Practical Statistics for Data Scientists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:O'Reilly Media

作者:Bruce

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2016-12-25

价格:USD 33.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491952962

丛书系列:

图书标签:

• 数据科学
• Statistics
• 统计学
• 数据分析
• 算法
• Data
• 计算机
• 统计
• data science
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• python
• r Programming

《数据科学实战指南》 这是一本面向希望深入理解和应用数据科学核心概念的专业人士和研究人员的书籍。它并非追求理论上的严谨或宏大的统计框架，而是着眼于数据科学家在实际工作中会遇到的挑战，并提供清晰、实用的解决方案。本书旨在弥合理论统计学与实际数据分析之间的鸿沟，帮助读者将抽象的统计思想转化为可操作的洞察和有效的决策。 核心理念： 本书的核心理念是“实用为王”。在数据科学的快速发展中，掌握真正能够解决问题、带来价值的统计工具和方法至关重要。我们避免了枯燥的数学推导，而是专注于解释统计概念的直觉含义，并展示它们如何在真实世界的数据场景中发挥作用。本书强调通过数据来理解世界，通过统计学来验证假设，通过清晰的沟通来传递发现。 内容概述： 本书涵盖了数据科学工作流中至关重要的统计学环节，从数据的探索性分析到模型评估与选择，再到结果的解释与沟通。 第一部分：探索与理解数据。 描述性统计的精髓： 我们将深入探讨如何有效地汇总和可视化数据，以揭示其内在结构和潜在模式。这包括均值、中位数、方差、标准差等基本度量的实际应用，以及如何选择最能代表数据的图表类型（如直方图、散点图、箱线图）来发现异常值、趋势和分布特征。我们将重点关注在不同类型数据（连续、离散、分类）下，如何选择合适的描述性统计量和可视化方法。 概率分布的实用视角： 理解常见概率分布（如正态分布、泊松分布、二项分布）对于建模和推断至关重要。本书将以直观的方式解释这些分布的含义，以及它们在数据科学中的应用场景，例如在模拟、假设检验和风险评估中的作用。我们不会深入复杂的数学推导，而是聚焦于理解这些分布的形状、参数以及它们如何描述现实世界现象。 数据预处理的统计智慧： 真实世界的数据往往是混乱的。本书将介绍一系列统计技术，用于处理缺失值、异常值和不平衡数据。我们将探讨基于统计的方法（如均值/中位数填充、回归插补）以及如何利用统计原理来检测和处理异常点。对于分类数据的编码和特征转换，也将提供基于统计特性的策略。 第二部分：建模与推断。 假设检验的实践应用： 假设检验是验证我们对数据观察的严谨方法。本书将聚焦于如何清晰地设定零假设和备择假设，如何选择合适的统计检验（如t检验、卡方检验、ANOVA），以及如何解释检验结果（p值、置信区间）并避免常见的误区。我们将通过实际案例展示如何运用假设检验来支持商业决策或科学研究。 回归分析的实战技巧： 回归分析是预测和理解变量之间关系的核心工具。本书将深入讲解线性回归的原理和实践，包括模型拟合、参数解释、模型诊断（残差分析、多重共线性检测）以及如何评估模型性能。我们还将简要介绍非线性回归和广义线性模型，展示它们在处理不同类型响应变量时的优势。 分类模型的统计基础： 对于分类任务，本书将探讨逻辑回归的统计原理及其在二分类和多分类问题中的应用。我们将重点关注模型的解释性、系数的意义以及如何评估分类模型的性能（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC）。 第三部分：评估与沟通。 模型评估与选择的原则： 在构建模型后，如何客观地评估其性能并选择最佳模型是关键。本书将深入介绍交叉验证、偏差-方差权衡等概念，帮助读者理解模型的泛化能力。我们将探讨如何选择合适的评估指标，避免过拟合和欠拟合，并提供实用的模型选择策略。 从数据到洞察的叙述： 数据分析的最终目的是产生有意义的洞察并驱动行动。本书将指导读者如何清晰、简洁地向不同受众（技术和非技术人员）传达数据分析结果。我们将强调可视化在沟通中的作用，如何构建有说服力的图表，以及如何用数据支持结论，使分析结果具有实际价值。 本书特点： 面向实践： 每一章都围绕真实世界的数据科学问题展开，提供可操作的代码示例（语言风格会是Python和R的混合，但更侧重概念的通用性）和清晰的解释。 直觉先行： 优先解释统计概念的直观含义，而非沉溺于复杂的数学证明。 精选主题： 专注于数据科学家最常用、最核心的统计技术，避免了面面俱到的理论梳理。 避免误区： 强调数据科学中常见的统计陷阱和误解，帮助读者避免犯错。 强调解释性： 不仅教授如何应用模型，更注重理解模型的内在逻辑和结果的可解释性。 目标读者： 本书适合所有希望提升数据分析能力、更自信地应用统计学解决实际问题的数据科学家、机器学习工程师、数据分析师、商业分析师以及对数据科学感兴趣的研究人员。无论您是初入数据科学领域，还是希望系统梳理和深化现有知识，本书都将是您的得力助手。 通过阅读本书，您将能够： 更深入地理解您所使用的统计工具的内在机制。 更准确地选择适合特定问题的统计方法。 更有效地评估模型性能，并做出明智的模型选择。 更清晰地解释分析结果，并将其转化为有价值的业务洞察。 更有信心地在数据驱动的世界中做出决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者是统计学领域大咖， Statistics.com统计学教育学院的创立者兼院长，重采样统计软件的开发者。 统计学的书市面上有不少了，但能从应用角度把统计学一些关键概念讲明白的不多。虽然书名说是”面向数据科学家“的，但适合所有人用来学习和巩固统计学基础。 最好了解一...

