统计建模与R软件 薛毅,陈立萍著 清华大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛毅，陈立萍著 著

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• 统计建模
• R语言
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 统计推断
• 机器学习
• 清华大学出版社
• 薛毅
• 陈立萍

店铺： 诺鼎言图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302143666

商品编码：11444200547

包装：平装

出版时间：2007-04-01

《数据探索与可视化：洞悉信息之美》 作者： 李明，张华 出版社： 科学技术文献出版社 一、 引言：数据时代的洞察力引擎 我们身处一个信息爆炸的时代，海量数据以前所未有的速度生成并涌入我们的生活。这些数据如同未经雕琢的璞玉，蕴含着深刻的规律、潜在的趋势以及宝贵的洞察。然而，要从这些纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，并非易事。它需要一套科学的方法论，一种敏锐的观察力，以及一套强大的工具。 《数据探索与可视化：洞悉信息之美》正是一本旨在武装读者应对数据挑战、挖掘数据价值的实操指南。本书将带领读者踏上一段探索数据的旅程，从理解数据的本质出发，掌握系统的数据清洗、转换与分析技术，最终通过富有表现力的数据可视化手段，将枯燥的数字转化为直观易懂的图景，从而揭示数据背后的故事，为决策提供坚实依据。 本书不同于纯理论的学术著作，也不同于仅侧重于某一个特定软件的教程。它将理论与实践相结合，以严谨的逻辑和清晰的步骤，引导读者掌握数据探索的精髓。我们相信，数据探索与可视化不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，一种能够帮助我们在复杂世界中看得更清、想得更远的认知工具。 二、 内容概述：从零开始构建数据洞察力 本书共分为五个主要部分，层层递进，系统地阐述了数据探索与可视化的核心概念、技术和应用。 第一部分：数据世界的基石——理解与准备 在信息洪流中，第一步便是辨明方向，理解我们所面对的数据。本部分将从最基础的概念入手，帮助读者建立起对数据基本属性的认识。 第一章：数据概览与类型 数据的本质与价值： 深入探讨数据在当今社会中的角色，以及数据驱动决策的重要性。 数据类型详解： 区分定性数据（如分类、顺序）与定量数据（如离散、连续），以及它们在分析中的不同处理方式。 数据结构与格式： 了解常见的数据组织形式，如表格数据、时间序列数据、文本数据等，以及CSV、JSON、Excel等常见文件格式的特点。 数据的来源与获取： 探讨数据获取的多种途径，包括数据库、API接口、网络爬虫、公共数据集等，并强调数据质量的重要性。 第二章：数据质量与预处理 缺失值处理： 分析缺失值产生的原因，学习识别和处理缺失值的多种策略，如删除、插补（均值、中位数、众数、回归预测等）以及高级插补方法。 异常值检测与处理： 理解异常值的概念，掌握识别异常值的方法（如箱线图、Z-score、IQR法），并讨论如何处理异常值（删除、修正、截尾）。 数据清洗与规范化： 学习如何处理重复值、不一致的文本格式、单位混乱等问题。介绍数据规范化（Normalization）和标准化（Standardization）技术，及其在不同算法中的应用。 数据转换与特征工程初步： 学习如何进行数据类型转换（如字符串转数字），以及创建新特征（如从日期提取年、月、日，合并已有特征）以增强数据信息量。 第二部分：探索数据的内在逻辑——统计分析基础 在数据准备就绪后，我们便可以开始深入挖掘数据内部的规律。本部分将聚焦于常用的描述性统计和初步的推断性统计方法。 第三章：描述性统计分析 集中趋势测量： 深入讲解均值、中位数、众数等指标，并分析它们各自的优缺点及适用场景。 离散程度测量： 掌握方差、标准差、极差、四分位距等指标，理解数据分布的离散程度。 分布形态分析： 学习偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，判断数据分布的对称性和尖峭度，并介绍正态分布的重要性。 频数分析与交叉分析： 通过频数表和交叉表，揭示数据的频率分布和变量之间的初步关联。 第四章：探索性数据分析（EDA） EDA的理念与流程： 强调EDA在数据分析中的关键作用，以及一套系统性的EDA流程。 单变量分析： 结合图表（如直方图、箱线图、密度图）与统计指标，深入理解单个变量的分布特征。 双变量分析： 探索两个变量之间的关系，学习使用散点图、相关系数（Pearson, Spearman）、回归分析等方法。 多变量分析初步： 引入相关矩阵、配对图（Pair Plot）等工具，初步观察多个变量之间的相互影响。 模式识别与假设检验初步： 鼓励在EDA过程中形成对数据模式的初步假设，为后续更严谨的分析奠定基础。 第三部分：让数据“开口说话”——数据可视化实战 再复杂的统计分析结果，如果不能以直观的方式呈现，其价值也会大打折扣。本部分将是本书的重点，详细介绍各种数据可视化图表的原理、适用场景以及绘制技巧。 第五章：基础图表的构建与应用 条形图（Bar Chart）与柱状图（Column Chart）： 区分不同类型（分组、堆叠）的应用场景，用于比较离散的分类数据。 折线图（Line Chart）： 适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 饼图（Pie Chart）与圆环图（Donut Chart）： 用于展示各部分占整体的比例，但需谨慎使用。 散点图（Scatter Plot）： 揭示两个数值变量之间的关系，识别相关性、聚类和异常值。 直方图（Histogram）与密度图（Density Plot）： 展示数值数据的分布情况。 