Analysis of Messy Data Volume 1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:George A. Milliken

出品人:

页数:674

译者:

出版时间:2004-07-26

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584883340

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 数据分析
• 数据清洗
• 缺失数据
• 异常值
• 统计学
• 数据质量
• 数据预处理
• R语言
• Python
• 数据可视化

图书名称：Analysis of Messy Data Volume 1 图书简介： 《Analysis of Messy Data Volume 1》 深入探讨了在实际数据分析工作中普遍存在的、令人头疼的“脏数据”问题，并系统性地提供了从理论到实践的解决方案。本书并非一本枯燥的统计学教科书，而是聚焦于如何将现实世界中那些不规范、不完整、充满噪声的数据转化为可供深入挖掘的宝贵资源。 本书的基石在于承认一个核心事实：完美的数据集在现实中几乎不存在。 无论是来自传感器故障、人为录入错误、系统集成失败，还是仅仅因为时间序列的自然中断，数据在被收集、存储和传输的过程中，总会携带各种瑕疵。传统的统计方法往往假设数据是完整且呈理想分布的，一旦面对真实世界的混乱，其预测能力和推断可靠性便会大幅下降。 第一部分：混乱的起源与识别 本书开篇即详尽分析了数据“脏污”的常见类型及其成因。我们首先将“脏数据”解构为几个核心类别： 1. 缺失数据（Missing Data）： 这可能是最常见的问题。我们将区分“完全随机缺失 (MCAR)”、“随机缺失 (MAR)”和“非随机缺失 (MNAR)”。对于每种情况，我们不只是停留在理论层面，而是展示了如何利用数据模式（如可视化检查、相关性矩阵分析）来初步判断缺失机制。例如，我们会深入探讨在特定行业（如金融欺诈检测或医疗记录）中，数据缺失的模式往往隐藏着关键的业务信息。 2. 异常值与离群点（Outliers and Anomalies）： 异常值是影响模型鲁棒性的主要因素。本书区分了点异常（Point Anomalies）、上下文异常（Contextual Anomalies）和集体异常（Collective Anomalies）。我们详细介绍了多种检测方法，从基础的Z-Score和箱线图分析，到更复杂的基于距离（如LOF）、基于密度（如DBSCAN）以及基于模型的单类支持向量机（One-Class SVM）方法。特别强调了在多维空间中识别“隐藏”异常值的技术。 3. 数据质量问题（Data Quality Issues）： 这包括记录错误（Typographical Errors）、不一致的格式（Inconsistent Formatting）、重复记录（Duplicate Records）和数据漂移（Data Drift）。我们提供了一套系统的“数据清洗工作流”，指导读者如何标准化日期格式、统一文本编码、处理单位不一致性（例如，重量单位混用克和磅），以及建立重复记录的模糊匹配算法（Fuzzy Matching）。 第二部分：稳健的估算与插补技术 一旦识别了问题，核心挑战是如何“修复”或“处理”这些数据而不引入严重的偏差。本书投入大量篇幅介绍各种插补（Imputation）技术，并严格评估它们各自的适用场景和风险。 1. 单值插补的局限性： 我们首先批判性地审视了平均值、中位数和众数插补的弊端——它们低估了数据的方差，并可能扭曲变量间的协方差结构。 2. 多重插补（Multiple Imputation, MI）： 这是本书的重点之一。我们详细阐述了基于MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）和FCS（Fully Conditional Specification）的多重插补过程。通过构建预测模型来生成多组完整数据集，并使用Rubin's Rules进行最终的统计推断。书中提供了具体的R和Python代码示例，演示如何实现高保真的多重插补。 3. 高维与复杂数据的插补： 针对高维或非线性关系明显的数据集，我们介绍了基于模型的方法，如： 回归插补（Regression Imputation）： 结合正则化技术（Lasso/Ridge）来处理高维共线性问题。 矩阵分解方法（Matrix Factorization）： 特别是对于时间序列或面板数据中的缺失值，利用奇异值分解（SVD）的思想进行降维插补。 深度学习插补： 探讨了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）在学习复杂数据分布并进行合理插补方面的潜力与挑战。 第三部分：在混乱中建模 数据清洗工作完成后，并非万事大吉。许多统计模型本身对噪声和异常值非常敏感。本书的第三部分关注于构建“对脏数据具有韧性”的分析模型。 1. 稳健统计学（Robust Statistics）： 我们介绍了M估计量（M-Estimators）、LQS（Least Trimmed Squares）等方法，这些方法通过修改损失函数，降低极端值在拟合过程中的权重，从而得到更可靠的参数估计。 2. 树模型与集成学习的优势： 决策树（如CART、C4.5）天生对异常值具有较好的免疫力。本书深入分析了随机森林（Random Forests）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）如何通过集成和偏差修正机制，处理混合类型的脏数据。我们将重点放在如何调优这些模型以应对特定类型的噪声，而不是仅仅依赖默认设置。 3. 异常值的预处理与后处理： 讨论了在建模过程中如何动态地处理异常值。例如，使用“抗噪训练集”进行初始模型训练，或者在残差分析阶段，利用残差的结构来指导数据预处理的下一步。 第四部分：实际案例与数据治理 本书的最后一部分将理论付诸实践。我们通过几个跨学科的真实世界案例（如金融交易数据、环境监测数据和社交媒体文本数据）来演示完整的“脏数据处理管道”。 最后，我们强调了数据治理（Data Governance）的重要性。数据分析的最终目标是提供可靠的决策支持。因此，本书以如何建立数据质量监控系统、自动化异常检测流程、以及如何记录和报告数据清洗的每一步决策（即“数据溯源”）作为结语，确保分析结果的透明度和可重复性。 《Analysis of Messy Data Volume 1》 是献给所有数据科学家、分析师、工程师以及任何需要从混乱信息中提取真知的人的实用指南。它教会读者的不仅是如何“修复”数据，更是如何“理解”数据本身的局限性，从而做出更审慎、更可靠的分析结论。

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