統計建模與R軟件 薛毅,陳立萍著 清華大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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薛毅，陳立萍著 著

圖書標籤:

• 統計建模
• R語言
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 統計推斷
• 機器學習
• 清華大學齣版社
• 薛毅
• 陳立萍

店鋪： 諾鼎言圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302143666

商品編碼：11444200547

包裝：平裝

齣版時間：2007-04-01

《數據探索與可視化：洞悉信息之美》 作者： 李明，張華 齣版社： 科學技術文獻齣版社 一、 引言：數據時代的洞察力引擎 我們身處一個信息爆炸的時代，海量數據以前所未有的速度生成並湧入我們的生活。這些數據如同未經雕琢的璞玉，蘊含著深刻的規律、潛在的趨勢以及寶貴的洞察。然而，要從這些紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信息，並非易事。它需要一套科學的方法論，一種敏銳的觀察力，以及一套強大的工具。 《數據探索與可視化：洞悉信息之美》正是一本旨在武裝讀者應對數據挑戰、挖掘數據價值的實操指南。本書將帶領讀者踏上一段探索數據的旅程，從理解數據的本質齣發，掌握係統的數據清洗、轉換與分析技術，最終通過富有錶現力的數據可視化手段，將枯燥的數字轉化為直觀易懂的圖景，從而揭示數據背後的故事，為決策提供堅實依據。 本書不同於純理論的學術著作，也不同於僅側重於某一個特定軟件的教程。它將理論與實踐相結閤，以嚴謹的邏輯和清晰的步驟，引導讀者掌握數據探索的精髓。我們相信，數據探索與可視化不僅僅是一種技術，更是一種思維方式，一種能夠幫助我們在復雜世界中看得更清、想得更遠的認知工具。 二、 內容概述：從零開始構建數據洞察力 本書共分為五個主要部分，層層遞進，係統地闡述瞭數據探索與可視化的核心概念、技術和應用。 第一部分：數據世界的基石——理解與準備 在信息洪流中，第一步便是辨明方嚮，理解我們所麵對的數據。本部分將從最基礎的概念入手，幫助讀者建立起對數據基本屬性的認識。 第一章：數據概覽與類型 數據的本質與價值： 深入探討數據在當今社會中的角色，以及數據驅動決策的重要性。 數據類型詳解： 區分定性數據（如分類、順序）與定量數據（如離散、連續），以及它們在分析中的不同處理方式。 數據結構與格式： 瞭解常見的數據組織形式，如錶格數據、時間序列數據、文本數據等，以及CSV、JSON、Excel等常見文件格式的特點。 數據的來源與獲取： 探討數據獲取的多種途徑，包括數據庫、API接口、網絡爬蟲、公共數據集等，並強調數據質量的重要性。 第二章：數據質量與預處理 缺失值處理： 分析缺失值産生的原因，學習識彆和處理缺失值的多種策略，如刪除、插補（均值、中位數、眾數、迴歸預測等）以及高級插補方法。 異常值檢測與處理： 理解異常值的概念，掌握識彆異常值的方法（如箱綫圖、Z-score、IQR法），並討論如何處理異常值（刪除、修正、截尾）。 數據清洗與規範化： 學習如何處理重復值、不一緻的文本格式、單位混亂等問題。介紹數據規範化（Normalization）和標準化（Standardization）技術，及其在不同算法中的應用。 數據轉換與特徵工程初步： 學習如何進行數據類型轉換（如字符串轉數字），以及創建新特徵（如從日期提取年、月、日，閤並已有特徵）以增強數據信息量。 第二部分：探索數據的內在邏輯——統計分析基礎 在數據準備就緒後，我們便可以開始深入挖掘數據內部的規律。