数据科学：理论、方法与R语言实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 尼娜·朱梅尔（NinaZumel） 等 著，于戈 等 译

图书标签:

• 数据科学
• R语言
• 统计学习
• 机器学习
• 数据分析
• 数据挖掘
• 理论基础
• 实践应用
• 算法
• 可视化

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111529262

版次：1

商品编码：11901290

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：321

内容简介

　　本书从实用的角度较为全面地展现了数据科学的主要内容，并结合大量的实际项目案例，利用R语言详细地讲解了数据项目的开发过程和关键技术。本书包括三个部分共11章的内容，主要介绍了数据科学项目的处理过程、选择合适的建模方法，也讨论了bagging算法、随机森林、广义加性模型、核和支持向量机等高级建模方法。此外，还讨论了文档编制和结果部署，以及如何向组织内不同的受众展现项目结果。本书适合作为高等院校高年级本科生和研究生及从事数据管理与分析工程技术人员的主要参考书。

目录

译者序
序言
前言
第一部分　数据科学引论
第1章　数据科学处理过程2
1.1　数据科学项目中的角色2
1.2　数据科学项目的阶段4
1.2.1　制定目标5
1.2.2　收集和管理数据5
1.2.3　建立模型7
1.2.4　模型评价和批判8
1.2.5　展现和编制文档9
1.2.6　模型部署和维护10
1.3　设定预期11
1.4　小结12
第2章　向R加载数据14
2.1　运用文件中的数据14
2.1.1　在源自文件或URL的良结构数据上使用R15
2.1.2　在欠结构数据上使用R17
2.2　在关系数据库上使用R19
2.2.1　一个生产规模的示例20
2.2.2　从数据库向R系统加载数据23
2.2.3　处理PUMS数据25
2.3　小结28
第3章　探索数据29
3.1　使用概要统计方法发现问题30
3.2　用图形和可视化方法发现问题34
3.2.1　可视化检测单变量的分布35
3.2.2　可视化检测两个变量间的关系42
3.3　小结51
第4章　管理数据52
4.1　清洗数据52
4.1.1　处理缺失值52
4.1.2　数据转换56
4.2　为建模和验证采样61
4.2.1　测试集和训练集的划分61
4.2.2　创建一个样本组列62
4.2.3　记录分组63
4.2.4　数据溯源63
4.3　小结63
第二部分　建模方法
第5章　选择和评价模型66
5.1　将业务问题映射到机器学习任务67
5.1.1　解决分类问题67
5.1.2　解决打分问题68
5.1.3　目标未知情况下的处理69
5.1.4　问题到方法的映射71
5.2　模型评价71
5.2.1　分类模型的评价72
5.2.2　打分模型的评价76
5.2.3　概率模型的评价78
5.2.4　排名模型的评价82
5.2.5　聚类模型的评价82
5.3　模型验证84
5.3.1　常见的模型问题的识别 84
5.3.2　模型可靠性的量化85
5.3.3　模型质量的保证86
5.4　小结88
第6章　记忆化方法89
6.1　KDD和KDD Cup 200989
6.2　构建单变量模型91
6.2.1　使用类别型特征92
6.2.2　使用数值型特征94
6.2.3　使用交叉验证估计过拟合的影响96
6.3　构建多变量模型97
6.3.1　变量选择97
6.3.2　使用决策树99
6.3.3　使用最近邻方法102
6.3.4　使用朴素贝叶斯105
6.4　小结108
第7章　线性回归与逻辑斯谛回归110
7.1　使用线性回归110
7.1.1　理解线性回归110
