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☆☆☆☆☆

出版者:世界图书出版公司

作者:雅培

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:2008-10

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787506292795

丛书系列:Undergraduate Texts in Mathematics

图书标签:

• 数学
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《数据科学：从零到精通的实践指南》 内容简介 本书旨在为渴望进入数据科学领域，或是希望系统梳理现有知识体系的读者，提供一套全面、深入且极具实践指导意义的路线图。我们摒弃了晦涩的理论堆砌，转而聚焦于“如何利用数据解决真实世界的问题”这一核心目标。全书内容紧密围绕现代数据科学的完整生命周期展开，确保读者不仅理解概念，更能熟练运用工具链条。 第一部分：数据科学基石与思维构建（Foundation & Mindset） 本部分是构建坚实数据科学素养的基石。我们首先深入探讨数据科学的本质、其在不同行业中的角色定位，并着重强调“数据驱动的决策思维”。这不仅仅是技术层面的准备，更是认知层面的重塑。 章节 1：数据科学的范式与生态系统： 详细剖析数据科学家（Data Scientist）、数据分析师（Data Analyst）和机器学习工程师（ML Engineer）之间的职能差异与协作关系。介绍当前主流的技术栈（如 Python, R, SQL）及其在行业中的应用场景。 章节 2：统计学的实用视角： 不回避统计学的严谨性，但更侧重于其在数据解释中的应用。内容涵盖描述性统计、推论性统计的核心概念，如假设检验、置信区间、P值在A/B测试和模型评估中的实际意义。重点讲解如何避免常见的统计陷阱和误读。 章节 3：编程语言精通（Python/R 实践）： 侧重于数据处理相关的库，如 Python 的 Pandas、NumPy，以及 R 的 Tidyverse 生态。不仅仅是语法教学，而是展示如何用简洁的代码完成复杂的数据清洗和转换任务，为后续建模做准备。 第二部分：数据准备与探索性数据分析（EDA & Preprocessing） 在实际项目中，80%的时间常用于数据准备。本部分是全书的重中之重，它决定了后续模型质量的上限。 章节 4：高效数据获取与整合： 教授如何从异构数据源（关系型数据库、NoSQL、API、日志文件）中安全、高效地抽取数据。深入讲解 SQL 的高级查询技巧（窗口函数、CTE）以及非结构化数据的初步处理方法。 章节 5：数据清洗与缺失值处理的艺术： 系统梳理数据质量问题的识别，包括异常值检测（基于统计学和隔离森林等方法）、数据标准化与归一化。针对缺失数据，提供基于插补（均值、中位数、多重插补 MICE）和模型预测的策略选择指南。 章节 6：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘： EDA 不仅仅是画图。本章教授如何通过可视化（Matplotlib, Seaborn, Plotly）和摘要统计量，快速洞察数据背后的故事、发现变量间的潜在关系、验证业务假设。重点讲解如何设计有效的 EDA 报告流程。 章节 7：特征工程的魔力： 将原始数据转化为模型可以理解的“有效信号”的过程。详细介绍特征构建技术，包括独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码、时间序列特征提取（滞后项、滚动窗口）、文本数据的词袋模型（BoW）及 TF-IDF 转换。 第三部分：机器学习核心算法与模型构建（Machine Learning Core） 本部分是算法实战的阵地，从基础模型到集成学习，提供清晰的算法原理和应用边界。 章节 8：监督学习：回归模型精讲： 从线性回归的最小二乘法开始，过渡到岭回归（Ridge）、Lasso 和弹性网络，讲解正则化如何解决过拟合问题。附带详细的回归模型诊断（残差分析）。 章节 9：监督学习：分类算法的抉择： 深入剖析逻辑回归的概率解释，决策树的构建逻辑（熵与基尼系数）。重点讲解支持向量机（SVM）的核技巧，以及如何选择合适的核函数。 章节 10：无监督学习的应用场景： 讲解聚类算法，包括 K-Means 的局限性与优化、DBSCAN 在密度发现中的优势。在降维方面，详述主成分分析（PCA）的数学原理和在特征压缩中的应用。 章节 11：集成学习与提升方法： 详细对比 Bagging（随机森林）和 Boosting（AdaBoost, 梯度提升机 GBM）。深入解析 XGBoost、LightGBM 等现代提升框架的设计哲学和参数调优策略，旨在实现模型性能的最大化。 第四部分：模型评估、验证与部署（Evaluation, Validation & Deployment） 构建模型只是第一步，确保模型在真实环境中可靠运行才是最终目标。 章节 12：模型的科学评估体系： 区分训练集、验证集和测试集的重要性。深入探讨分类问题的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-Score、ROC 曲线与 AUC），以及回归问题的评估指标（MSE, MAE, $R^2$）。重点讲解如何根据业务目标选择正确的评估标准。 章节 13：模型泛化能力与交叉验证： 系统讲解 K 折交叉验证、留一法（LOOCV）等方法，以确保模型不会仅仅在训练数据上表现优异。讲解偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）。 章节 14：超参数优化与模型解释性（XAI）： 介绍系统化的超参数搜索方法，包括网格搜索（Grid Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization）。引入 SHAP 值和 LIME 等现代工具，帮助用户理解复杂模型的决策路径，提升模型的可信度。 章节 15：从原型到生产：模型部署基础： 介绍模型序列化（Pickle/Joblib）和轻量级部署的实践。简要介绍 MLOps 的概念，包括使用 Flask/Streamlit 搭建简单的 API 接口，实现模型服务的初步自动化。 本书特点： 案例驱动： 全书穿插大量来自金融风控、电商推荐、医疗诊断等领域的真实或模拟数据集案例，每一个技术点都对应一个可复现的分析流程。 代码即文档： 所有核心代码均使用 Jupyter Notebook 格式提供，读者可边阅读边执行，立即看到结果反馈。 强调批判性思维： 不仅仅教“如何做”，更强调“为什么这样做”，引导读者理解每种技术选择背后的权衡（Trade-offs）。 通过本书的学习，读者将能够独立完成一个端到端（End-to-End）的数据科学项目，从数据采集的最初构思，到模型选择、优化，直至最终的模型验证与交付，真正实现数据科学的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

