具体描述
《21世纪高职高专精品教材•经贸类通用系列•统计学基础》根据国家教育部高职高专院校专业基础课程教学基本要求，广泛吸收了国内外研究的优秀成果，总结了编者多年的统计教学实践经验，结合高等职业教学特点，在编写讲义、课堂试用、专题立项研究的基础上编定而成。 全书共分八章，内容包括：统计概述、统计调查、统计资料的整理、综合指标、动态数列分析、指数、抽样推断、相关分析与回归分析。
揭秘数字背后的世界：探索《数据驱动的决策艺术》 图书简介： 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业成功的核心动力。然而，仅仅拥有数据远远不够，如何有效地从海量信息中提炼洞察、构建可靠的预测模型，并将其转化为可执行的商业策略，才是决定成败的关键。《数据驱动的决策艺术》并非一本枯燥的理论教科书，它是一本面向实践、致力于赋能读者掌握现代数据分析与应用核心技能的实战指南。 本书深度聚焦于“如何用数据说话”这一核心命题，全面覆盖了从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到高级建模与可视化呈现的完整流程。我们摒弃了对纯粹统计学原理的过度纠缠，转而强调工具的运用、方法的选择以及结果的解读，确保读者能够将所学知识立即投入到实际工作中。 第一部分：构建坚实的数据基础——从源头捕获价值 高效的数据分析始于高质量的数据源。本书的开篇将带领读者深入理解不同类型数据的特性与获取途径，为后续的分析工作打下坚实的基础。 第一章：数据生态系统概览与采集策略 本章首先勾勒出当前企业级数据环境的整体图景，包括OLTP（在线事务处理）系统、数据仓库（DW）与数据湖（Data Lake）的架构差异及其在决策支持中的角色定位。我们将详细探讨数据采集的多种路径，不仅仅局限于数据库查询（SQL），还将涵盖API集成、网络爬虫（Web Scraping）的合法与高效实施，以及日志文件与传感器数据的处理基础。特别地，本章会强调数据获取过程中的伦理考量与隐私保护，确保所有数据操作均符合行业规范。 第二章：数据准备与质量保证——数据清洗的艺术 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据分析领域的铁律。本章是全书的实践核心之一，它将系统性地解决数据处理中最耗时、也最关键的环节——数据清洗与预处理。 缺失值处理的艺术： 不只是简单的删除或均值填充。我们将对比讨论插补法（Imputation）的适用场景，包括K近邻（KNN）插补、回归模型预测性插补，以及基于领域知识的定制化填充策略。 异常值检测与平滑： 介绍基于统计学方法（如箱线图、Z-Score的局限性）和基于模型的方法（如孤立森林Isolation Forest、局部离群因子LOF）来识别潜在的欺诈数据或测量错误。对于非错误异常值（如高价值客户行为），则探讨如何使用Winsorization或数据转换技术进行平滑处理。 数据标准化与归一化： 深入解析Min-Max缩放、Z-Score标准化在不同算法（如神经网络、支持向量机）中的影响，并指导读者何时应选择对数转换或幂次转换来改善数据分布形态。 第二部分：探索性数据分析（EDA）——洞察的催化剂 在构建任何复杂模型之前，对数据的直观理解至关重要。EDA是连接原始数据与高阶分析的桥梁。 第三章：可视化叙事的力量 本章侧重于如何利用视觉化工具（如Python的Matplotlib/Seaborn或R的ggplot2，以及商业智能工具的运用）来揭示数据背后的模式、趋势和关系。内容不仅限于标准图表（直方图、散点图），更强调“选择正确的图表来回答特定的业务问题”。例如，如何使用热力图展示相关性矩阵、使用小提琴图对比多组分布的差异，以及如何通过时序图有效追踪波动性。 第四章：特征工程——从数据到洞察的飞跃 特征工程被誉为数据科学的“魔法”。本章将教授读者如何创造更具信息量的特征，以提升模型性能。 时间序列特征提取： 从日期时间戳中提取星期几、季度、是否节假日、时间滞后特征（Lag Features）等。 分类变量编码的进阶： 超越基础的独热编码（One-Hot Encoding），深入探讨目标导向编码（Target Encoding）、频率编码，以及在处理高基数（High Cardinality）分类变量时的策略，并讨论其带来的过拟合风险。 特征交互与多项式特征构建： 展示如何通过组合现有特征来捕捉非线性关系，例如“用户平均消费额/用户访问频率”的组合特征。 第三部分：面向业务的预测与分类 本部分将核心聚焦于监督学习的应用，即如何利用历史数据对未来事件进行可靠的预测和分类。 第五章：回归模型的构建与评估 本书选择最具实用价值的回归模型进行深入剖析，包括多元线性回归的假设检验、残差分析及其在现实场景中的局限性。重点在于正则化技术——Ridge（岭回归）、Lasso（套索回归）和Elastic Net（弹性网络）的原理和应用，它们如何帮助我们处理多重共线性问题并进行特征选择。评估指标（$R^2$、MAE、RMSE）的业务含义解读将是本章的重点。 第六章：分类建模的实战技巧 分类是解决“是/否”、“A/B/C”等离散问题的核心。我们将详细讲解逻辑回归作为基准模型的重要性。随后，本书将大幅篇幅投入到决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM/XGBoost/LightGBM）的实践应用。内容侧重于树模型的参数调优（如树的深度、学习率、子样本比例），以及如何利用这些模型来解决不平衡数据集问题（如SMOTE合成少数类、代价敏感学习）。 第七章：模型评估、选择与可解释性（XAI） 一个“好”的模型必须在业务目标上表现出色，而不仅仅是在测试集上准确率高。本章致力于打破“黑箱”困境。 分类评估的全面视角： 深入解读混淆矩阵，超越准确率，重点掌握精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、以及ROC曲线与AUC值的业务意义——它们如何指导我们设置决策阈值以平衡误报与漏报的成本。 模型可解释性技术： 介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等前沿工具，教导读者如何向非技术背景的决策者清晰阐释“模型为何做出这个预测”，这是建立信任和推动应用落地的基石。 第四部分：非监督学习与高级主题应用 本部分探索如何在没有明确标签的情况下发现数据中的隐藏结构，并将其应用于实际场景。 第八章：聚类分析——发现群体与细分市场 聚类分析是市场细分、用户分群的核心工具。本章详述K-Means算法的局限性及优化（如K-Means++）。更进一步，本书将介绍层次聚类（Hierarchical Clustering）和基于密度的DBSCAN，并指导读者如何科学地确定最优的聚类数量（肘部法则、轮廓系数Silhouette Score的评估）。 第九章：降维技术与模式挖掘 当数据维度过高时，分析效率和模型性能都会下降。本章介绍主成分分析（PCA）的数学直觉与应用，并探讨其在数据可视化中的辅助作用。同时，我们会简要介绍关联规则挖掘（如Apriori算法）在零售和推荐系统中的实际案例。 结论：从模型到商业价值的闭环 本书的最后，我们将探讨如何将训练好的模型转化为可部署的生产环境中的解决方案（MLOps的初步概念），以及如何设计A/B测试框架来验证新模型的商业效益。我们强调，数据分析的最终目标不是构建一个复杂的模型，而是提供一个可靠的、可量化的决策依据，从而真正驱动业务增长。 《数据驱动的决策艺术》旨在成为您数据实践旅程中不可或缺的伙伴，助您将海量数据转化为清晰、可执行的商业洞察。
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