7.1.2　构建线性回归模型113
7.1.3　预测114
7.1.4　发现关系并抽取建议117
7.1.5　解读模型概要并刻画系数质量118
7.1.6　线性回归要点122
7.2　使用逻辑斯谛回归123
7.2.1　理解逻辑斯谛回归123
7.2.2　构建逻辑斯谛回归模型124
7.2.3　预测125
7.2.4　从逻辑斯谛回归模型中发现关系并抽取建议129
7.2.5　解读模型概要并刻画系数130
7.2.6　逻辑斯谛回归要点136
7.3　小结137
第8章　无监督方法138
8.1　聚类分析138
8.1.1　距离139
8.1.2　准备数据 140
8.1.3　使用hclust()进行层次聚类142
8.1.4　k-均值算法150
8.1.5　分派新的点到簇154
8.1.6　聚类要点156
8.2　关联规则156
8.2.1　关联规则概述156
8.2.2　问题举例157
8.2.3　使用arules程序包挖掘关联规则158
8.2.4　关联规则要点165
8.3　小结165
第9章　高级方法探索166
9.1　使用bagging和随机森林方法减少训练方差167
9.1.1　使用bagging方法改进预测167
9.1.2　使用随机森林方法进一步改进预测170
9.1.3　bagging和随机森林方法要点173
9.2　使用广义加性模型学习非单调关系173
9.2.1　理解GAM174
9.2.2　一维回归示例174
9.2.3　提取非线性关系178
9.2.4　在真实数据上使用GAM179
9.2.5　使用GAM实现逻辑斯谛回归182
9.2.6　GAM要点183
9.3　使用核方法提高数据可分性183
9.3.1　理解核函数184
9.3.2　在问题中使用显式核函数187
9.3.3　核方法要点190
9.4　使用SVM对复杂的决策边界建模190
9.4.1　理解支持向量机190
9.4.2　在人工示例数据中使用SVM192
9.4.3　在真实数据中使用SVM195
9.4.4　支持向量机要点197
9.5　小结197
第三部分　结果交付
第10章　文档编制和部署200
10.1　buzz数据集200
10.2　使用knitr产生里程碑文档202
10.2.1　knitr是什么202
10.2.2　knitr 技术详解204
10.2.3　使用knitr编写buzz数据文档205
10.3　在运行时文档编制中使用注释和版本控制208
10.3.1　编写有效注释208
10.3.2　使用版本控制记录历史209
10.3.3　使用版本控制探索项目213
10.3.4　使用版本控制分享工作217
10.4　模型部署220
10.4.1　将模型部署为R HTTP服务220
10.4.2　按照输出部署模型222
10.4.3　要点223
10.5　小结224
第11章　有效的结果展现226
11.1　将结果展现给项目出资方227
11.1.1　概述项目目标228
11.1.2　陈述项目结果229
11.1.3　补充细节230
11.1.4　提出建议并讨论未来工作231
11.1.5　向项目出资方展现的要点232
11.2　向最终用户展现模型232
11.2.1　概述项目目标232
11.2.2　展现模型如何融入用户的工作流程233
11.2.3　展现如何使用模型235
11.2.4　向最终用户展现的要点236
11.3　向其他数据科学家展现你的工作236
11.3.1　介绍问题236
11.3.2　讨论相关工作237
11.3.3　讨论你的方法238
11.3.4　讨论结果和未来工作239
11.3.5　向其他数据科学家展现的要点240
11.4　小结240
附录A　使用R和其他工具241
附录B　重要的统计学概念263
附录C　更多的工具和值得探索的思路292
参考文献297
索引299

