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出版者:

作者:Bessant, Conrad/ Shadforth, Ian/ Oakly, Darren

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2009-2

价格:$ 152.55

装帧:

isbn号码:9780199230198

丛书系列:

图书标签:

• Bioinformatics
• Computational Biology
• Python
• Data Analysis
• Algorithms
• Genomics
• Proteomics
• Machine Learning
• Biostatistics
• Software Development

好的，以下是一份关于一本名为《数据科学与统计建模实战》的书籍的详细简介，该书旨在为读者提供坚实的理论基础和丰富的实践经验，帮助他们驾驭复杂的数据集，构建可靠的统计模型，并从中提取有价值的洞察。 《数据科学与统计建模实战》 内容提要 在当今数据驱动的世界中，从海量信息中提炼出可操作的知识已成为科研、商业决策和技术创新的核心竞争力。本书《数据科学与统计建模实战》正是为有志于掌握这一核心技能的读者精心撰写的指南。它不仅仅是一本理论教材，更是一本详尽的实战手册，旨在弥合数据科学理论与复杂现实问题之间的鸿沟。 本书的核心目标是系统地介绍从数据采集、清洗、探索性分析到构建、评估和部署统计模型及机器学习算法的全过程。我们避免了晦涩难懂的纯数学推导，转而聚焦于如何将这些强大的工具应用于解决实际问题，强调理解模型背后的逻辑，以及如何在真实世界的数据限制下做出明智的选择。 第一部分：数据科学的基石与准备 本部分为数据科学之旅奠定坚实的基础。我们首先探讨了数据科学的本质、工作流程以及伦理考量。重点在于“数据准备”这一至关重要且耗时的环节。 章节 1：数据科学概览与生态系统 本章深入剖析了数据科学在现代产业中的定位。我们将讨论不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）的特性，并介绍当今主流的数据处理技术栈，包括编程语言（如Python和R）、核心库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn）以及数据库基础知识。我们强调理解业务问题是数据科学项目的起点，而不是盲目应用算法。 章节 2：数据获取、清洗与预处理 真实世界的数据往往是“脏”的。本章将详细介绍数据采集的各种方法，包括API交互、网络爬虫基础概念以及关系型数据库查询（SQL基础）。随后的重点是数据清洗的艺术：如何系统地处理缺失值（插补方法的选择与局限性）、识别和处理异常值（离群点检测技术），以及标准化和规范化数据以优化模型性能。此外，本章还涵盖了特征工程的基础，这是提升模型预测能力的关键步骤，包括创建交互特征和使用多项式变换。 章节 3：探索性数据分析（EDA） EDA 是理解数据“叙事”的关键。本章指导读者如何使用可视化技术（如直方图、箱线图、散点图矩阵、热力图）和描述性统计量来揭示数据结构、分布、变量间的关系以及潜在的偏差。我们将教授如何构建高效的EDA报告，用数据讲故事，为后续的建模选择提供直观的依据。 第二部分：统计建模的核心原理与应用 本部分将读者带入统计建模的核心领域，从经典的线性模型到更复杂的非参数方法，并强调模型诊断和选择的重要性。 章节 4：回归分析：线性与广义线性模型 本章系统地讲解了普通最小二乘法（OLS）回归的原理、假设检验（如Durbin-Watson检验、Breusch-Pagan检验）和模型解释。我们随后拓展到广义线性模型（GLM），详细讨论了逻辑回归（用于二分类问题）和泊松回归（用于计数数据），重点解析链接函数和方差结构的选择。 章节 5：方差分析（ANOVA）与实验设计 ANOVA 作为一种强大的工具，用于比较两个或多个组的均值差异。本章详细介绍了单因素、双因素 ANOVA 的实施过程和假设前提。我们还将探讨如何设计科学的实验（如随机化、分块设计），确保数据收集过程的有效性和结果的可靠性，避免统计学上的常见陷阱。 章节 6：模型诊断、正则化与模型选择 一个拟合的模型并非总是可靠的。本章深入探讨了模型诊断的技术，包括残差分析、多重共线性（VIF）的识别与处理。接着，我们引入了正则化技术——岭回归（Ridge）和 Lasso 回归——作为处理高维数据和防止过拟合的有效手段，并对比了它们在特征选择上的差异。模型选择的标准（如AIC、BIC、调整 $R^2$）和交叉验证策略在本章得到详细论述。 第三部分：进阶建模技术与机器学习整合 本部分将统计学的严谨性与现代机器学习的预测能力相结合，介绍了非参数方法和更复杂的预测模型。 章节 7：分类技术：判别分析与支持向量机（SVM） 除了逻辑回归外，我们探索了判别分析（DA）作为一种经典的分类方法。随后，本书详细讲解了支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）和最大间隔思想，展示了SVM在处理非线性边界分类问题中的强大能力。 章节 8：树模型与集成学习 树模型因其高可解释性和处理非线性关系的能力而广受欢迎。本章从决策树（CART算法）开始，逐步过渡到强大的集成学习方法：装袋法（Bagging，如随机森林 Random Forest）和提升法（Boosting，如 AdaBoost 和梯度提升机 GBM）。重点在于理解这些集成方法如何通过组合弱学习器来构建鲁棒且高精度的预测模型。 章节 9：模型评估、性能度量与时间序列初步 评估模型性能是至关重要的实践环节。本章详细阐述了分类问题的核心度量指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值。对于回归问题，我们侧重于评估泛化能力。最后，本部分对时间序列分析进行了初步介绍，讨论了平稳性、自相关性（ACF/PACF）以及 ARIMA 模型的基本概念，为读者进行未来趋势预测打下基础。 面向读者 本书适用于统计学、计算机科学、生物信息学、经济学、金融学以及任何需要通过数据驱动决策的专业人士和学生。读者应具备基本的代数知识和编程语言（推荐 Python 或 R）的使用经验，但本书内容结构合理，即使是初学者也能通过扎实的实践章节逐步掌握高级技术。 本书特色 1. 高度实战导向： 每个理论概念后都紧跟实际案例分析，使用真实或模拟数据集进行演示。 2. 代码驱动学习： 提供了大量可执行的代码片段和完整的项目案例，读者可立即复现和修改。 3. 强调批判性思维： 不仅教“如何做”，更教“为什么这么做”以及“何时不该这么做”，培养读者对模型局限性的深刻理解。 4. 严谨与实用并重： 平衡了统计学的数学严谨性与工程实践中的快速迭代需求。 通过深入学习本书，读者将能够自信地处理复杂的数据挑战，选择最合适的统计工具来回答关键业务问题，并构建出既准确又具解释性的数据模型。

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