Understanding Basic Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Houghton Mifflin School

作者:Brase, Charles Henry/ Brase, Corrinne Pellillo

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:101.16

装帧:HRD

isbn号码:9780618393589

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Basic Statistics
• Data Analysis
• Probability
• Descriptive Statistics
• Inferential Statistics
• Research Methods
• Quantitative Analysis
• Learning Statistics
• Statistical Concepts

精通数据驱动决策：现代商业分析与高级建模实践 本书导读： 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动商业增长与战略决策的核心资产。《精通数据驱动决策：现代商业分析与高级建模实践》旨在为寻求在竞争激烈的市场中脱颖而出的专业人士、高级管理人员以及有志于深入数据科学领域的学者，提供一套全面、深入且极具操作性的高级分析框架和技术指南。本书的重点超越了基础的统计概念，直奔商业场景中最复杂、最具挑战性的数据应用领域。 本书核心价值定位： 本书并非入门级教材，而是面向已掌握基础定量分析工具，渴望将数据能力提升到战略层面的人群。我们聚焦于如何将复杂的数据转化为可执行的商业洞察，并构建能够预测未来趋势、优化资源配置的预测模型。 --- 第一部分：商业智能的演进与高级数据准备（The Evolution of Business Intelligence and Advanced Data Wrangling） 本部分首先梳理了现代商业智能（BI）从描述性报告向预测性分析转变的宏观趋势。我们假设读者已熟悉基本的数据清理流程，因此直接切入更复杂的、影响模型质量的关键环节： 1. 大数据环境下的数据结构与整合挑战： 探讨在海量、异构数据集中进行有效数据整合的技术，包括关系型数据库（SQL）的高级查询优化、NoSQL数据结构（如MongoDB文档模型）在分析中的适用性，以及数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的架构选择对后续建模效率的影响。 2. 高级特征工程与降维技术： 深入研究特征构建的艺术与科学。这包括： 时间序列特征的提取： 如何从原始时间戳中构建滞后项、滚动平均、季节性指标等，以适应复杂的预测任务。 类别变量的高维编码策略： 超越独热编码（One-Hot Encoding），探讨目标编码（Target Encoding）、特征哈希（Feature Hashing）等在高基数特征上的应用及其潜在的过拟合风险管理。 降维技术精讲： 详细比较主成分分析（PCA）、t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）和自动编码器（Autoencoders）在保留信息量和模型解释性之间的权衡。 3. 数据质量的战略性评估： 识别并量化数据偏差（Bias）和测量误差（Measurement Error）对最终商业决策的系统性冲击。引入稳健性检验（Robustness Checks）在数据预处理阶段的应用。 --- 第二部分：高级统计建模与预测分析（Advanced Statistical Modeling and Predictive Analytics） 本部分是本书的基石，专注于构建和评估能够处理现代数据集复杂性的高级预测模型。 4. 广义线性模型（GLMs）的商业应用深度挖掘： 泊松回归与负二项式回归： 针对计数数据（如网站点击量、事件发生次数）的应用，重点分析过度离散（Over-dispersion）问题的诊断与解决，例如使用负二项式模型而非标准泊松模型。 逻辑回归的替代与扩展： 探讨在高度不平衡数据集上使用Probit模型、多项式Logit模型处理分类决策的精确场景。 5. 时间序列分析的现代方法论： ARIMA族模型的精细化调优： 深入探讨季节性ARIMA (SARIMA) 的参数识别，以及如何处理协变量（Exogenous Variables）对时间序列的影响。 状态空间模型与卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 介绍如何使用更动态的模型来估计隐藏状态，尤其适用于金融市场和供应链的实时优化问题。 非参数时间序列方法： 引入基于核函数和平滑技术的趋势分解。 6. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）与分层回归： 处理嵌套数据结构： 在客户行为、多中心临床试验或多层级组织结构中，理解个体内部和群体间的变异性。 随机截距与随机斜率的构建： 学习如何精确设定模型的随机效应结构，以避免过度简化导致的推断偏差。 --- 第三部分：机器学习在商业预测中的实战部署（Practical Deployment of Machine Learning in Business Forecasting） 本部分侧重于那些在传统统计方法之外，能够捕捉非线性关系和复杂交互作用的算法。 7. 集成学习的精细化调控： 梯度提升机（GBM）的深入剖析： 详细讲解XGBoost、LightGBM和CatBoost的核心优化技术（如正则化、分位数损失函数）及其在排序、推荐系统中的应用。 Stacking与Blending策略： 学习如何构建“元学习器”（Meta-Learner）来组合多个异构模型的预测，以求达到最优的泛化能力。 8. 非监督学习在市场细分与异常检测中的应用： 高级聚类方法： DBSCAN和均值漂移（Mean Shift）在发现任意形状簇方面的优势，以及如何评估聚类结果的商业意义（而非仅仅是统计指标）。 异常检测算法： 隔离森林（Isolation Forest）和单类支持向量机（One-Class SVM）在识别欺诈交易和系统故障前兆中的实战部署。 9. 模型可解释性（XAI）与因果推断基础： 模型透明度工具： 深入讲解LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，用于解释复杂黑箱模型的局部和全局预测依据。 因果关系 vs. 相关关系： 介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和双重差分（Difference-in-Differences, DiD）方法，如何在非实验数据中建立更具说服力的因果推断，以指导A/B测试设计和政策评估。 --- 第四部分：模型评估、验证与生产化（Model Validation, Evaluation, and Productionization） 构建模型只是第一步，确保其在真实世界中持续有效，是专业数据科学家的核心职责。 10. 高级模型性能评估指标的场景化选择： 分类问题： 不仅关注AUC，更深入讨论F-Beta分数在不同成本矩阵下的权重调整，以及校准曲线（Calibration Curves）在风险评估中的重要性。 回归问题： 比较MAE、RMSE、MAPE的局限性，并引入平均绝对百分比误差的修正版本（sMAPE）在存在零值或接近零值目标变量时的应用。 11. 鲁棒性与模型漂移管理： 交叉验证的陷阱与解决方案： 探讨时间序列数据中的前向链式交叉验证（Forward Chaining Cross-Validation）的正确应用，避免数据泄露。 概念漂移（Concept Drift）的实时监测： 建立预警机制，监测输入数据分布变化和预测准确率下降，触发模型再训练流程。 12. 结果沟通与决策支持系统集成： 面向非技术受众的报告策略： 强调“叙事驱动分析”（Storytelling with Data），如何将复杂的统计显著性转化为清晰的投资回报率（ROI）或风险敞口。 模型部署的MLeOps基础： 讨论如何使用容器化技术（如Docker）和云平台服务（AWS SageMaker, Azure ML）将验证后的模型封装成API，实现自动化预测流。 --- 本书面向读者： 具备统计学或定量分析背景，希望转向高级商业预测的分析师。 寻求提升数据建模深度和广度的市场研究、金融风险或运营优化专家。 希望构建可解释、高精度预测系统的中高级数据科学家。 通过本书，读者将不再仅仅“计算”数据，而是能够“驾驭”数据，将复杂分析转化为可见的竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