前言/序言

　　前　　言　　本书正是我们在自学数据科学时所希望得到的那本书，我们可从中了解哪些主题和技能的集合构成了数据科学。它也是我们希望发给客户和同行的书。本书的目的是讲解统计学、计算机科学和机器学习等学科中对于数据科学极为重要的内容。　　数据科学利用了来自实验科学、统计学、报表技术、分析技术、可视化技术、商务智能、专家系统、机器学习、数据库、数据仓库、数据挖掘和大数据技术等各个领域的工具，正是因为我们需要如此多的工具，因此需要一个能够涵盖全部内容的学科。数据科学本身与这些工具和技术的区别，在于数据科学的核心目标是将有效的决策支持模型部署到实际生产环境中。　　我们的目标是从实用的、面向实践的角度来展现数据科学，通过在真实数据上的可运行的练习题，我们设法达到这一目标，全书给出了10个重要的数据集。我们认为这种方式能举例说明我们到底想要讲授什么，还能演示说明在真实世界项目中所必需的全部预备步骤。　　贯穿全书，我们讨论实用的统计学和机器学习概念，给出具体的代码示例，探索如何与非专业人士开展合作以及如何向他们讲解。我们期待，即使你不能在这些主题中发现新意，这本书也能够在你还未想到的其他一两个主题上闪出一道灵光。　　关于本书本书讨论数据科学的概念和方法：数据科学领域主要使用统计学、机器学习和计算机科学的成果来建立预测模型。由于数据科学具有宽泛性，所以有必要对其展开一些讨论并对本书所涉及的方法加以界定。　　什么是数据科学统计学家William S. Cleveland将数据科学定义为一个比统计学自身大得多的跨学科领域。而我们定义数据科学为一种管理过程，该过程能够将假设和数据转换成可应用的预测。典型的预测分析目标例子有：预测谁将在选举中获胜、什么样的商品放在一起销售更好、哪些贷款将被拖欠或者什么网上广告将被点击等。数据科学家负责获取数据、管理数据、选择建模技术、编写代码以及验证结果。　　由于数据科学领域涉及众多的学科，所以它通常进行“二次调用”。我们遇到的许多优秀数据科学家原本是程序设计者、统计学家、业务分析师或科技工作者，他们在原有知识储备的基础上再多学一些技术，就成为了优秀的数据科学家。这一观察促成了本书的写法：通过具体地介绍在真实数据上执行的各个通用的项目开发步骤，来介绍数据科学家所需的实用技能。对于这些开发步骤，有的你将比我们懂得更多，有的你会更快地掌握，有的还需要你进一步深入研究。　　数据科学的大多数理论基础来源于统计学，但正如我们所知，数据科学强烈地受到技术学和软件工程方法学的影响，并且在计算机科学和信息技术所驱动的各个子领域中得到了极大的发展。下面通过列举一些著名的案例来体会数据科学的若干工程风格：　　Amazon的商品推荐系统Google的广告评估系统LinkedIn的人脉推荐系统Twitter的趋势话题Walmart的消费者需求预测系统上述系统有许多共同特点：　　所有系统均建立在大规模数据集基础之上。它们并非一定属于大数据领域，不过如果仅使用小数据集的话，这些系统将无法成功。为了管理数据，这些系统需要源自计算机科学的概念：数据库理论、并行程序设计理论、流数据技术以及数据仓库。　　这些系统大多是在线或实时运行的。当数据科学团队部署一个决策程序或打分程序时，目的是要用于直接做出决策或直接向许多终端用户展示结果，而非只是产生单一的报表或分析结果。生产部署阶段是校正结果的最后机会，因为数据科学家不会长期留在现场来解决存在的缺陷。　　所有系统均允许出错，但出错率的上限是不容讨价还价的。　　这些系统不需考虑因果关系，如果它们能发现有用的相关性，就算作是成功的。它们不必非要从结果中正确地找出导致该结果的原因。　　本书讲授构建这样的系统时所需要的原理和工具，包括：通用的任务、开发步骤和成功地交付这样的项目所使用的工具。我们强调整个工作过程—如何进行项目管理，如何与其他人合作，以及如何对非专业人士展现结果。　　导读路线图本书涵盖如下内容：　　如何对数据科学处理过程本身进行管理。数据科学家必须有能力来衡量和跟踪他们自己的项目。　　