My primary goal in writing Understanding Analysis was to create an elementary one-semester book that exposes students to the rich rewards inherent in taking a mathematically rigorous approach to the study of functions of a real variable. The aim of a course...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

在分析方法论的介绍上，我非常期待这本书能够涵盖一些常用的统计学基础知识。我虽然知道统计学是分析的基石，但对于一些核心概念，比如均值、中位数、标准差、方差等等，我只是停留在字面上的理解，还没有真正掌握它们在分析中的意义和作用。如果这本书能用通俗易懂的语言解释这些概念，并且说明它们是如何帮助我们理解数据的分布和变异性的，那将非常有帮助。更重要的是，我希望作者能介绍一些基础的统计检验方法，比如t检验、卡方检验等，以及它们在判断数据之间是否存在显著差异时的应用。当然，我也明白这本书是“入门”级别的，所以不需要过于深入的理论推导，但至少要能让我明白“为什么”以及“如何”运用这些方法。如果能结合一些简单的例子，说明这些统计概念和方法是如何应用到实际业务场景中的，比如市场调研、用户行为分析等，那将让我更容易将学到的知识转化为实践。

评分☆☆☆☆☆

翻开第一页，我就被作者的开篇给吸引住了，他并没有直接抛出那些晦涩难懂的专业术语，而是以一种非常生活化的语言，阐述了“分析”在我们日常生活中的重要性。比如，他用了一个很有趣的比喻，说我们每天都在进行各种各样的分析，从选择早餐吃什么，到规划周末的行程，都是一种潜在的分析过程。这种引入方式，立刻拉近了我和作者的距离，让我觉得分析并不是什么高不可攀的学问，而是我们每个人都能掌握的技能。紧接着，作者开始介绍一些最基础的分析概念，比如“数据”和“信息”的区别，以及“定性分析”和“定量分析”的初步界定。我尤其对“定性分析”的介绍印象深刻，作者强调了在进行数据分析之前，理解数据的背景和来源的重要性，以及如何通过观察和访谈来获取那些无法量化的信息。这让我意识到，很多时候，我们过于关注数字本身，却忽略了数字背后的故事。如果这本书能够深入地探讨如何有效地收集和整理定性数据，并且将其与定量数据结合起来，那将是对我非常有价值的。我也希望作者能分享一些他在实际工作中遇到的，关于定性数据分析的有趣案例，让我能够更直观地感受到它的魅力。

