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出版者:中国人民大学出版社

作者:吴喜之

出品人:

页数:315

译者:

出版时间:2015-7

价格:36.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300215945

丛书系列:

图书标签:

数据分析
R
统计
吴喜之
机器学习
数据挖掘
统计学
数据统计与推论
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复杂数据
统计方法
数据挖掘
机器学习
回归分析
时间序列分析
聚类分析
假设检验

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具体描述

本书自面世以来，得到了广大读者的支持和鼓励。目前的第三版在第二版的基础上做了相当大的增补，并且重新安排了章节，主要增加了贝叶斯网络、定序变量的比例优势模型、调查问卷的垃圾比例计算等，总共增加将近1/3的篇幅.

本书没有按照数学模型的分类来编排，选择的数据也不像标准教科书中的例子那样“规范”，但这正是对真实数据和现实世界的反映。本书试图让读者理解世界是复杂的，数据形式是多种多样的，必须有超越书本、超越自我的智慧和勇气。

本书的读者对象包括数学、应用数学、统计、精算、经济、旅游、环境等专业的本科生以及数学、应用数学、统计、计量经济学、生物医学、应用统计、经济学等专业的硕士和博士生。

好的，以下是为您创作的一部名为《数据驱动的决策艺术》的图书简介，内容力求详实，旨在引导读者深入理解数据在现代商业和科学领域中的应用，同时避免提及您原书名中的任何内容。 --- 《数据驱动的决策艺术：从原始信息到战略洞察的转化之路》内容简介在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录过去的凭证，而是塑造未来的核心驱动力。然而，海量的数据本身并不能直接转化为价值。真正的力量，在于将这些原始、无序的信息流，提炼、分析并转化为清晰、可执行的战略洞察。《数据驱动的决策艺术》正是为渴望掌握这一核心能力的专业人士、管理者和研究者量身打造的指南。本书并非侧重于枯燥的纯粹理论推导，而是构建了一套完整、实用的方法论框架，旨在弥合“数据采集”与“有效决策”之间的鸿沟。我们深入探讨了如何系统性地构建一个以数据为中心的决策生态系统，确保每一个关键判断都有坚实的数据基础支撑，而非仅仅依赖直觉或经验。第一部分：数据素养与基础构建在启动任何复杂的分析之前，我们必须先建立坚实的数据基础。本部分将引领读者穿越数据世界的“基础设施”建设阶段。 1. 数据思维的重塑：从报告到洞察我们首先剖析了数据驱动型组织的核心文化特征。这包括如何识别“有价值的问题”，而非仅仅对“收集数据”产生兴趣。探讨了因果关系与相关性的根本区别，强调了在提出假设和设计实验时，避免认知偏差的必要性。 2. 数据获取与治理的艺术数据质量是分析的生命线。本章详细介绍了从多源异构系统中高效、合规地提取数据的策略，包括API集成、网络爬取（Web Scraping）的伦理与技术考量。更重要的是，我们探讨了数据治理（Data Governance）的核心原则，例如元数据管理、数据血缘追踪，以及如何建立可信赖的数据湖或数据仓库结构，确保数据的完整性、一致性和时效性。 3. 探索性数据分析（EDA）的精妙 EDA是发现数据隐藏故事的关键步骤。本书提供了一套结构化的EDA流程，超越了简单的描述性统计。我们将重点介绍如何利用可视化技术（如散点图矩阵、热力图、箱线图）来识别异常值、缺失模式和潜在的变量关系。