如何应用在数据科学项目中常用的最强的统计和机器学习技术。可将本书看作一系列有明确工作目标的练习，需使用程序设计语言R去实现真实的数据科学工作。　　如何向各种利益相关者进行结果展现，包括管理人员、用户、部署团队等。必须用具体的术语向混合类型的受众解释你的工作，并且使用他们所熟悉的语言来表达，而不要坚持使用专门领域的技术术语。对于数据科学项目的结果展现，你无法绕开这一障碍。　　我们使用循序渐进的方式来安排本书的内容，其详细内容组织如下：　　第一部分描述数据科学处理过程的主要目标和技术，强调协作和数据。　　第1章讨论作为一名数据科学家如何开展工作，第2章介绍如何将数据装载到R系统，并演示如何启动R系统开始工作。　　第3章讲授首先要在数据中寻找什么，以及用于刻画数据特征和理解数据的重要步骤。在做数据分析之前，必须准备好数据，另外必须修正数据中存在的问题，第4章介绍如何处理这些问题。　　第二部分从刻画数据特征转到如何构建有效的预测模型上来。第5章提供将业务需求映射到技术评价和建模技术的初始词典。　　第6章讲授如何通过记忆化训练数据构建模型。这种记忆化模型虽然概念上简单却非常有效。第7章进展到具有显式加性结构的模型问题，这种功能结构增加了进行有益的内插值和外插值，以及辨识重要变量和效果的能力。　　第8章描述当项目中没有可用的带标签的训练数据时，还能够做什么。第9章介绍用于改进模型预测性能和修正具体建模问题的高级建模方法。　　第三部分从建模问题再回到处理过程上来，展示如何交付建模结果。第10章演示如何管理、文档编制和部署模型。第11章介绍如何针对不同的受众给出有效的展现方法。　　附录部分包括关于R系统、统计学和其他可用工具的补充技术细节。附录A介绍如何安装R系统、如何启动工作以及如何运用其他工具（如SQL）。附录B是关于一些重要统计学思想的最新资料。附录C讨论附加的工具和研究思路。参考文献提供参考文献资料并介绍今后的研究机遇。　　书中的学习材料是根据目标和任务来组织的，相关的工具在需要时才被引入。每一章的主题均以一个带有相关数据集的代表性项目为背景展开讨论。在学习全书的过程中，你将接触10个实质性项目。本书提供的所有数据集均保存在本书的GitHub资料库中（https://github.com/WinVector/zmPDSwR），你可以下载整个资料库（这是一个zip压缩文件，GitHub服务之一），然后将该库复制到你的机器上，也可以根据需要只复制单个文件。　　致读者为学习和运行本书的例子，你需要熟悉一些R语言、统计学以及SQL数据库（某些例子涉及）的知识，建议你手头准备一些好的入门教材。在学习这本书之前，你不必是一位R语言、统计学和SQL方面的专家，但应该能够很轻松地自学本书提及却不能完整讲解的内容。　　对于R语言，我们推荐参考Robert Kabacoff的《R in Action，2nd Edition》（www.manning.com/kabacoff2/）以及与本书相关的网站Quick-R（www.statmethods.net）。对于统计学，我们推荐参考David Freedman、Robert Pisani和Roger Purves的《Statistics，4th Edition》。对于SQL，我们推荐参考Joe Celko的《SQL for Smarties，4th Edition》。　　总体上，我们所期望的理想读者应该是这样的：　　对工作示例感兴趣。通过学习这些示例，你将至少学会一种方法，能够完成一个项目的所有步骤。你必须乐于尝试简单的脚本编写和程序设计以充分利用这本书。对于我们给出的每个示例，你应该尝试改变它，并且预料到会有某些失败（你的改变不奏效）和某些成功（你的改变优于示例）。　　对R语言的统计系统有所了解并且乐于用R语言编写短的脚本和程序。除Kabacoff的书（《R in Action》）外，我们在参考文献中还推荐了几本好书。我们用R语言解决具体的问题。