第六章：进阶可视化技术与图表选择 箱线图（Box Plot）： 有效展示数据的分布、中位数、四分位数、异常值，特别适合比较多组数据的分布。 热力图（Heatmap）： 用于可视化矩阵数据，如相关矩阵或DNA序列比对，通过颜色深浅表示数值大小。 气泡图（Bubble Chart）： 在散点图的基础上增加一个维度（通过气泡大小表示），用于展示三个变量之间的关系。 树状图（Treemap）与旭日图（Sunburst Chart）： 用于展示层级结构数据，如公司组织结构或文件系统。 地图可视化（Geographic Visualization）： 介绍如何将数据映射到地理空间，如使用散点地图、热力地图、区域填充地图来展示地理分布信息。 图表选择指南： 提供一套基于数据类型、分析目的和传达信息的图表选择框架，帮助读者做出最有效的可视化决策。 第七章：交互式可视化与仪表盘设计 交互式图表的优势： 探讨如何通过交互性（如工具提示、缩放、过滤、联动）提升数据探索和演示的效率。 常见的交互式可视化工具概览： 简要介绍一些流行的交互式可视化库或平台（不具体深入某种软件，但强调概念）。 仪表盘（Dashboard）的概念与设计原则： 讲解如何整合多个可视化图表，设计出信息丰富、布局清晰、易于理解的仪表盘，以支持决策。 叙事性可视化（Data Storytelling）： 强调如何通过一系列精心设计的图表和文字，将数据分析过程和结论转化为引人入胜的数据故事。 第四部分：工具与实践——赋能数据探索 理论需要工具来实现。本部分将介绍一些通用的、灵活的数据处理和可视化工具，强调它们在数据探索中的作用。 第八章：数据探索的常用工具概览 编程语言在数据分析中的角色： 介绍Python和R作为当前数据科学领域主流编程语言的优势，例如丰富的库和社区支持。 数据分析库介绍（概念性）： 简要提及如Pandas（Python）在数据处理和分析中的强大功能，以及ggplot2（R）在可视化方面的艺术性，但不提供详细的编程代码。 电子表格软件的进阶应用： 探讨Excel等电子表格软件在小型数据探索中的作用，例如数据透视表、图表功能等。 SQL在数据提取与处理中的地位： 强调SQL对于从数据库中提取、筛选和初步聚合数据的必要性。 BI工具的辅助作用： 简要介绍Tableau, Power BI等商业智能工具在快速可视化和仪表盘构建中的价值。 第九章：案例研究与综合应用 真实世界数据分析案例： 提供几个不同领域（如商业、科学、社会学）的实际数据分析案例，从数据获取、清洗、探索性分析到可视化呈现，进行完整的演示。 案例一：市场销售数据分析： 探索销售趋势、客户行为、产品表现，并可视化关键指标。 案例二：用户行为数据分析： 分析网站流量、用户点击路径、转化率，并通过可视化展示用户体验问题。 案例三：公共健康数据分析： 探索疾病传播模式、影响因素，并可视化健康状况分布。 贯穿本书的概念实践： 在案例中，反复强调本书所介绍的各项数据处理、统计分析和可视化技术，加深读者理解。 第五部分：展望与实践者之路 第十章：数据伦理、可视化最佳实践与未来趋势 数据隐私与伦理： 讨论在数据收集、处理和展示过程中应遵守的伦理原则，以及保护用户隐私的重要性。 可视化“陷阱”与误导： 识别常见的数据可视化误导方式（如不当的坐标轴设置、误导性的颜色使用），并提供避免方法。 可视化可访问性： 讨论如何设计对不同人群（如色盲用户）都易于理解的可视化。 持续学习与实践： 鼓励读者保持对新技术和新方法的学习热情，积极参与数据社区，不断提升数据洞察力。 数据分析师与数据科学家的角色： 概述数据领域不同角色的职责和发展方向。 三、 目标读者与学习收获 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 数据分析初学者： 零基础读者可以从本书开始，系统学习数据探索和可视化的基础知识和技能。 市场营销人员： 能够通过数据分析洞察消费者行为，优化营销策略，评估推广效果。 产品经理： 能够分析用户反馈和使用数据，改进产品功能和用户体验。 科研人员： 能够更有效地处理和展示实验数据，发现新的研究方向。 业务决策者： 能够理解和解读数据分析报告，做出更明智的商业决策。 对数据科学感兴趣的任何人士： 渴望掌握从数据中提取洞察能力的学习者。 通过阅读本书，读者将能够： 建立扎实的数据基础： 理解数据的本质，掌握数据清洗、转换和预处理的常用技术。 掌握系统的统计分析方法： 运用描述性统计和探索性数据分析来揭示数据特征。 熟练运用数据可视化工具： 能够根据不同需求选择和绘制恰当的图表，清晰地传达数据信息。 培养数据驱动的思维方式： 能够用数据说话，用图表讲故事，从而提升分析和解决问题的能力。 为进一步深入学习数据科学打下坚实基础： 为学习更高级的机器学习、深度学习等技术做好准备。 四、 结语：开启数据驱动的智慧之旅 《数据探索与可视化：洞悉信息之美》不仅仅是一本书，它更是一张通往数据世界的地图，一把开启信息宝藏的钥匙。我们希望通过本书，帮助读者掌握在数据时代生存和发展的核心能力，让每一次数据交互都充满洞察，每一次决策都基于事实。愿本书成为您数据探索旅程中不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，简直就是一股清流，完全没有传统统计教材那种高高在上、拒人于千里之外的架势。作者的语言非常平实、亲切，读起来就像是请了一位经验非常丰富的行业前辈在耳边耐心讲解一样。我记得有一段关于“模型选择”的讨论，一开始我以为会涉及到一大堆复杂的统计学名词和检验，结果作者用了一个非常生动的比喻，把“过拟合”比作给一个学生只讲了特定几道题的解法，而不是教会他解题的底层逻辑，这样一来，下次遇到新题就懵了。这种将抽象概念具象化的能力，实在是高超。而且，书中对每一个新概念的提出，都会紧跟着一个清晰的、可复现的例子，而不是让读者自行脑补，这一点对于理工科的学习者来说太重要了，保证了知识点能够扎实落地，不至于停留在纸面上。