本部分將聚焦於常用的描述性統計和初步的推斷性統計方法。 第三章：描述性統計分析 集中趨勢測量： 深入講解均值、中位數、眾數等指標，並分析它們各自的優缺點及適用場景。 離散程度測量： 掌握方差、標準差、極差、四分位距等指標，理解數據分布的離散程度。 分布形態分析： 學習偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，判斷數據分布的對稱性和尖峭度，並介紹正態分布的重要性。 頻數分析與交叉分析： 通過頻數錶和交叉錶，揭示數據的頻率分布和變量之間的初步關聯。 第四章：探索性數據分析（EDA） EDA的理念與流程： 強調EDA在數據分析中的關鍵作用，以及一套係統性的EDA流程。 單變量分析： 結閤圖錶（如直方圖、箱綫圖、密度圖）與統計指標，深入理解單個變量的分布特徵。 雙變量分析： 探索兩個變量之間的關係，學習使用散點圖、相關係數（Pearson, Spearman）、迴歸分析等方法。 多變量分析初步： 引入相關矩陣、配對圖（Pair Plot）等工具，初步觀察多個變量之間的相互影響。 模式識彆與假設檢驗初步： 鼓勵在EDA過程中形成對數據模式的初步假設，為後續更嚴謹的分析奠定基礎。 第三部分：讓數據“開口說話”——數據可視化實戰 再復雜的統計分析結果，如果不能以直觀的方式呈現，其價值也會大打摺扣。本部分將是本書的重點，詳細介紹各種數據可視化圖錶的原理、適用場景以及繪製技巧。 第五章：基礎圖錶的構建與應用 條形圖（Bar Chart）與柱狀圖（Column Chart）： 區分不同類型（分組、堆疊）的應用場景，用於比較離散的分類數據。 摺綫圖（Line Chart）： 適用於展示數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢。 餅圖（Pie Chart）與圓環圖（Donut Chart）： 用於展示各部分占整體的比例，但需謹慎使用。 散點圖（Scatter Plot）： 揭示兩個數值變量之間的關係，識彆相關性、聚類和異常值。 直方圖（Histogram）與密度圖（Density Plot）： 展示數值數據的分布情況。 第六章：進階可視化技術與圖錶選擇 箱綫圖（Box Plot）： 有效展示數據的分布、中位數、四分位數、異常值，特彆適閤比較多組數據的分布。 熱力圖（Heatmap）： 用於可視化矩陣數據，如相關矩陣或DNA序列比對，通過顔色深淺錶示數值大小。 氣泡圖（Bubble Chart）： 在散點圖的基礎上增加一個維度（通過氣泡大小錶示），用於展示三個變量之間的關係。 樹狀圖（Treemap）與旭日圖（Sunburst Chart）： 用於展示層級結構數據，如公司組織結構或文件係統。 地圖可視化（Geographic Visualization）： 介紹如何將數據映射到地理空間，如使用散點地圖、熱力地圖、區域填充地圖來展示地理分布信息。 圖錶選擇指南： 提供一套基於數據類型、分析目的和傳達信息的圖錶選擇框架，幫助讀者做齣最有效的可視化決策。 第七章：交互式可視化與儀錶盤設計 交互式圖錶的優勢： 探討如何通過交互性（如工具提示、縮放、過濾、聯動）提升數據探索和演示的效率。 常見的交互式可視化工具概覽： 簡要介紹一些流行的交互式可視化庫或平颱（不具體深入某種軟件，但強調概念）。 儀錶盤（Dashboard）的概念與設計原則： 講解如何整閤多個可視化圖錶，設計齣信息豐富、布局清晰、易於理解的儀錶盤，以支持決策。 敘事性可視化（Data Storytelling）： 強調如何通過一係列精心設計的圖錶和文字，將數據分析過程和結論轉化為引人入勝的數據故事。 第四部分：工具與實踐——賦能數據探索 理論需要工具來實現。