为了理解正在进行什么处理，你需要运行那些示例，并且阅读额外的文档以理解那些在本书中没有展示的变种命令。　　对概率、均值、标准差和显著性等基本的统计学概念有一些经验。我们在需要时会引入这些概念，对于工作示例，你可能还需要阅读一些额外的参考文献。我们给出某些术语的定义，并提供某些主题的参考文献和合适的博客，但我们认为在某些主题上你需要自己在互联网上进行搜索。　　一台安装有R系统和其他工具的计算机（OS X、Linux或Windows），以及用于下载有关工具和数据集的互联网。我们强烈地建议你进行示例学习，用R系统help()命令学习各种方法，并且跟踪学习某些补充的参考文献。　　书中没有什么本书不是一本R语言的使用手册。我们使用R语言具体地展示数据科学项目的重要步骤，通过示例讲授足够的R语言知识，但不熟悉R语言的读者需要查阅附录A以及许多优秀的R语言书籍和使用指南。　　本书不是一系列案例研究集合。我们更强调方法和技术，在本书中给出案例数据和代码仅仅是为了确保我们给出的建议是具体的、可用的。　　本书不是一本大数据方面的书。我们认为大多数有意义的数据科学问题出现在数据库级别或文件级别等可管理的大小规模上（通常比内存更大，但还未大到难以管理的程度）。有价值的数据是能够将测量到的条件映射到依赖于它们的结果上，但产生这些数据往往是代价高昂的，因而在实际应用中通常会限制这些数据的规模。而对于某些报表生成、数据挖掘和自然语言处理任务，才需要进入大数据领域。　　本书不是一本理论方面的书。对于任何一种技术，我们不会强调其绝对严格的理论。数据科学的目标应该是支持灵活性，提供很多可用的好技术。并且，当某个技术能够用于解决手头问题时，深入地研究该技术。此外，由于要直接使用R语言代码，所以在本书正文中使用R代码符号，而没用美观的编辑公式。　　本书也不是给机器学习多面手使用的。我们只强调那些已经用R语言实现了的方法。对于每种方法，我们介绍其操作的理论并表明该方法有何优点。我们一般不讨论如何实现这些方法（即便这种实现是容易的），因为这些信息是随处可得的。　　编码约定及下载本书是以示例驱动方式叙述的，我们在GitHub资料库（https://github.com/WinVector/zmPDSwR）中提供了准备好的示例数据，它们用R语言进行编码并且链接到初始源，你可以在线查询该库或者将其复制到你自己的机器上。由于从zip压缩文件中复制代码比从本书的电子版中复制和粘贴更容易，我们也提供了产生所有结果的程序代码以及在书中出现的几乎所有的图表（作为一个zip文件）（https://github.com/WinVector/zmPDSwR/raw/master/CodeExamples.zip）。你也可以从Manning出版社的网站（www.manning.com/PracticalDataSciencewithR）下载这些代码。　　我们鼓励你在阅读本书时尽力实现这些R代码示例，即便在讨论数据科学中相当抽象的概念时，我们也会用具体的数据和代码来展示示例，在每章均给出了指向该章内容所参考的具体数据集的链接。　　在本书中，代码均采用特殊字体书写，以将它们与正常文字区别开来，具体的变量和值采用类似的格式，抽象的数学符号则采用斜体。R是一种数学语言，许多短语都用到了上述两种字体。在我们的示例中，任何提示符（如“>”和“$”）都可以忽略掉。内嵌结果用R的注释符“#”作为前缀来标识。　　软硬件要求为学习示例，需要安装有Linux、OS X或Windows操作系统的计算机，并且安装了相关的软件（安装方法在附录A给出），我们推荐的所有软件都是完全跨平台的、免费使用的、开源的。　　建议至少安装如下软件：　　R系统：http://cran.r-project.org。　　各种来自CRAN的程序包（由R自身使用install.packages()命令安装并使用library()命令激活）。　　版本控制工具Git：http://git-scm.com。　　