评分☆☆☆☆☆

在数据解读和结论输出方面，我希望这本书能够给出一些实用的指导。仅仅进行分析是不够的，更重要的是如何准确地解读分析结果，并将其转化为有意义的见解，最终指导决策。我期望作者能分享一些关于如何识别数据中的“噪音”和“信号”的技巧，避免被表面现象所迷惑。同时，我也想了解如何将复杂的分析结果，用简洁明了的方式呈现给不同背景的听众，比如决策者或者同事。这本书是否有关于如何撰写分析报告、如何制作有效的演示文稿的建议？我尤其希望看到关于如何将数据洞察转化为 actionable insights（可操作的洞察）的讨论。仅仅说“销售额下降了10%”是不够的，更重要的是分析出“为什么”下降了，以及“应该怎么做”来提升销售额。如果这本书能提供一些框架或方法论，帮助我们从数据中提炼出有价值的行动建议，那我一定会把它奉为圭臬。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度，是我非常好奇的一点。虽然它定位是“入门”，但我希望它不仅仅停留在概念的堆砌，而是能够有一些更深入的探讨。例如，在介绍某个分析方法时，如果能够稍微提及该方法的原理、优缺点以及适用范围，而不仅仅是告诉我们“怎么做”，那就更好了。我知道，深入的理论研究可能会超出“入门”的范畴，但我相信，适当的理论深度能够帮助我们更好地理解和运用这些方法，而不是仅仅机械地套用公式。我也希望，作者能够在书中分享一些他在分析领域的学习心得和体会，比如，他是如何克服学习过程中的困难，是如何不断提升自己的分析能力的。这些个人的经验分享，往往比枯燥的理论知识更能打动人，也更能激发我们学习的动力。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，引导我们一步步走上分析的道路，并且给予我们前进的信心和方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例选择，对我来说非常重要。我一直坚信，理论只有与实践相结合，才能发挥出最大的价值。因此，我非常期待书中能够包含一些贴近实际生活和工作场景的案例分析。比如，通过分析用户在电商平台上的浏览和购买行为，来理解用户的偏好和购买路径；或者通过分析社交媒体上的用户互动数据，来评估营销活动的效果。我更倾向于看到那些能够体现“从数据中发现问题，到通过分析解决问题”的全过程的案例。也就是说，案例中不仅要展示如何进行数据分析，还要清晰地说明分析的目的是什么，分析的结果如何指导了实际决策，以及最终带来了什么样的改变。如果这些案例能够覆盖不同行业、不同领域，那将更能拓宽我的视野，让我看到分析方法的多样化应用。我希望通过阅读这些案例，能够激发我将所学知识应用到自己实际工作中，去解决我遇到的具体问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有意思，简约而不失品味，一种低调的蓝色调，上面是书名“分析入门”四个遒劲有力的大字，没有那些花哨的插图，仿佛直接点明了主题。我拿到这本书的时候，首先就被它的纸质深深吸引，不是那种过于光滑的印刷纸，而是略带磨砂质感的，拿在手里感觉很扎实，让人有一种想立刻翻开它的冲动。我虽然不是专业的分析师，但因为工作需要，需要接触一些数据和报表，所以一直想系统地学习一下分析的方法。市面上关于分析的书籍实在太多了，挑来挑去，最后还是被这本书的封面和目录吸引住了。目录的设计也很清晰，从基础概念到具体应用，层层递进，逻辑性很强，让我觉得这不仅仅是一本“速成”的指南，而更像是一个循序渐进的学习路径。我特别关注的是它有没有介绍一些常用的分析工具，比如Excel的高级功能，或者一些统计软件的基本操作。要知道，理论知识很重要，但如果不能落地，那也只是纸上谈兵。这本书在这方面做得如何，是我非常期待的。而且，我希望它能有一些案例分析，通过实际的例子来讲解理论，这样更容易理解和吸收。毕竟，分析的最终目的就是解决实际问题，脱离了实际应用，再高深的理论也显得空洞。