本部分將介紹一些通用的、靈活的數據處理和可視化工具，強調它們在數據探索中的作用。 第八章：數據探索的常用工具概覽 編程語言在數據分析中的角色： 介紹Python和R作為當前數據科學領域主流編程語言的優勢，例如豐富的庫和社區支持。 數據分析庫介紹（概念性）： 簡要提及如Pandas（Python）在數據處理和分析中的強大功能，以及ggplot2（R）在可視化方麵的藝術性，但不提供詳細的編程代碼。 電子錶格軟件的進階應用： 探討Excel等電子錶格軟件在小型數據探索中的作用，例如數據透視錶、圖錶功能等。 SQL在數據提取與處理中的地位： 強調SQL對於從數據庫中提取、篩選和初步聚閤數據的必要性。 BI工具的輔助作用： 簡要介紹Tableau, Power BI等商業智能工具在快速可視化和儀錶盤構建中的價值。 第九章：案例研究與綜閤應用 真實世界數據分析案例： 提供幾個不同領域（如商業、科學、社會學）的實際數據分析案例，從數據獲取、清洗、探索性分析到可視化呈現，進行完整的演示。 案例一：市場銷售數據分析： 探索銷售趨勢、客戶行為、産品錶現，並可視化關鍵指標。 案例二：用戶行為數據分析： 分析網站流量、用戶點擊路徑、轉化率，並通過可視化展示用戶體驗問題。 案例三：公共健康數據分析： 探索疾病傳播模式、影響因素，並可視化健康狀況分布。 貫穿本書的概念實踐： 在案例中，反復強調本書所介紹的各項數據處理、統計分析和可視化技術，加深讀者理解。 第五部分：展望與實踐者之路 第十章：數據倫理、可視化最佳實踐與未來趨勢 數據隱私與倫理： 討論在數據收集、處理和展示過程中應遵守的倫理原則，以及保護用戶隱私的重要性。 可視化“陷阱”與誤導： 識彆常見的數據可視化誤導方式（如不當的坐標軸設置、誤導性的顔色使用），並提供避免方法。 可視化可訪問性： 討論如何設計對不同人群（如色盲用戶）都易於理解的可視化。 持續學習與實踐： 鼓勵讀者保持對新技術和新方法的學習熱情，積極參與數據社區，不斷提升數據洞察力。 數據分析師與數據科學傢的角色： 概述數據領域不同角色的職責和發展方嚮。 三、 目標讀者與學習收獲 本書的目標讀者廣泛，包括但不限於： 數據分析初學者： 零基礎讀者可以從本書開始，係統學習數據探索和可視化的基礎知識和技能。 市場營銷人員： 能夠通過數據分析洞察消費者行為，優化營銷策略，評估推廣效果。 産品經理： 能夠分析用戶反饋和使用數據，改進産品功能和用戶體驗。 科研人員： 能夠更有效地處理和展示實驗數據，發現新的研究方嚮。 業務決策者： 能夠理解和解讀數據分析報告，做齣更明智的商業決策。 對數據科學感興趣的任何人士： 渴望掌握從數據中提取洞察能力的學習者。 通過閱讀本書，讀者將能夠： 建立紮實的數據基礎： 理解數據的本質，掌握數據清洗、轉換和預處理的常用技術。 掌握係統的統計分析方法： 運用描述性統計和探索性數據分析來揭示數據特徵。 熟練運用數據可視化工具： 能夠根據不同需求選擇和繪製恰當的圖錶，清晰地傳達數據信息。 培養數據驅動的思維方式： 能夠用數據說話，用圖錶講故事，從而提升分析和解決問題的能力。 為進一步深入學習數據科學打下堅實基礎： 為學習更高級的機器學習、深度學習等技術做好準備。 四、 結語：開啓數據驅動的智慧之旅 《數據探索與可視化：洞悉信息之美》不僅僅是一本書，它更是一張通往數據世界的地圖，一把開啓信息寶藏的鑰匙。我們希望通過本書，幫助讀者掌握在數據時代生存和發展的核心能力，讓每一次數據交互都充滿洞察，每一次決策都基於事實。願本書成為您數據探索旅程中不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，簡直就是一股清流，完全沒有傳統統計教材那種高高在上、拒人於韆裏之外的架勢。作者的語言非常平實、親切，讀起來就像是請瞭一位經驗非常豐富的行業前輩在耳邊耐心講解一樣。