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出版者:

作者:Mandoiu, Ion (EDT)/ Sunderraman, Raj (EDT)/ Zelikovsky, Alexander (EDT)

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:

价格:89.95

装帧:

isbn号码:9783540794493

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 计算生物学
• 生物统计学
• 数据挖掘
• 机器学习
• 系统生物学
• 生物医学工程
• 生物技术

数据科学与现代计算的基石：面向应用的数据分析实践指南 本书特色 本书深入探讨了当代数据科学领域的核心概念、方法论以及前沿技术应用，旨在为读者提供一个全面、实用的数据分析能力框架。不同于侧重生物信息学特定领域的专著，本书将视角拓展至更广阔的工业界、金融分析、社会科学研究以及通用工程领域，强调数据素养的通用性与实战性。我们侧重于从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到高级建模、结果解释和高效数据可视化的完整生命周期管理。 第一部分：数据科学基础与思维模式 第1章：数据驱动型决策的兴起与思维重塑 本章首先界定了“数据科学”的范畴，区分其与传统统计学、计算机科学的交叉点。探讨在信息爆炸时代，企业和研究机构如何转向数据驱动的决策模式。重点解析数据科学家的核心素养：不仅是技术熟练度，更重要的是提出正确问题的能力和批判性思维。内容涵盖业务理解（Business Acumen）在数据项目中的关键作用，以及如何构建一个清晰、可执行的数据项目路线图。本章通过分析几个经典的商业案例，展示从原始数据到可操作洞察的转化过程。 第2章：数据类型、结构与组织原则 深入剖析现实世界中数据的多样性。内容包括结构化数据（如关系型数据库、CSV）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图像、日志文件）的特征、优缺点及存储方式。详细讲解了数据模型的基础，如范式理论（Normalization/Denormalization）在不同应用场景下的权衡。此外，本章还系统介绍了数据仓库（Data Warehousing）与数据湖（Data Lake）的架构差异及其在企业级数据治理中的角色定位。 第3章：Python与R的生态系统概览 本章不聚焦于特定算法的实现，而是对主流数据分析编程环境进行高层次的比较和介绍。重点介绍Python在数据工程和机器学习领域的强大生态（如Pandas, NumPy, Scikit-learn），以及R在统计建模和学术研究中的深厚积累。读者将了解如何高效地搭建自己的开发环境，并掌握包管理、版本控制（Git基础）在数据协作中的重要性。本章强调的是工具的选择依据——项目需求、社区支持与性能考量。 第二部分：数据准备与质量保证 第4章：数据采集、提取、转换与加载（ETL/ELT）实务 数据准备是数据科学项目中最耗时的阶段。本章详细阐述高效的数据提取策略，包括API调用、数据库查询（SQL进阶，如窗口函数、JOIN优化）和Web抓取（Scrapy基础介绍，道德规范）。关键部分在于“数据清洗”：处理缺失值（插值法、删除策略的适用性分析）、异常值检测与处理（基于统计和基于距离的方法）、数据类型统一与格式化。本章强调自动化脚本的编写和健壮性测试，确保数据管道的可靠性。 第5章：探索性数据分析（EDA）：发现数据中的故事 EDA被视为连接原始数据与正式建模的桥梁。本章指导读者如何系统性地运用统计摘要和可视化技术来理解数据分布、识别变量间的关系、发现潜在的偏差和模式。详细讲解了单变量分析（直方图、箱线图）、双变量分析（散点图、相关性矩阵）和多变量分析的技巧。重点放在如何通过EDA的结果来指导后续的特征工程和模型选择，而非仅仅生成报告。 第6章：特征工程与数据转换 特征工程是提升模型性能的关键环节。本章涵盖了从原始数据生成有效预测变量的多种技术。内容包括：分类变量的编码（One-Hot, Target Encoding）、数值特征的缩放与归一化（Standardization vs Normalization）、时间序列特征的提取（Lagged Features, 周期性特征）以及如何处理高维度数据（特征选择与降维技术，如PCA的原理与应用）。本章强调特征工程的迭代性和与业务知识的深度结合。 第三部分：核心建模技术与评估 第7章：经典回归与分类模型 本章系统回顾并深入讲解线性模型（最小二乘法、逻辑回归）的理论基础、假设检验及其在解释性建模中的价值。随后过渡到更复杂的非线性模型，如决策树（CART, C4.5）的工作原理及其固有的可解释性。针对分类问题，详细分析了混淆矩阵（精确率、召回率、F1分数）的解读，以及如何根据业务目标选择合适的评估指标（例如，在欺诈检测中对召回率的侧重）。 第8章：集成学习与提升方法 集成学习是现代预测模型的基石。本章专注于Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, 梯度提升机/XGBoost/LightGBM）的核心思想。详细对比了这些方法的计算效率、鲁棒性和性能优势。重点讲解了模型参数调优（如学习率、树的深度）的系统方法，以及如何利用交叉验证确保模型泛化能力。 第9章：模型评估、验证与稳健性测试 一个模型的好坏，取决于如何评估它。本章超越了单一的准确率指标，深入探讨了模型评估的科学性。内容包括：训练集、验证集与测试集的合理划分策略（包括时间序列数据的滚动验证）；超参数优化方法（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）；以及模型可解释性（Model Interpretability）的基础——特征重要性排序和局部可解释性方法（LIME/SHAP简介），确保模型决策过程的透明度。 第四部分：高级应用与数据基础设施 第10章：时间序列数据的分析与预测 时间序列分析在金融、运营和需求预测中至关重要。本章介绍时间序列数据的基本属性（趋势、季节性、平稳性）。系统讲解经典方法如ARIMA、指数平滑法（Holt-Winters）。更进一步，探讨如何利用机器学习技术（如序列模型、外部回归因子）来增强时间序列预测的准确性，包括如何处理序列数据中的非线性依赖关系。 第11章：数据可视化与叙事的力量 数据可视化是将分析结果转化为影响力的关键。本章侧重于“有效”的可视化而非“花哨”的图表。讲解不同数据类型（分布、关系、构成、比较）应采用的最佳图表类型。重点在于构建清晰的视觉叙事流，如何使用工具（如Matplotlib/Seaborn的高级定制，或交互式工具如Plotly）来突出关键发现，并避免常见的误导性可视化陷阱。 第12章：从原型到生产：数据科学的部署与M LOps基础 将模型投入实际应用是数据科学项目的终点。本章讨论模型部署的基本流程，包括模型序列化（Pickling/Joblib）、API封装（Flask/FastAPI基础）以及容器化技术（Docker简介）。最后，简要介绍MLOps（机器学习运维）的概念，强调模型性能监控、漂移检测以及自动化再训练的必要性，确保数据产品在真实环境中的持续价值。 结语：面向未来的数据实践 总结本书所学，强调数据科学是一个持续学习和迭代的领域。鼓励读者将所学技术灵活应用于跨领域问题解决，并关注新兴趋势，如因果推断、联邦学习等。

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