Store）的设计与价值： 讲解 Feast 等工具如何解决训练-服务（Train-Serve）特征不一致性问题，确保线上实时特征的低延迟和高一致性。 自动化模型再训练与版本控制： 介绍 DVC (Data Version Control) 在管理大规模数据集和模型工件中的作用，并设计自动触发的 CI/CD 流程。 第八章：生产环境下的模型监控与漂移检测 数据漂移（Data Drift）与概念漂移（Concept Drift）的量化： 引入 Kolmogorov-Smirnov 检验、Jensen-Shannon 散度等统计指标来实时监控输入数据分布的变化，以及模型预测分布的退化。 公平性与偏见监控： 探讨在模型部署后，如何持续评估关键子群体的性能指标，使用如 Equal Opportunity Difference 等度量来主动发现并预警潜在的歧视性偏差。 反馈循环与主动学习： 设计机制，将生产环境中的新标签或用户反馈自动捕获，作为下一轮模型优化的高质量训练数据，形成闭环。 第九章：数据治理与伦理考量 数据资产的生命周期管理： 建立清晰的数据所有权、访问权限和保留策略，确保合规性（如 GDPR, CCPA）。 模型透明度与可审计性框架： 建立端到端的可追溯性，记录从原始数据源到最终决策的每一步转换，为外部审计提供依据。 构建负责任的 AI 实践： 探讨如何在项目初期就纳入伦理审查流程，识别潜在的社会风险，并制定缓解策略，确保技术发展与社会价值相协调。 --- 本书特点： 本书的结构遵循从理论基础到工程实践的递进路线，避免了对单一编程语言或特定云平台的过度依赖，致力于传授一种跨越工具链的、解决问题的思维框架。读者将学会如何系统地规划数据项目，构建健壮的、可扩展的分析系统，并将研究成果有效地转化为可量化的业务价值。本书适合有一定编程基础，并希望将数据分析能力提升到企业级应用层面的数据科学家、数据工程师和技术决策者阅读。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