Exploratory Data Analysis With Matlab pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:CRC Press

作者:Martinez, Wendy L./ Martinez, Angel R.

出品人:

页数:431

译者:

出版时间:2007-4-16

价格:USD 79.95

装帧:HRD

isbn号码:9781584883661

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
编程
统计学
数据分析
计算机
Stats
AppliedMaths
Matlab
数据分析
探索性数据分析
EDA
统计分析
数据可视化
数据挖掘
机器学习
科学计算
工程应用

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具体描述

Review

This book … has a good introduction to EDA, and then illustrates several applications where MATLAB provides the analysis of data to produce unexpected results.

- Books-on-Line

This is a book for those who have a good grounding in linear algebra and statistics who wish to use MATLAB for statistical investigations.

-Short Book Reviews of the International Statistical Institute

The aim of this book, as stated by the authors, is to 'make exploratory data analysis (EDA) techniques available to a wide range of users.' They have succeeded to a commendable extent in achieving this goal. The audience for the book is a wide one and includes statisticians, computer scientists, and others who may be interested in or use EDA. …I found the book to be engagingly written, and successful in its defined task of teaching the reader to use EDA with MATLAB. I liked the graphics and thought that they fully illustrated the techniques used.

-Journal of the American Statistical Association, Brian Jersky, Sonoma State University

The book can also be useful in a classroom setting at the senior undergraduate and graduate level, valuable exercises being included in each chapter.