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者是统计学领域大咖， Statistics.com统计学教育学院的创立者兼院长，重采样统计软件的开发者。 统计学的书市面上有不少了，但能从应用角度把统计学一些关键概念讲明白的不多。虽然书名说是”面向数据科学家“的，但适合所有人用来学习和巩固统计学基础。 最好了解一...

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这本书的作者是统计学领域大咖， Statistics.com统计学教育学院的创立者兼院长，重采样统计软件的开发者。 统计学的书市面上有不少了，但能从应用角度把统计学一些关键概念讲明白的不多。虽然书名说是”面向数据科学家“的，但适合所有人用来学习和巩固统计学基础。 最好了解一...

评分☆☆☆☆☆

一本真正的“实践”之书，它没有被那些高深的理论吓倒，也没有被花哨的术语淹没，而是直接深入到数据科学家们在日常工作中真正会遇到的问题。这本书的优秀之处在于，它不遗余力地解释了为什么某些统计方法是重要的，以及它们如何在实际场景中发挥作用，而不是仅仅罗列公式和证明。我尤其喜欢它对模型选择和评估的讲解，这些内容往往是许多初学者感到困惑的地方，但在这本书里，它们被清晰地拆解，并且通过实际案例进行了生动的说明。它并没有要求读者成为统计学家，而是要他们成为能够理解并有效运用统计工具来解决实际问题的科学家。从假设检验到回归分析，再到更高级的机器学习算法背后的统计原理，这本书都提供了一个非常扎实的基石。它就像一位经验丰富的老朋友，在你遇到数据分析的难题时，能够为你指点迷津，告诉你如何避免常见的陷阱，如何选择最适合你的工具。我常常发现自己在工作遇到瓶颈时，会翻开这本书，总能在其中找到启发和解决方案。它是一本我愿意反复阅读，并且每次都能有所收获的书。