评分☆☆☆☆☆

对于我个人而言，这本书最让我感到惊喜的是它在“可操作性”上的极致追求。很多教科书在讲完理论后，留给读者的往往是“你自己去试试看吧”的空白，但这本则完全不同。书中提供的所有示例代码都经过了精心挑选和测试，确保读者在自己的电脑上运行后，能够立即得到和书中展示的完全一致的结果，这种确定性极大地增强了学习的信心。此外，它对于R语言中一些常用包的介绍，不是走马观花，而是深入到关键函数的参数设置和默认值背后的含义，这对于想深入定制分析流程的人来说，简直是量身定做。这本书让我感觉它不仅仅是一本教材，更像是一份详尽的、有人实时指导的工作手册，极大地缩短了我从“知道”到“做到”之间的距离。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容深度上把握得极其到位，它既能满足初学者建立基础知识体系的需求，又不会让已经有一定基础的人觉得内容肤浅。我特别欣赏它在处理高级主题时的处理方式，比如对贝叶斯方法的介绍，没有回避其复杂性，但同时又非常注重展示它在实际商业决策中的应用价值。作者似乎深知，纯理论的推导很容易让人望而却步，因此他们总是在适当的时机穿插“为什么要学这个？”以及“这个工具能帮你解决什么实际问题？”的讨论。书中很多地方的图表绘制，也体现了作者对数据可视化精髓的理解，图表本身就具有强大的解释力，远胜于冗长的文字描述。这使得整本书的知识结构非常立体，你可以在学习底层逻辑的同时，时刻保持对实际应用场景的关注，实现理论与实践的无缝切换。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面配色大胆又不失稳重，那种深蓝色和白色的搭配，一下子就抓住了我的眼球。拿到手上能感觉到纸张的厚度适中，摸上去有一种温润的质感，翻页的时候声音都很舒服，不像有些教材那种廉价的纸张声。拿到书店里，我本来只是随便翻翻，但光是看目录的排版和章节的划分，我就能感觉到作者在内容组织上的用心。他们显然是花了大心思去平衡理论的深度和实践的可操作性，很多核心概念的引入都设计得非常巧妙，比如他们对某些复杂模型的讲解，不是直接堆砌公式，而是先从一个生活中的实例入手，让人瞬间就能抓住问题的本质。特别是初学者来看，这种循序渐进的引导方式，简直是福音。而且，装订质量看起来也非常结实，考虑到这种专业书籍翻阅率肯定很高，耐用性这一点确实做到了位，让人感觉物有所值，这绝对不是那种随随便便就能糊弄过去的教材。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我之前接触过好几本类似的统计建模书籍，很多要么是理论堆砌，要么就是R代码的简单罗列，缺乏内在的逻辑串联。而这本的结构组织，真的体现了大家风范。它不是简单地把R的函数当做工具来教，而是把R软件的使用，内嵌到了统计建模的整个流程框架之中。从数据清洗、探索性分析（EDA）开始，到模型设定、参数估计，再到模型的诊断和优化，每一步都有清晰的章节点拨，逻辑链条完整到令人拍案叫绝。更重要的是，作者非常注重“建模思维”的培养，他们强调的不是你学会了多少种模型，而是你是否理解了在不同约束条件下应该选择哪种模型背后的逻辑博弈。这种“授人以渔”的教育理念，是这本书最宝贵的财富。