RStudio：一个集成了编辑器、执行和绘图的开发环境—http://www.rstudio.com。　　支持系统命令的bash shell，它嵌入在Linux和OS X系统中，能够通过安装Cygwin （http://www.cygwin.com）添加到Windows系统。我们不写任何脚本，所以对于一个经验丰富的Windows shell用户，如果能将我们的bash命令转换成对应的Windows命令，也可以不安装Cygwin。　　关于封面插图本书英文版的封面图片题为“1703年的中国女子服饰”。该插图是从Thomas Jefferys于1757年至1772年在伦敦出版的《各国古今服饰大全（共4卷）》中得到的，其扉页上说明这些都是手工着色的铜版画，用阿拉伯树胶加固。Thomas Jefferys（1719～1771）被称作“国王乔治三世时代的地理学家”。他是一名英国绘图师，是当时顶级的地图供应商。他为政府和其他公务团体制作和印刷地图，生产了世界各地、特别是北美地区的商业地图和地图集。作为一名绘图师，他对其曾勘查和绘图地区的服饰习俗也感兴趣，这些服饰均出色地展示在这部4卷本的服饰大全中。　　在18世纪，着迷于遥远的世界并为了愉悦而去旅行还是件新事物，类似这样的服饰大全很受欢迎，因为它们能够将其他国家的风土人情介绍给远行的实际旅行者和足不出户的空想旅行家。Jefferys卷中各种各样的绘图生动地展示了几百年前世界各国的独特性。现在，着装标准发生了变化，在那个时代不同国家和地区之间存在的丰富多彩的差异性已经变得模糊不清，常常难以将一个地区与另一个地区的居民通过服饰区分开来。或许，从乐观角度来看这个问题，我们已经将文化和视觉的多样性转换为形形色色的个体生活—或者是一种更多形式的、有趣的知识技术型生活。　　在这个很难将两本不同计算机书籍区分开来的时代，Manning出版社根据Jefferys在3个世纪前的图画所重现的国家习俗的丰富多样性，设计了计算机系列丛书的封面，以赞美计算机行业的创造性和主动性。　　致谢感谢所有阅读过本书草稿并提出意见的评论者及同行等，尤其是Aaron Colcord、Aaron Schumacher、Ambikesh Jayal、Bryce Darling、Dwight Barry、Fred Rahmanian、 Hans Donner、Jeelani Basha、Justin Fister、Kostas Passadis博士、Leo Polovets、Marius Butuc、 Nathanael Adams、Nezih Yigitbasi、Pablo Vaselli、Peter Rabinovitch、Ravishankar Rajagopalan、Rodrigo Abreu、Romit Singhai、Sampath Chaparala和Zekai Otles。他们的意见、质询和修改大大地改善了这本书的质量。特别感谢George Gaines，他在这本书出版之前对原稿进行了全面的技术审核。　　特别感谢开发编辑Cynthia Kane，感谢她在照料我们写作过程中给予的有益建议和表现出的无比耐心。同样的感谢送给Benjamin Berg、Katie Tennant、Kevin Sullivan以及Manning出版公司的其他编辑们，他们竭尽全力，消去了书中的粗糙痕迹，剔除了书中的技术瑕疵。　　此外，还要感谢我们的同行David Steier、UC Berkeley 信息科学学院的Anno Saxenian教授、Doug Tygar以及所有其他有意使用本书作为教材的教师。　　还要感谢Jim Porzak，他邀请作者之一John Mount到Bay Area R Users Group做演讲。他作为本书的热情支持者，还为本书撰写了序言。在我们疲劳、沮丧甚至怀疑我们为什么要承担这一艰苦任务的日子里，他的关注不断地提醒我们：人们需要我们正在做的这件事，也需要我们做这件事的方法。没有他的鼓励，这本书将难以完成。