同时，强调了特征工程的初步思想，即如何根据业务理解，对原始变量进行转换和组合，以增强其解释力。第二部分：构建稳健的分析模型当数据被清洗和理解后，下一步便是运用统计学和机器学习工具来揭示潜在的规律和预测未来的趋势。本部分专注于模型构建的选择、验证与解释。 4. 预测建模的核心逻辑本书详细阐述了回归分析（从线性到非线性）、时间序列分析（ARIMA, GARCH模型）以及分类算法（逻辑回归、决策树）的应用场景。我们不仅展示了如何运行这些模型，更重要的是，如何根据业务目标选择最合适的模型复杂度。书中穿插了大量案例，解释了在金融风控、市场需求预测等场景下，模型的选择如何直接影响决策的成本和收益。 5. 实验设计与因果推断在许多场景中，我们需要的不是相关性，而是确定性地知道“A导致了B”。本章系统介绍了A/B测试的科学设计，包括样本量计算、显著性水平的确定以及多变量测试的复杂性处理。对于无法进行完美随机对照实验的场景，本书深入探讨了准实验方法，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和工具变量法，帮助决策者在现实约束下，尽可能地接近因果判断。 6. 模型验证、评估与稳健性检验一个模型只有在实际应用中表现良好才有价值。我们详细讨论了模型评估指标（如AUC, F1 Score, RMSE）的选择逻辑，并强调了交叉验证的重要性。一个关键的章节将聚焦于模型的稳健性（Robustness）检验——如何通过参数扰动、样本重采样等技术，确保模型的结论在面对数据微小变化时依然成立，避免“过度拟合”的陷阱。第三部分：洞察的转化与决策的落地最精密的分析如果没有有效的沟通和整合，最终也将束之高阁。《数据驱动的决策艺术》的最后部分，着重于如何将技术产出转化为商业价值。 7. 叙事性数据可视化与报告数据分析的最终产品是“洞察”，而洞察的载体是“叙事”。本部分教授如何超越图表的堆砌，设计出具有引导性和说服力的可视化叙事流。我们将探讨如何根据听众（高管、技术人员、一线员工）调整信息密度和关注点，确保关键信息能够被快速、准确地吸收。强调了“数据故事板”的构建方法。 8. 决策集成与自动化反馈环本书讨论了如何将成熟的分析模型嵌入到日常的业务流程中，实现决策的半自动化或自动化。这涉及到模型部署（Deployment）的挑战，以及如何建立一个持续监控和反馈的闭环系统。例如，如何监测模型表现的衰减（Drift），并触发模型重训练的机制，确保决策系统始终基于最新的数据现实运行。 9. 风险管理与伦理考量数据决策并非没有风险。本章探讨了模型偏见（Bias）的来源及其对社会公平性的潜在影响，特别是针对人口统计学敏感属性的公平性评估。同时，讨论了数据隐私保护法规（如GDPR等）对分析实践的约束，指导读者在追求效率的同时，坚守商业伦理和法律底线。 --- 《数据驱动的决策艺术》致力于培养读者一种从容不迫、胸有成竹的“数据感”。它不仅仅是一本关于方法的工具书，更是一部关于如何将复杂数据转化为清晰战略蓝图的实践哲学。通过阅读本书，您将学会提问正确的问题，选择恰当的工具，并最终以无可辩驳的数据事实，引领组织迈向更明智的未来。适合读者：企业中高层管理者，需要评估数据项目的投资回报率（ROI）。业务分析师（BA）和商业智能（BI）专家，寻求深化分析技能和报告影响力。致力于转型的中小型企业决策者，希望建立内部数据分析能力。所有渴望从数据噪声中提炼出清晰商业信号的专业人士。 ---

作者简介

吴喜之，北京大学数学力学系本科，美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、美国北卡罗来纳大学、南开大学、中国人民大学、北京大学等多所著名学府执教。

