具体描述
《统计之美：人工智能时代的科学思维》每一章节都通过某个历史经典故事、网络热点事件、行业真实案例等背景知识引出对知识点的介绍，涵盖了经典的统计学模型和前沿的数据科学技术，并结合大数据实践领域的经验，构造了一套以实际应用为导向的知识体系，帮助读者轻松地掌握各分析方法的思想精髓，并能快速地应用到实际的工作中去。
作者简介
李舰，统计学本科、软件工程硕士、商学博士，数据科学领域的多年从业者，见证并参与了统计学从冷门专业到显学的过程。是“统计之都”社区的核心成员之一、开源社区的活跃贡献者，致力于数据科学在实体行业中的应用。
海恩，在硅谷著名互联网企业从事数据分析工作，业余时间亦喜欢自己抓数据做点好玩的分析。
目录信息
1.1 随机的世界 2
1.1.1 打台球的物理学家，确定、不确定与随机2
1.1.2 上帝掷骰子吗，决定论与随机性4
1.1.3 连环杀手的归案，随机与均匀 6
1.1.4 扔硬币的数学家们，大数定律9
1.2 认识概率 11
1.2.1 游戏奖金的分配，概率论的发展 11
1.2.2 6 连号和14 连号，概率的计算 13
1.2.3 主持人背后的山羊，条件概率 16
1.2.4 寻找失踪的核潜艇，贝叶斯概率18
1.3 统计思想和模型 20
1.3.1 女士品茶，假设检验 20
1.3.2 “渣男”去死，最大似然 23
1.3.3 六西格玛的奇迹，小概率 25
1.3.4 牛顿的苹果，模型拟合27
1.4 统计与科学 29
1.4.1 智多星与神机军师，统计预测29
1.4.2 深蓝与阿尔法狗，归纳和演绎 31
1.4.3 中药与西药，临床试验33
1.4.4 所有模型都是错的，科学和否定 36
第2 章 数据与数学38
2.1 数据与空间 39
2.1.1 多维世界的虫子，坐标和向量 39
2.1.2 黑客帝国和变形金刚，矩阵简介 42
2.1.3 九章算术与线性方程，线性方程组 45
2.1.4 二十八宿与黄道十二宫，线性变换 48
2.2 随机变量和分布 51
2.2.1 伯努利的硬币，随机分布 51
2.2.2 相亲多少次与神奇的37，离散型分布 54
2.2.3 棣莫弗的正态，连续型分布 56
2.2.4 醉鬼的步伐，随机过程 58
2.3 认识数据 59
2.3.1 忒修斯之船，数据、测量与变量 59
2.3.2 从性别到体重，数据的尺度 61
2.3.3 周岁与虚岁，连续变量与离散变量 63
2.3.4 一份体检记录，数据分析的基本数据结构 65
2.4 数理统计基础 66
2.4.1 管中窥豹与一叶知秋，总体和样本 66
2.4.2 恶赌鬼的诡计，数字特征 68
2.4.3 被平均的工资，统计量 70
2.4.4 小李飞刀与孔雀翎，参数估计 72
第3 章 数据可视化76
3.1 历史上的统计图形 77
3.1.1 河图与洛书，可视化简介 77
3.1.2 伦敦霍乱的防治，空间可视化 78
3.1.3 南丁格尔的玫瑰，玫瑰花瓣图 79
3.1.4 拿破仑远征，自定义统计图形 81
3.2 数据与可视化 83
3.2.1 女王的裙子，数据可视化83
3.2.2 画布与宣纸，图形设备 84
3.2.3 深水王子与针眼画师，绘图语言的变迁 86
3.2.4 “挑战者”号航天飞机，直观的可视化 88
3.3 基础统计图形 90
3.3.1 老忠实喷泉的秘密，分布图 90
3.3.2 统计图形的奠基人，条形图和饼图 91
3.3.3 古老国度的诗云，坐标变换 93
3.3.4 飞翔的动态气泡图，动态可视化 95
3.4 数据之间的关系 97
3.4.1 东上相的轨道，散点图 97
3.4.2 五十州的最高峰，箱线图 99
3.4.3 泰坦尼克号的幸存者，马赛克图 100
3.4.4 切尔诺夫的笑脸，样本关系的可视化 102
第4 章 模型与方法104
4.1 常用统计模型 105
4.1.1 穿杨与射雕，回归模型 105
4.1.2 降维攻击，主成分分析 108
4.1.3 顾客就是上帝，路径模型110
4.1.4 股票的走势，时间序列114
4.2 机器学习 116
4.2.1 啤酒和尿布的传说，关联规则 116
4.2.2 寻找“白富美” ，聚类分析118
4.2.3 宁可错杀与绝不放过，分类效果评估121
4.2.4 树木与森林，常用分类算法124
4.3 人工智能 128