《统计学在现实世界中的应用》 一本带你走进数据海洋，驾驭统计智慧的指南 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，渗透于我们生活的方方面面。从经济市场的波动到科学研究的突破，从商业决策的制定到个人健康的管理，数据的力量正以前所未有的方式重塑着世界。然而，海量的数据本身并不能直接转化为洞察和价值，我们需要一门强大的语言来解读它，一门科学来驾驭它，一门艺术来呈现它。这门语言，这门科学，这门艺术，正是统计学。 《统计学在现实世界中的应用》并非一本枯燥的理论堆砌，也不是一本晦涩难懂的数学手册。相反，它是一本充满生命力的、实用的指南，旨在帮助你掌握统计学的核心思想和实用技巧，并将其巧妙地应用于解决现实世界中的各种复杂问题。本书将带领你踏上一段引人入胜的数据探索之旅，让你从“数据小白”蜕变为能够自信地分析数据、解读数据、并利用数据做出明智决策的“数据行家”。 本书的独特之处 本书最大的亮点在于其 “理论与实践的完美融合”。我们深知，脱离实际应用的理论是苍白的，而缺乏理论指导的实践则容易陷入盲目和低效。《统计学在现实世界中的应用》巧妙地平衡了这两者，每一项统计概念的介绍，都伴随着详实、贴近生活的案例分析。你将看到，统计学如何帮助营销人员理解客户行为，如何指导医生评估新疗法的有效性，如何辅助工程师优化产品设计，以及如何揭示社会现象背后的深层原因。 此外，本书将 “清晰易懂的语言” 作为核心追求。我们避免使用过多的专业术语和复杂的数学推导，而是用直观的比喻、生动的插图和循序渐进的讲解，将统计学的精髓娓娓道来。无论你是否有深厚的数学背景，都能轻松理解书中的内容，并逐步建立起坚实的统计学知识体系。 本书将带你领略统计学的广阔天地 本书的内容涵盖了统计学的核心领域，并将其与实际应用紧密结合： 第一部分：数据思维的基石——理解数据的本质 什么是数据？数据的类型与结构： 我们将从最基础的“数据”概念出发，深入理解数据的不同类型（如数值型、分类型）及其在不同情境下的表现形式。你将学会如何识别和区分不同类型的数据，并为后续的分析打下坚实基础。 数据的收集与预处理： 真实世界的数据往往是混乱、不完整甚至充满噪声的。本部分将重点介绍数据收集的常见方法，以及如何进行有效的清洗、转换和整理，确保数据的质量，避免“垃圾进，垃圾出”的困境。我们将探讨缺失值处理、异常值检测、数据标准化等关键技术。 描述性统计：概览数据全貌： 在深入分析之前，了解数据的基本特征至关重要。本书将详细讲解集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位距）以及数据分布（直方图、箱线图）等描述性统计量，帮助你快速把握数据的整体情况，发现潜在的模式和趋势。 第二部分：推断的艺术——从样本到总体的智慧 概率论基础：理解不确定性： 现实世界充满不确定性，概率论是理解和量化这种不确定性的有力工具。我们将介绍概率的基本概念、随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）等，并阐释它们在统计推断中的重要作用。 抽样分布与中心极限定理： 为什么我们可以通过分析少量样本来推断整体？本书将深入浅出地解释抽样分布的概念，特别是中心极限定理的强大威力，让你理解统计推断的理论依据。 参数估计：未知之谜的探寻： 如何根据样本数据来估计总体的未知参数（如均值、比例）？我们将介绍点估计和区间估计，特别是置信区间，教你如何在估计结果中体现不确定性，给出更可靠的结论。 假设检验：验证你的猜想： 面对一个关于总体的假设，我们如何利用样本数据来判断这个假设是否成立？本书将详细讲解假设检验的逻辑和步骤，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等关键概念，并演示如何进行各种常见的假设检验，如t检验、卡方检验等，并分析其在不同应用场景下的价值。 第三部分：关联的探索——揭示变量之间的奥秘 相关分析：度量变量间的关系强度： 两个变量之间是否存在关联？关联的程度有多大？本书将介绍相关系数的概念，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，帮助你量化变量间的线性或单调关系。 