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出版者:SAS Publishing

作者:Michele M. Burlew

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2001-09-24

价格:USD 47.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781580259279

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• Debugging
• SAS Programming
• Data Analysis
• Statistical Software
• Troubleshooting
• Error Handling
• Code Optimization
• Data Quality
• Programming Tips

《深入剖析：数据分析流程的实践与优化》 本书并非一本关于特定软件调试技巧的指南，而是旨在为数据分析从业者提供一个更宏观、更深入的视角，聚焦于整个数据分析生命周期的理解、实践与优化。我们相信，高效的数据分析不仅仅是掌握工具，更是深刻理解数据背后的逻辑，建立严谨的思考框架，以及培养解决实际问题的能力。因此，本书将带您踏上一段探索数据分析深层奥秘的旅程，从项目启动的初期设想到最终结果的解读与传播，每一个环节都经过细致的打磨和优化。 第一部分：精准定义与规划——项目成功的基石 在开始任何数据分析工作之前，清晰地定义问题和目标至关重要。本部分将引导您掌握如何将模糊的业务需求转化为可量化的、可分析的问题。我们将探讨： 问题提炼的艺术： 如何与业务方进行有效沟通，深入理解其核心诉求，并将其转化为具体、可执行的数据分析问题。这包括识别潜在的假设，区分“想知道”与“真正需要知道”的关键区别。 目标设定的 SMART 原则： 详细阐述如何设定具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可达成（Achievable）、相关（Relevant）且有时间限制（Time-bound）的数据分析目标。我们将提供大量案例，展示不同场景下如何应用这一原则。 项目范围的界定： 如何在时间和资源有限的情况下，合理界定项目范围，避免“目标膨胀”导致项目失控。我们将讨论优先级排序的方法，以及如何识别关键的“最小可行产品”（MVP）。 利益相关者分析与管理： 识别项目中的关键利益相关者，理解他们的期望和顾虑，并建立有效的沟通机制，确保项目进展与各方需求保持一致。 可行性评估与风险预警： 在项目启动阶段，如何评估数据可用性、技术可行性以及潜在的风险因素，并提前制定应对策略。 第二部分：数据获取与理解——构建可靠的分析基础 数据的质量和理解程度直接决定了分析的深度和准确性。本部分将深入探讨数据获取、清洗和探索性分析的关键技术和理念： 多元化数据源的整合： 学习如何从不同的数据库、API、文件格式（CSV, JSON, XML等）以及第三方平台获取数据。我们将讨论数据集成过程中可能遇到的挑战，以及常用的数据连接和转换方法。 数据质量的评估与提升： 识别数据中的常见问题，如缺失值、异常值、重复值、格式不一致等。本书将提供系统性的方法来检测、量化和处理这些数据质量问题，确保分析的可靠性。 数据清洗的策略与实践： 详细介绍各种数据清洗技术，包括缺失值插补、异常值处理、数据类型转换、字符串处理、文本清洗等。我们将强调“脏数据”对分析结果的潜在影响，并提供不同场景下的最佳实践。 探索性数据分析（EDA）的精髓： EDA 不仅仅是绘制图表，更是理解数据分布、变量关系、模式和异常的思维过程。本部分将带领您掌握各种统计图表（直方图、散点图、箱线图、热力图等）的绘制和解读技巧，以及如何运用描述性统计指标深入了解数据特征。 特征工程的艺术： 如何从原始数据中创造出更有信息量、更具预测能力的特征。我们将探讨常用的特征工程技术，如数值特征的转换（标准化、归一化、对数变换）、分类特征的编码（独热编码、标签编码）、组合特征的生成等。 第三部分：模型选择与构建——洞察数据背后的规律 选择合适的分析方法和模型是数据分析的核心环节。本部分将帮助您理解不同分析方法的适用场景，并掌握模型的构建与评估过程： 统计学在数据分析中的应用： 从基础的假设检验、置信区间到回归分析、方差分析，我们将详细讲解统计学原理及其在数据分析中的实际应用，帮助您做出更具统计学意义的结论。 机器学习基础概念与常用算法： 介绍监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）以及半监督学习等概念。我们将深入剖析线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K-Means 聚类等经典算法的原理、优缺点及适用场景。 模型选择的智慧： 如何根据数据特性、分析目标以及模型性能的要求，选择最合适的模型。我们将讨论模型复杂度、过拟合与欠拟合等概念，并提供模型选择的指导原则。 模型训练与参数调优： 讲解模型训练的基本流程，以及如何通过交叉验证、网格搜索、随机搜索等技术对模型参数进行优化，以提升模型性能。 模型评估的客观标准： 详细介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R-squared 等，并指导您如何根据业务场景选择合适的评估指标。 第四部分：结果解读与传播——将洞察转化为价值 再完美的分析，如果无法被理解和应用，也无法创造价值。本部分将聚焦于如何清晰、有效地传达分析结果，并驱动决策： 叙事性数据可视化： 学习如何利用图表和可视化工具，将复杂的数据洞察以直观、易懂的方式呈现给不同受众。我们将探讨故事板（storytelling）的设计原则，以及如何通过可视化讲述引人入胜的数据故事。 结论的提炼与提炼： 如何从大量的分析结果中提炼出最关键的、最具 actionable 的结论。我们将强调“少即是多”的原则，聚焦于最能回答核心问题的洞察。 洞察与建议的落地： 如何将分析结果转化为具体的、可执行的业务建议，并帮助业务方理解这些建议的潜在影响和实施步骤。 面向不同受众的沟通策略： 针对技术背景、业务背景、管理层等不同受众，采用不同的沟通方式和语言，确保信息被准确理解和接受。 报告撰写与演示技巧： 提供撰写清晰、有说服力的分析报告的模板和建议，以及进行精彩的分析结果演示的技巧。 第五部分：持续优化与伦理考量——数据分析的长期视角 数据分析是一个持续演进的过程，同时伴随着重要的伦理和社会责任。本部分将探讨如何保持分析的生命力，并确保数据使用的合规性与道德性： 模型监控与迭代： 如何建立机制，持续监控已部署模型的性能，并根据数据漂移或业务变化及时进行模型更新和迭代。 A/B 测试与实验设计： 学习如何设计和执行 A/B 测试，以科学的方式评估不同策略或产品变更的效果，为决策提供可靠依据。 数据隐私与安全： 深入理解数据隐私保护的重要性，掌握相关法律法规（如 GDPR, CCPA 等）的基本要求，并学习如何在分析过程中保护敏感数据。 算法偏见与公平性： 探讨数据分析和机器学习模型中可能存在的偏见，以及如何识别、量化和减轻这些偏见，确保分析的公平性。 数据伦理与社会责任： 引导读者思考数据分析的伦理边界，以及作为数据分析师应承担的社会责任，用数据创造积极的社会影响。 本书通过理论讲解、案例分析、实践指导相结合的方式，力求为读者构建一个完整、系统的数据分析思维体系。我们关注的不仅仅是如何“操作”数据，更是如何“思考”数据，如何通过严谨的分析过程，从数据中挖掘出真正有价值的洞察，最终驱动业务的增长和创新。本书将帮助您成为一名更全面、更专业、更具影响力的数据洞察家。

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