4.3.1 人工智能的三起两落，AI 发展史128
4.3.2 深度学习的前生今世，深度学习简史 130
4.3.3 神秘的神经，神经网络简介 132
4.3.4 美丽的滤镜，卷积神经网络与深度学习135
4.4 其他分析方法 139
4.4.1 茶、酒与百事可乐，随机试验方法 139
4.4.2 蒙特卡罗和原子弹，蒙特卡罗方法142
4.4.3 医生的笔迹，文本分析 143
4.4.4 沙漠里的飞碟，最优化方法 146
第5 章 大数据时代 149
5.1 技术的变迁 150
5.1.1 统计学的滥觞统计学简介150
5.1.2 信息时代的来临计算机科学简介151
5.1.3 数据挖掘和商业智能，商业智能简介153
5.1.4 大数据时代新纪元，大数据简介154
5.2 分析工具 156
5.2.1 谁说菜鸟不会数据分析Excel 简介156
5.2.2 群雄逐鹿的分析软件统计软件和BI 系统158
5.2.3 全栈工程师的最爱，Python 简介160
5.2.4 本书作者最爱的R ，R语言简介162
5.3 计算框架 164
5.3.1 冰箱里的大象，可扩容的数据分析164
5.3.2 将兵与将将，并行计算 165
5.3.3 电老虎和电蚂蚁，大型机和云计算 167
5.3.4 摩尔定律的未来GPU ，计算框架170
5.4 大数据行业应用 172
5.4.1 互联网的兴起，互联网概览 172
5.4.2 流量的起点，搜索引擎173
5.4.3 收入的来源，精准广告 175
5.4.4 猜你喜欢和投其所好，推荐系统 177
第6 章 数据的陷阱180
6.1 一叶障目 181
6.1.1 神奇的天蝎座，规律的背后 181
6.1.2 赢家的诅咒，悖论与分布182
6.1.3 打飞机的油价，选择性关注184
6.1.4 和女神的缘分，频率与巧合 185
6.2 相关与因果 187
6.2.1 芳华与热饮，遗漏的关键变量187
6.2.2 热帖的秘密，不存在的相关 188
6.2.3 雪与火的城市，地理决定的因果 189
6.2.4 名字很重要吗，背后的关键因素 190
6.3 样本和调查192
6.3.1 测不准的美国大选，选择性抽样 192
6.3.2 不对称的杜蕾斯，数据无反应偏差194
6.3.3 幸运儿的传奇，幸存者偏差195
6.3.4 哈佛校长的辞职，样本方差的影响197
6.4 图形的误导 198
6.4.1 收入的变化，被掩盖的数据 198
6.4.2 收费站与汽车站，视觉的误区200
6.4.3 东莞的逃亡，隐含信息的误导201
6.4.4 有毒的拟合，图形与模型203
参考文献207
索引211
· · · · · · (收起)
读后感
当时没有认真了解就买了这本书，读了一章，发表下看法：东拼西凑，完全是用书名讨噱头！一点都不美。想说的东西太多，没一个讲明白！这样的东西就是写出来骗钱的！大家还是要睁大眼睛看清楚再买！数学想绕过公式是不太可能的！请作者写下一本书用点心！如果是真有能力就表达出...
评分这本书主要从基础统计学、大数据时代、数据的陷阱三方面入手，结合互联网时代背景，没有局限于通用统计学教材的绝对专业，也给出了时代背景下的大数据应用方法及分析工具。 另外，也用一章的篇幅讲述了在应用统计及数据分析的过程中可能存在的误导信息。 此外，这本书还有一个...
评分代友转，以下是他发在票圈的书评一则： 用了几天时间，读完了《统计之美—人工智能时代的科学思维》，收获不小。 这是本统计学的入门书籍，是今年数据科学科普书中的爆款，今年3月出版，据说已经第4次印刷，对于非统计学专业又对大数据和人工智能感兴趣的同学们来说很值得读一...
评分这本书主要从基础统计学、大数据时代、数据的陷阱三方面入手，结合互联网时代背景，没有局限于通用统计学教材的绝对专业，也给出了时代背景下的大数据应用方法及分析工具。 另外，也用一章的篇幅讲述了在应用统计及数据分析的过程中可能存在的误导信息。 此外，这本书还有一个...
评分代友转，以下是他发在票圈的书评一则： 用了几天时间，读完了《统计之美—人工智能时代的科学思维》，收获不小。 这是本统计学的入门书籍，是今年数据科学科普书中的爆款，今年3月出版，据说已经第4次印刷，对于非统计学专业又对大数据和人工智能感兴趣的同学们来说很值得读一...