目录信息

前言
第一章引言
1.1作为科学的统计
1.2数据分析的实践
1.3数据的形式以及可能用到的模型
1.3.1横截面数据：因变量为实轴上的数量变量
1.3.2横截面数据：因变量为分类变量、频数或定序变量
1.3.3纵向数据、多水平数据、面板数据、重复观测数据
1.3.4多元数据各变量之间的关系：多元分析
1.3.5抽样调查数据中垃圾比例的计算
1.3.6路径模型／结构方程模型
1.3.7贝叶斯网络
1.3.8多元时间序列数据
1.4R软件入门
1.4.1简介
1.4.2安装和运行小贴士
1.4.3动手
1.5国内统计教学（课本）的若干误区
1.5.1假设检验的误区：不能拒绝就接受
1.5.2假设检验的误区：p值小于0.05就显著
1.5.3置信区间的误区
1.5.4最小二乘线性回归中的误区
1.5.5样本量是多少才算大样本
1.5.6用31个省、直辖市、自治区数据能做什么
1.5.7汇总数据（比如部分均值）和原始观测值的区别
第二章横截面数据回归：经典方法
2.1简单回归回顾
2.1.1对例2.1数据的简单拟合
2.1.2对例2.1数据的进一步分析
2.1.3对简单线性回归的一些讨论
2.1.4损失函数及分位数回归简介
2.2简单线性模型中的指数变换
2.3生存分析数据的Cox回归模型
2.4数据出现多重共线性情况：岭回归、lasso回归、适应性lasso回归、偏最小二乘回归
2.4.1岭回归
2.4.2lasso回归
2.4.3适应性lasso回归
2.4.4偏最小二乘回归
第三章横截面数据回归：机器学习方法
3.1没有任何先验假定的数据：机器学习回归方法
3.2决策树回归（回归树）
3.2.1拟合全部数据
3.2.2交叉验证
3.3boosting回归
3.4bagging回归
3.5随机森林回归
3.6支持向量机回归
3.6.1SVM
3.6.2SVR
3.6.3交叉验证
3.7人工神经网络回归
3.7.1确定合适的隐藏层节点数目
3.7.2交叉验证
3.810折交叉验证结果汇总及方法稳定性讨论
第四章横截面数据分类：经典方法
4.1logistic回归和probit回归
4.1.1广义线性模型简单回顾
4.1.2脊柱数据例子
4.1.3logistic回归
4.1.4probit回归
4.2经典判别分析
4.2.1关于例4.1column.2C.csv数据的两分类判别
4.2.2例4.1column.2C.csv数据两分类判别诸方法的10折交叉验证结果
4.2.3关于例4.1column.3C.csv数据的三分类判别
4.2.4关于例4.1column.3C.csv数据的三分类判别的三种方法的10折交叉验证结果
第五章横截面数据分类：机器学习方法
5.1对变量没有任何限制：机器学习分类方法
5.1.1概论和例子
5.1.2产生交叉验证数据集
5.2决策树分类（分类树）
5.2.1拟合全部数据
5.2.2交叉验证
5.3adaboost分类
5.3.1拟合全部数据
5.3.2交叉验证
5.4bagging分类
5.4.1拟合全部数据
5.4.2交叉验证
5.5随机森林分类
5.5.1拟合全部数据
5.5.2交叉验证
5.6支持向量机分类
5.6.1拟合全部数据
5.6.2交叉验证
5.7最近邻方法分类
5.8神经网络分类
5.8.1拟合
5.8.2神经网络对于不同参数的拟合效果分析
5.9分类方法10折交叉验证结果汇总
第六章横截面数据：计数或有序因变量
6.1概要和例子
6Poisson
6.2经典的Poisson对数线性模型回顾
6.3使用Poisson对数线性模型时的散布问题
6.4零膨胀时的Poisson回归
6.5用机器学习的算法模型拟合计数因变量数据
6.5.1随机森林拟合例6.1数据的10折交叉验证
6.5.2决策树（回归树）拟合例6.1数据的10折交叉验证
6.5.3支持向量机拟合例6.1数据的10折交叉验证
6.5.4各种方法拟合例6.1数据的10折交叉验证结果比较和一些讨论
6.6多项logit模型及多项分布对数线性模型回顾
6.6.1多项logit模型回顾
6.6.2多项分布对数线性模型回顾
6.7有序变量的比例优势模型
……
第七章纵向数据（多水平模型、面板数据）
第八章多元分析
第九章多元数据的关联规则分析
第十章调查数据中垃圾比例的计算
第十一章路径建模（结构方程建模）数据的PLS分析
第十二章贝叶斯网络
第十三章多元时间序列数据
附录练习：熟练使用R软件
参考文献
· · · · · · (收起)