-Zentralblatt MATH, Neculai Curteanu

好的，这是一本关于MATLAB数据分析的图书简介，内容旨在详尽地介绍其核心价值和覆盖范围，同时避免提及特定书名《Exploratory Data Analysis With Matlab》。 --- 数据驱动的决策：利用MATLAB进行深入洞察与可视化探索与解析：构建坚实的数据分析基础在当今信息爆炸的时代，从原始数据中提取有价值的知识已成为科学研究、工程设计乃至商业决策的核心竞争力。本书旨在为读者提供一套系统化、实战化的方法论和技术工具集，专注于如何使用业界领先的数值计算环境——MATLAB，对复杂数据集进行高效的探索性数据分析（EDA）。我们深知，数据分析不仅仅是运行算法，更是一种思维模式。本书将引导读者超越简单的统计摘要，深入理解数据背后的结构、趋势、异常点和潜在关系。通过精心设计的章节结构和丰富的案例研究，读者将逐步掌握将原始、杂乱的数据转化为清晰、可操作的洞察的全过程。第一部分：MATLAB环境与数据准备——基础的奠基成功的分析始于对工具的熟练掌握和对数据的精确清洗。本部分将为读者打下坚实的基础： MATLAB核心环境速览：快速熟悉工作区管理、命令窗口交互、脚本与Live脚本的编写规范。重点阐述如何利用MATLAB强大的矩阵运算能力，为后续的数据处理打下效率基础。数据导入与格式化：涵盖从CSV、Excel、文本文件到专业数据格式（如HDF5、NetCDF）的多种导入技术。详细讲解数据类型转换、缺失值识别与插补策略，确保输入数据的完整性和一致性。数据结构化与预处理：深入探讨如何使用表（Tables）和单元格数组（Cell Arrays）来组织异构数据。涵盖数据重塑（Reshaping）、长宽格式转换（Tidy Data Principles in MATLAB）以及如何利用MATLAB内置函数高效地进行数据过滤和分组操作。第二部分：描述性统计与单变量分析——洞察数据的“全貌” 在进行任何复杂的建模之前，理解单个变量的分布特征至关重要。本部分侧重于使用统计学工具揭示数据的内在属性：集中趋势与离散度量：详细解析均值、中位数、众数，以及方差、标准差、四分位距的计算及其在不同数据分布下的适用性。特别强调稳健统计量（Robust Statistics）在处理异常值干扰时的重要性。分布形态的视觉诊断：讲解如何使用直方图（Histograms）、核密度估计图（KDE Plots）来直观判断数据的对称性、峰度和偏度。本部分将展示MATLAB绘图工具箱如何生成专业级的、可定制的分布图。异常值检测与处理：系统介绍基于统计（如Z-score、IQR方法）和基于可视化（箱线图）的异常值识别技术。讨论在不丢失关键信息的前提下，对异常值进行平滑、剔除或转换的实操流程。第三部分：多变量关系探索与可视化——发现隐藏的联系数据分析的精髓在于发现变量间的相互作用。本部分将带领读者进入多维度的探索世界：相关性分析的深度解读：不仅限于皮尔逊相关系数，还将深入探讨斯皮尔曼、肯德尔等级相关性，以及如何使用热力图（Heatmaps）和散点图矩阵（Scatterplot Matrices）来快速评估所有变量对之间的线性及非线性关系强度。二维与三维空间可视化：详尽介绍散点图、气泡图、线图的最佳实践。重点展示如何通过颜色映射（Color Mapping）、符号标记和透明度（Alpha Blending）在二维平面上编码额外的信息维度，以及利用`surf`和`mesh`函数探索三维数据表面。时间序列数据的分解与趋势分析：针对包含时间维度的复杂数据集，教授如何使用移动平均、季节性分解（如STL分解）来分离趋势、周期性和残差项，并利用MATLAB的时间序列工具箱进行初步预测和模式识别。第四部分：降维技术与数据简化——聚焦核心信息面对高维数据，如何保留关键信息的同时去除冗余和噪声？本部分是实现数据效率优化的关键：主成分分析（PCA）的原理与应用：详细解释PCA背后的线性代数原理，并展示如何在MATLAB中计算特征值、特征向量，并根据累计方差贡献率确定最佳降维维度。重点关注如何解释降维后的“主成分”的物理或业务含义。因子分析（Factor Analysis）概述：介绍因子分析如何用于识别潜在的、不可直接观测的结构变量，帮助我们简化复杂模型的输入。可视化高维嵌入：学习使用降维结果进行数据聚类和可视化，确保降维后的数据在低维空间中仍能清晰地揭示数据群落结构。第五部分：数据驱动的洞察转化与报告——从分析到行动最终，数据分析的结果必须以清晰、有说服力的方式传达给决策者。交互式报告生成：利用MATLAB强大的报告生成工具，自动整合代码、图表和文字解释，创建可重复、可验证的分析报告。动态交互式可视化：引入交互式图表（如使用App Designer或Plotly接口），允许最终用户在报告中自主探索数据子集、改变参数，从而加深对分析结果的理解。本书的特点在于其极强的实践导向。每一项技术点都配有实际操作的MATLAB代码示例，读者可以立即在自己的数据集上进行复现和修改。通过本书，您将构建起一套全面的、基于MATLAB的数据探索与分析框架，无论面对的是工程测量数据、金融市场波动，还是生物实验结果，都能游刃有余地发现数据背后的故事，为后续的预测建模和决策制定奠定不可或缺的坚实基础。适用读者对象：需要使用MATLAB进行日常数据分析的研究人员和工程师。希望系统化学习数据探索性分析方法的统计学学生。正在从其他平台（如R, Python）转向MATLAB环境进行数据科学项目的专业人士。所有希望通过数据提升决策质量的专业人士。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的排版和设计实在是令人印象深刻。从打开书本的那一刻起，我就被它精致的封面和内页布局所吸引。文字的间距恰到好处，让人在长时间阅读后也不会感到视觉疲劳。图表的呈现尤为出色，色彩搭配和谐，坐标轴的标注清晰易懂，即便是复杂的统计图形也能一目了然。作者在图文排版上显然下足了功夫，许多关键概念的解释旁边都配有精心制作的插图或流程图，极大地增强了理解的效率。这种对细节的关注，让学习过程变成了一种享受，而不是枯燥的任务。我尤其欣赏它在章节过渡时的视觉设计，段落之间的留白处理得非常得当，使得整本书的阅读体验如行云流水般顺畅。对于任何注重学习体验的读者来说，这本书在视觉呈现上的高水准无疑是一个巨大的加分项。这种对美学的追求，体现了出版方对读者的尊重，也侧面反映了内容本身组织逻辑的严谨性。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书的案例选择非常贴合当前数据科学领域的实际需求。它涵盖了从金融市场波动分析到生物医学数据处理等多个领域，每个案例都力求贴近真实世界的问题。更棒的是，作者在展示案例时，并没有使用过于理想化的“干净数据”，而是引入了噪声、缺失值等真实世界中常见的数据缺陷，并详细演示了如何使用Matlab的强大功能来清洗和预处理这些数据。这种“实战”导向的教学方法，极大地提升了本书的实用价值。我个人尝试着复现了其中关于蒙特卡洛模拟的例子，发现作者提供的代码注释详尽，逻辑清晰，即使是对该特定领域不熟悉的读者也能快速跟进。这套案例集简直就像是一个迷你项目库，为我们提供了宝贵的实践起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和实践指导性达到了一个非常精妙的平衡。它并没有仅仅停留在对Matlab基础语法的罗列上，而是深入探讨了数据分析背后的统计学原理。作者在介绍每一个工具或函数时，都会清晰地阐述其背后的数学逻辑和应用场景，这使得读者不仅学会了“如何做”，更理解了“为什么这么做”。例如，在处理时间序列数据时，书中不仅展示了如何调用特定的Matlab工具箱，还详细对比了不同模型的适用条件和局限性。这种既扎实又实用的讲解方式，对于希望从初级用户成长为能够独立解决复杂问题的分析师来说，无疑是极具价值的。我发现，通过这本书的学习，我对数据背后的规律有了更深层次的洞察力，不再满足于肤浅的结果展示，而是开始注重分析过程的严谨性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在叙事风格上展现出一种令人耳目一新的清晰度。语言简洁有力，没有过多的学术腔调，使得复杂的概念也能被轻松消化。更难得的是，作者似乎能精准地站在一个初学者的角度来构思讲解的顺序。每当引入一个新模块时，总会先用一个生活化的比喻或者一个简单的小例子来铺垫，然后再逐步深入到技术细节。这种“由浅入深、循序渐进”的讲解结构，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我发现自己很少需要翻回前面的章节去重新确认某个定义，因为作者在构建知识体系时考虑得非常周全，前后呼应自然流畅。这种流畅感，使得学习不再是断裂式的知识点堆砌，而是一个连贯的思考过程。

评分☆☆☆☆☆

从资源配套的角度来看，这本书提供的支持是极其丰富的。我听说光是随书附带的在线代码库就非常庞大且维护及时。这对于任何涉及编程学习的书籍来说都是至关重要的，因为代码的运行环境和库的版本迭代非常快。我检查了作者在书中提到的几个关键脚本，发现它们都组织得井井有条，并且针对不同的Matlab版本都提供了兼容性的说明或备用方案。此外，书末的参考资料索引也做得非常到位，为那些想要进一步钻研特定算法的读者指明了方向。这种全方位的支持系统，使得读者在遇到学习瓶颈时，总能找到可靠的参考和帮助，极大地保障了学习的连续性，避免了因环境配置或代码错误而产生的挫败感。

评分☆☆☆☆☆