评分☆☆☆☆☆

在数据科学的浪潮中，统计学始终是隐藏在幕后的强大引擎，而这本书就像是为我们揭开了这引擎的神秘面纱，并且教会了我们如何去驾驭它。它没有回避那些可能让人生畏的数学公式，但它始终以一种“好用”的方式呈现，让你明白公式背后的逻辑和应用场景，而不是让你去纠结于复杂的推导过程。我最喜欢它关于“A/B 测试”的详尽讲解，这对于任何从事产品开发和市场营销的数据科学家来说都是必备的技能，而这本书提供了非常实用且易于理解的指南，让你能够设计出有效的实验，并准确地解读实验结果。它还对“缺失数据处理”和“异常值检测”等数据预处理的关键环节进行了深入的探讨，这些看似基础但至关重要的步骤，往往决定了后续分析的成败。这本书就像一个经验丰富的导师，在你踏入数据科学的旅程中，为你点亮前方的道路，让你少走弯路，更快地掌握核心技能。它是一本真正能够帮助你提升工作效率和决策质量的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书以一种令人耳目一新的方式，将统计学与数据科学紧密地结合在一起，使得学习过程既高效又充满乐趣。它避免了那些纯理论的枯燥论述，而是聚焦于数据科学家在实际工作中会遇到的具体问题，并提供切实可行的解决方案。我尤其喜欢它对“贝叶斯统计”的介绍，这是一个在现代数据科学中越来越重要的领域，而这本书以一种非常易懂的方式解释了其基本原理和应用，帮助我打破了对传统频率派统计的思维定式。它还对“时间序列分析”和“聚类分析”等常用的统计技术进行了深入浅出的讲解，并且结合了最新的数据科学实践，让你能够将所学知识直接应用于解决现实世界的问题。这本书的优点在于，它不仅教你“是什么”，更教你“为什么”以及“如何做”，让你能够真正理解统计学在数据科学中的价值，并能自信地运用它来驱动数据分析和模型构建。它是一本我强烈推荐给任何想要深入理解数据科学核心的读者的必备书籍。

评分☆☆☆☆☆

如果你正在数据科学领域摸索前行，并且发现自己在面对大量数据时感到茫然，这本书绝对是你的“救命稻草”。它没有采用那种“填鸭式”的教学方法，而是以一种循序渐进、由浅入深的方式，带领读者一步步理解统计学的精髓。我尤其赞赏它对“因果推断”的讨论，这一点在当今数据驱动的时代尤为重要，但往往被其他入门书籍所忽略。这本书通过清晰的解释和生动的例子，帮助读者区分相关性和因果性，并学会设计实验和分析数据来回答“为什么”的问题，而不是仅仅回答“是什么”。它还对统计建模中的一些常见误区进行了深入的剖析，例如过拟合和欠拟合，以及如何通过正则化等技术来避免这些问题，这对于构建鲁棒且泛化能力强的数据模型非常有帮助。这本书的语言风格非常平易近人，即使是统计学背景不深厚的读者也能轻松理解。它不是一本需要你死记硬背的教科书，而是一本可以让你在实践中不断学习和成长的“工作手册”。

评分☆☆☆☆☆

这本书以一种非常引人入胜的方式，将统计学从一个可能被许多人视为枯燥抽象的学科，转变为一个充满活力且极其有用的工具集。它最大的亮点在于其“为数据科学家量身定制”的视角，这意味着它不仅仅是介绍统计概念，而是直接将这些概念与数据科学的实际应用联系起来。我特别欣赏它对数据可视化在统计推断中的作用的强调，这一点常常被其他书籍所忽视。这本书通过丰富的图表和案例研究，直观地展示了如何通过可视化来理解数据分布、识别异常值以及解释模型结果，这对于提升数据分析的效率和准确性至关重要。此外，它对数据驱动决策的指导性也非常强，它教导读者如何在不确定性的环境中做出明智的选择，如何量化风险，以及如何解释统计结果对业务决策的影响。读完这本书，我感觉自己不再仅仅是能够运行代码的“代码猴子”，而是真正能够理解数据背后含义，并能用统计学语言与他人沟通的“数据解读者”。它弥补了我之前在统计学知识上的一些空白，并为我今后的数据科学工作打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

结构编排很合理，但比较浅显。

评分☆☆☆☆☆

枯燥 没有别的统计学书好

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神书# 跟99%的书比起来都是5星 但是接着读了applied predictive modeling 只好给这本降级

评分☆☆☆☆☆

非常实用，对DS来说深度/细节度合适。去面试的飞机上看这本书打发时间，到了面试时被问了个一脸懵逼的问题，然后想起来这书里simulation的套路，答出来了。。。

评分☆☆☆☆☆

神书# 跟99%的书比起来都是5星 但是接着读了applied predictive modeling 只好给这本降级