具体描述
《Eviews数据统计与分析教程》共15章，主要讲述EViews软件的相关理论和基本操作，内容包括EViews基本功能介绍，数据处理，序列对象的基本操作，图形和统计量分析，一元线性回归模型，多元线性回归模型，含虚拟变量的回归模型，时间序列模型，ARMA模型，ARCH和GARCH模型，离散因变量和受限因变量模型，VAR模型，面板数据模型，状态空间模型和联立方程模型，以及EViews软件编程的应用等。
《Eviews数据统计与分析教程》采用理论结合案例的方法进行详解，结合中国的实际经济数据和国外的经典实例进行分析，并在每章的后面设置了习题，供读者更好地理解和掌握EViews软件。《Eviews数据统计与分析教程》既适合高等院校相关专业的本、专科学生和研究生作为教材使用，也可供从事经济、金融研究的工作者参考。
深入探索数据科学的广阔天地：一本涵盖前沿技术与实践应用的图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的数据科学知识框架，聚焦于当前业界最热门、最具影响力的工具和方法论。它并非聚焦于特定的商业统计软件操作，而是致力于构建一种跨平台、重理论与实践相结合的数据科学思维体系。 本书覆盖的核心领域与内容板块： 第一部分：数据科学基础与Python生态系统精要 本部分为读者奠定坚实的理论与技术基础，重点转向当前数据科学领域无可争议的主流语言——Python。 1. Python数据科学环境搭建与核心库详解： 环境配置与虚拟化： 详细讲解如何使用Anaconda、Pipenv或Poetry等工具构建稳定、可复现的Python开发环境，区分开发环境、生产环境的差异。 NumPy深度解析： 不仅仅是数组操作，更深入探讨NumPy底层C语言实现、广播机制的原理、内存布局对计算效率的影响，以及向量化运算如何优化性能。 Pandas核心架构与高级操作： 全面覆盖DataFrame和Series的数据结构，重点讲解`apply`、`groupby`、`merge`、`pivot`等函数的底层逻辑及性能优化技巧。介绍`Categorical`数据类型的使用场景，以及时间序列数据（`DatetimeIndex`）的高级处理，包括重采样、时区转换和缺失值插补的高级策略。 2. 数据清洗、预处理与特征工程的艺术： 健壮的数据清洗流程： 涵盖缺失值处理的高级技术（如基于模型的插补、多重插补MICE），异常值检测的统计学方法（如Z-Score、IQR结合LOF算法），以及数据类型转换的自动化脚本编写。 特征工程的系统化方法： 详述特征构造的四大支柱：转换（Transformations）、分解（Decompositions）、组合（Combinations）和提取（Extractions）。深入讲解如何利用`Scikit-learn`的`FeatureUnion`和管道（Pipelines）来封装复杂的预处理步骤，确保模型的稳健性。 高维数据处理： 详细介绍主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和t-SNE的数学原理及其在降维和可视化中的实际应用。 第二部分：机器学习理论、模型构建与性能评估 本部分将理论与实践紧密结合，涵盖监督学习、无监督学习及强化学习的基础概念，并使用行业标准的库进行模型实现。 3. 经典机器学习模型精讲： 回归模型： 线性回归、岭回归（Ridge）、套索回归（Lasso）和弹性网络（Elastic Net）的正则化原理、偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的深入探讨。 分类模型： 逻辑回归的概率解释，支持向量机（SVM）的核函数理论（Kernel Trick），决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines - GBM/XGBoost/LightGBM）的工作机制对比。 4. 模型训练、调优与验证策略： 验证框架的严谨性： 详述交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold, Leave-One-Out）的选择依据。区分训练集、验证集和测试集的关键作用。 超参数优化： 介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）的局限性，重点讲解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等更高效的搜索策略。 模型评估指标的批判性分析： 不仅介绍准确率（Accuracy），更深入分析混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值，以及回归问题的RMSE, MAE, $R^2$的适用场景和解释。 第三部分：深度学习与前沿模型架构 本部分引入当今数据科学中最具革命性的分支——深度学习，侧重于使用TensorFlow 2.x和PyTorch框架。 5. 深度学习框架与基础网络： TensorFlow 2.x与Eager Execution： 讲解Keras API在构建模型中的高效性，着重理解动态图（Eager Execution）带来的调试便利性。 前馈神经网络（FNN）的构建与优化： 深入探讨激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，优化器（SGD, Adam, RMSProp）的收敛机制，以及Dropout在防止过拟合中的作用。 卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）： 详解CNN的核心概念（卷积层、池化层），并介绍经典架构如ResNet, VGG的应用。对RNN、LSTM和GRU在序列建模中的应用场景进行对比分析。 6. 现代深度学习应用场景： 自然语言处理（NLP）基础： 介绍词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）的概念，以及Attention机制的原理，为Transformer模型的学习打下基础。 模型可解释性（XAI）： 介绍如何使用LIME和SHAP值来解释复杂模型的预测结果，增强模型透明度和用户信任度。 第四部分：数据可视化、报告与部署实践 本部分关注数据分析的输出和价值实现，从数据探索到最终的模型应用。 7. 强大的数据可视化工具集： Matplotlib与Seaborn： 掌握静态图形的精细控制，包括子图布局、图例定制和统计图表的优雅展示。 交互式可视化： 介绍Plotly和Bokeh，用于创建可缩放、可交互的Web端可视化，便于探索性数据分析（EDA）。 地理空间数据可视化： 简要介绍如何使用Folium等库处理地理坐标数据。 8. 从原型到生产：模型部署与版本控制： 版本控制与协作： 强调Git/GitHub在团队协作和代码管理中的核心地位。 模型持久化与API构建： 讲解如何使用`joblib`或HDF5格式保存训练好的模型。介绍使用Flask或FastAPI框架快速封装模型，构建RESTful API，实现模型的在线预测服务。 本书特点总结： 本书的编写风格注重逻辑的严谨性和代码的规范性。它摒弃了对单一软件工具的深度绑定，而是将重心放在统计学原理、算法核心思想和跨平台通用技术栈（Python生态）的掌握上。读者通过本书的学习，将能够独立设计、实现和验证复杂的数据分析项目，并具备将分析结果转化为实际生产力的能力。本书适合有一定编程基础，希望系统化学习数据科学全栈技能的工程师、研究人员及高级统计分析师。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
还不错
评分还不错
评分还不错
评分还不错
评分还不错
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有