我記得有一段關於“模型選擇”的討論，一開始我以為會涉及到一大堆復雜的統計學名詞和檢驗，結果作者用瞭一個非常生動的比喻，把“過擬閤”比作給一個學生隻講瞭特定幾道題的解法，而不是教會他解題的底層邏輯，這樣一來，下次遇到新題就懵瞭。這種將抽象概念具象化的能力，實在是高超。而且，書中對每一個新概念的提齣，都會緊跟著一個清晰的、可復現的例子，而不是讓讀者自行腦補，這一點對於理工科的學習者來說太重要瞭，保證瞭知識點能夠紮實落地，不至於停留在紙麵上。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我之前接觸過好幾本類似的統計建模書籍，很多要麼是理論堆砌，要麼就是R代碼的簡單羅列，缺乏內在的邏輯串聯。而這本的結構組織，真的體現瞭大傢風範。它不是簡單地把R的函數當做工具來教，而是把R軟件的使用，內嵌到瞭統計建模的整個流程框架之中。從數據清洗、探索性分析（EDA）開始，到模型設定、參數估計，再到模型的診斷和優化，每一步都有清晰的章節點撥，邏輯鏈條完整到令人拍案叫絕。更重要的是，作者非常注重“建模思維”的培養，他們強調的不是你學會瞭多少種模型，而是你是否理解瞭在不同約束條件下應該選擇哪種模型背後的邏輯博弈。這種“授人以漁”的教育理念，是這本書最寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容深度上把握得極其到位，它既能滿足初學者建立基礎知識體係的需求，又不會讓已經有一定基礎的人覺得內容膚淺。我特彆欣賞它在處理高級主題時的處理方式，比如對貝葉斯方法的介紹，沒有迴避其復雜性，但同時又非常注重展示它在實際商業決策中的應用價值。作者似乎深知，純理論的推導很容易讓人望而卻步，因此他們總是在適當的時機穿插“為什麼要學這個？”以及“這個工具能幫你解決什麼實際問題？”的討論。書中很多地方的圖錶繪製，也體現瞭作者對數據可視化精髓的理解，圖錶本身就具有強大的解釋力，遠勝於冗長的文字描述。這使得整本書的知識結構非常立體，你可以在學習底層邏輯的同時，時刻保持對實際應用場景的關注，實現理論與實踐的無縫切換。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵配色大膽又不失穩重，那種深藍色和白色的搭配，一下子就抓住瞭我的眼球。拿到手上能感覺到紙張的厚度適中，摸上去有一種溫潤的質感，翻頁的時候聲音都很舒服，不像有些教材那種廉價的紙張聲。拿到書店裏，我本來隻是隨便翻翻，但光是看目錄的排版和章節的劃分，我就能感覺到作者在內容組織上的用心。他們顯然是花瞭大心思去平衡理論的深度和實踐的可操作性，很多核心概念的引入都設計得非常巧妙，比如他們對某些復雜模型的講解，不是直接堆砌公式，而是先從一個生活中的實例入手，讓人瞬間就能抓住問題的本質。特彆是初學者來看，這種循序漸進的引導方式，簡直是福音。而且，裝訂質量看起來也非常結實，考慮到這種專業書籍翻閱率肯定很高，耐用性這一點確實做到瞭位，讓人感覺物有所值，這絕對不是那種隨隨便便就能糊弄過去的教材。

評分☆☆☆☆☆

對於我個人而言，這本書最讓我感到驚喜的是它在“可操作性”上的極緻追求。很多教科書在講完理論後，留給讀者的往往是“你自己去試試看吧”的空白，但這本則完全不同。書中提供的所有示例代碼都經過瞭精心挑選和測試，確保讀者在自己的電腦上運行後，能夠立即得到和書中展示的完全一緻的結果，這種確定性極大地增強瞭學習的信心。此外，它對於R語言中一些常用包的介紹，不是走馬觀花，而是深入到關鍵函數的參數設置和默認值背後的含義，這對於想深入定製分析流程的人來說，簡直是量身定做。這本書讓我感覺它不僅僅是一本教材，更像是一份詳盡的、有人實時指導的工作手冊，極大地縮短瞭我從“知道”到“做到”之間的距離。