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据整理和清洗方面的内容，是我非常看重的一个部分。我常常遇到各种各样杂乱无章的数据，有缺失值、有错误格式、有重复项，这些都会极大地影响后续的分析结果。如果这本书能够提供一些系统的方法来应对这些常见的数据问题，那真是太棒了。我期望看到的内容包括，如何识别和处理缺失数据（例如，删除、插补等），如何进行数据格式的统一（例如，日期、货币单位等），以及如何有效地去除重复记录。我特别希望作者能介绍一些简单易学的操作技巧，最好是能够结合Excel或者一些免费的在线工具，这样对于我这样初学者来说，能够快速上手。另外，数据可视化也是我一直以来比较困惑的一个领域。我明白图表能够更直观地展示数据，但如何选择最适合的图表类型来表达不同的信息，以及如何设计出既美观又清晰的图表，这对我来说是一个挑战。如果这本书能在这方面提供一些指导，比如不同图表（柱状图、折线图、饼图、散点图等）的适用场景，以及一些提高图表可读性的原则，那我会非常感激。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的总体期望，是希望它能够成为我踏入分析领域的一块坚实的垫脚石。我希望它能够为我构建一个扎实的基础框架，让我明白分析的核心是什么，以及如何系统地进行分析。我期待这本书能够不仅教我“做什么”，更教我“为什么这么做”，让我知其然，更知其所以然。如果这本书能够帮助我培养一种“用数据说话”的思维方式，让我在面对问题时，能够首先想到去收集和分析相关数据，而不是凭空猜测，那将是我最大的成功。我希望能从这本书中学习到一套行之有效的分析方法论，并且能够灵活运用到我的日常工作和生活中。如果这本书能够提供一些资源推荐，比如值得关注的分析博客、学术网站、或者在线课程，那将更是锦上添花，让我能够在这个领域持续学习和探索。总之，我希望这本书能够给我带来一次愉快的学习体验，并且真正地提升我的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，也是我非常看重的一点。我希望作者能够用清晰、简洁、易于理解的语言来阐述复杂的概念，避免使用过多晦涩的专业术语，或者至少在首次出现时给出明确的解释。毕竟，这本书的读者群体可能包括很多和我一样，对分析领域还不甚了解的初学者。如果这本书能够像一位循循善诱的老师，用平易近人的方式引导我们进入分析的世界，那我一定会非常享受这个学习过程。我尤其希望作者能够注重逻辑的严谨性，在论述观点时，能够有理有据，让人信服。同时，我也希望这本书能够充满启发性，不仅仅是传授知识，更能激发读者对分析的兴趣和思考。如果作者能够在书中融入一些行业观察和趋势分析，让我了解到分析在当今社会的重要性以及未来的发展方向，那将是我最大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑性让我印象深刻。从数据收集到结果呈现，作者似乎为我们规划了一条清晰的路线图。我特别关注的是中间环节，也就是数据分析的具体方法。我希望这本书能够详细介绍一些基础的分析模型和技术。比如，如何进行描述性分析，总结数据的基本特征；如何进行探索性分析，发现数据中隐藏的模式和关联；以及如何进行预测性分析，对未来趋势进行预测。我尤其对“关联分析”和“回归分析”这两个概念很感兴趣。在我的工作中，常常需要判断两个变量之间是否存在联系，以及这种联系的强度如何。如果这本书能用浅显易懂的语言解释这些方法，并且提供一些具体的步骤和注意事项，那将非常有价值。我希望作者能够分享一些实际的案例，例如，通过分析用户购买记录来预测下一个购买行为，或者通过分析广告投入和销售数据来评估广告效果。这些具体的应用能够让我更直观地理解分析方法的强大之处。

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