用户评价
这本《统计之美》简直是为我量身定制的！我一直觉得统计学是个枯燥乏味的学科，充满了复杂的公式和难以理解的符号，但这本书彻底颠覆了我的看法。作者的文笔极其流畅，仿佛一位经验丰富的导游，带着我们穿梭在数据的海洋中。他不仅仅是罗列知识点，而是巧妙地将统计学的原理融入到生活中的方方面面。比如，书中对“相关性”与“因果性”的探讨，通过生动的案例，让我瞬间明白了为什么不能简单地将两者划等号。我记得有一章专门讲了贝叶斯定理，原本以为会看到一堆微积分，结果作者用了一个非常形象的例子——一个罕见疾病的检测——把复杂的概率计算讲得透彻明白。读完后，我感觉自己对世界的理解都清晰了几分，不再轻易被表面的数据所迷惑。这本书的排版也很舒服，图文并茂，很多图表设计得非常精美，直观地展现了数据的分布和趋势，即便是不太擅长数学的人也能轻松领会其精髓。对于任何想从根本上理解数据驱动决策的人来说，这本书都是一个绝佳的起点，它真的让你体会到统计学中蕴含的逻辑美和洞察力。
评分这是一本真正能“激活”你思考的书。我过去对数据分析的理解非常浅薄，总觉得那是数据科学家的事情。但《统计之美》让我意识到，统计思维是现代公民必备的基础素养。书中有很多关于抽样方法和误差来源的论述，非常尖锐和深刻。我记得其中一个案例是关于市场调研中的“幸存者偏差”，作者分析得入木三分，让我立刻想起了我工作中遇到的几次失败的推广活动，原来问题出在样本的代表性上。这本书的语言风格非常活泼，偶尔还会带着一丝幽默感，读起来一点都不累。比如，作者在讨论假设检验时，用了“法庭断案”的比喻，把“原假设”和“备择假设”的关系解释得一清二楚。我甚至觉得，这本书比我大学时上的《概率论与数理统计》更实用、更具启发性。它教会我的，是如何在信息不完全的情况下，做出基于证据的最佳判断，这在任何领域都是核心竞争力。
评分老实说，我买这本书的时候是抱着试试看的心态，因为市面上介绍统计学的书太多了，大多都沦为教科书的翻版，读起来味同嚼蜡。《统计之美》的独特之处在于它的“哲学高度”。它不仅仅教你“怎么做统计分析”，更深层次地探讨了“为什么我们要进行统计推断”以及“统计的局限性在哪里”。我特别欣赏作者对于“随机性”的描绘，他把随机性描绘成自然界的一种基本属性，而不是需要被消除的噪音。书中对中心极限定理的解释尤其精彩，没有陷入数学证明的泥潭，而是用一种近乎诗意的语言，阐述了它在现实世界中无处不在的影响力。我感觉像是在听一位智者讲述宇宙运行的基本规律。这本书的深度和广度都令人惊叹，它让我开始重新审视自己过去对概率和不确定性的认知。读完后，我发现自己看新闻报道时，对那些声称“百分之百准确”的结论都会多留一个心眼，学会了更审慎地看待数据支撑的论断。
评分我是一个偏重文科背景的研究人员，对于定量分析一直心存畏惧。但《统计之美》真的为我搭建了一座完美的桥梁。它没有故作高深，而是循序渐进，从最直观的描述性统计开始，一步步引导读者理解推断性统计的逻辑。最让我受益匪浅的是关于“回归分析”的章节。作者没有简单介绍最小二乘法，而是着重讲解了残差图的重要性，以及如何通过观察残差来判断模型是否合理。这个细节在很多入门书籍中常常被一带而过，但它恰恰是模型可靠性的关键。这本书的结构安排非常巧妙，每一章的知识点都像搭积木一样，层层递进，让你在不知不觉中掌握了复杂的方法。我用了大约一个月的时间精读完，现在回顾工作中的数据分析报告，总能发现一些新的视角和可以改进的地方。这本书的价值，在于它培养了一种“数据敏感度”，让你对数字背后隐藏的故事更加关注。
评分我必须承认，我对这本书的评价可能会略带主观色彩，因为它的“美”确实触动了我对逻辑和秩序的追求。这本书的叙事节奏把握得极好，不像某些技术书籍那样生硬，它读起来更像是一部关于人类如何认识世界、如何与不确定性共存的史诗。作者对于“可视化”的推崇让我印象深刻，他认为好的统计图形本身就是一种强大的论证工具。书中展示的几张经典统计图表，比如对比不同年份犯罪率的图，不仅数据翔实，而且设计上简直是艺术品，让人在接收信息的同时，感受到一种强烈的视觉冲击力。它让我明白，统计学远不止是计算，更是一种高阶的沟通和表达方式。我强烈推荐给那些想要提升批判性思维的读者，因为它会训练你的大脑去寻找模式、检验假设，并对“看起来显而易见”的结论保持必要的怀疑。这本书绝对值得放在书架上，时不时地翻阅，每次都会有新的领悟。
评分3.5。根本没展现出“美”。内容还算扎实，但基本和教科书没两样
评分前面部分还行，后面都是历史介绍了
评分没看到美..算是一本统计相关的文章集锦吧。各方面的边边角角都说了一点，看起来也还算轻松
评分讲故事，没什么新意。
评分不知道评分为什么这么低，每篇附带的案例非常有趣，全书把统计学原理串讲的也符合逻辑。
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