回归分析：预测与建模： 回归分析是统计学中最强大的工具之一，它能帮助我们建立模型，理解一个变量如何随着另一个或多个变量的变化而变化。我们将从简单的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，讲解模型的构建、参数的解释、模型的评估以及如何进行预测。你将学会如何利用回归模型来预测销售额、分析影响因素、评估政策效果等。 分类模型基础：理解数据的归宿： 在许多应用场景中，我们需要将数据点划分到不同的类别中。本书将介绍逻辑回归等基础的分类模型，帮助你理解如何利用数据来预测一个对象属于哪个类别，例如判断客户是否会流失、识别垃圾邮件等。 第四部分：高级统计方法与应用 方差分析（ANOVA）：多组比较的利器： 当我们需要比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异时，方差分析将成为你的得力助手。本书将介绍单因素和多因素方差分析，并解释其在实验设计和效果评估中的应用。 时间序列分析：洞察数据随时间的变化： 许多数据天然地具有时间顺序，例如股票价格、天气数据、销售记录等。本部分将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性等，并讲解如何进行时间序列预测，例如预测未来的销售量或交通流量。 数据可视化：让数据“说话”： 即使是最精妙的统计分析，如果不能以清晰易懂的方式呈现，其价值也会大打折扣。本书将强调数据可视化的重要性，并介绍各种有效的图表类型（如折线图、散点图、柱状图、热力图等），教你如何选择合适的图表来传达信息，发现隐藏的模式，并有效地与他人沟通你的分析结果。 本书的目标读者 希望提升数据分析能力的职场人士： 无论是市场营销、金融投资、产品开发、人力资源还是运营管理，掌握统计学都能让你在工作中更加得心应手，做出更科学的决策。 对数据科学领域感兴趣的学生和初学者： 本书为你提供了一个扎实的统计学入门，为你未来深入学习机器学习、数据挖掘等领域打下坚实的基础。 需要解读研究报告和数据图表的普通读者： 在日常生活中，我们经常会接触到各种数据报告和统计图表，理解其中的含义，能帮助你更理性地看待信息，避免被误导。 任何渴望用数据武装自己，提升认知能力的人： 在一个数据驱动的时代，统计思维已经成为一项必备的生存技能。 《统计学在现实世界中的应用》将是你踏上数据智慧之旅最忠实的伙伴。它不只是传授知识，更是点燃你用数据解决问题的热情，激发你对数据世界的好奇心。现在，就让我们一起，用统计学的眼睛，去发现隐藏在数据中的规律，去理解这个复杂而迷人的世界！

评分☆☆☆☆☆

本书的另一大亮点在于其对数据科学“思考方式”的培养。作者在引导读者进行理论学习和方法实践的同时，始终强调着一种批判性思维和解决问题的框架。他不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是引导你思考“为什么这么做”以及“在什么情况下应该这样做”。在探讨模型选择时，书中反复强调了“没有银子弹”的原则，鼓励读者根据数据的特性、问题的需求以及业务的背景来综合考量，选择最合适的解决方案，而不是盲目追求最先进或最复杂的算法。这种“情境化”的学习方式，对于真正理解数据科学的精髓至关重要。我尤其欣赏书中关于“数据伦理”和“可解释性”的讨论。在当下数据应用日益广泛的背景下，这些议题显得尤为重要。作者并没有将它们作为可选项，而是将其融入到数据科学实践的各个环节，提醒读者在追求技术进步的同时，不忘责任和规范。这种全局观和人文关怀，让这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何负责任地利用数据、创造价值的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本著作在方法论的介绍上，更是让人眼前一亮。作者没有局限于单一的技术栈或流派，而是广博地涵盖了数据科学中常用的各种分析方法。从经典的回归分析、聚类算法，到时下热门的机器学习模型，如决策树、支持向量机，再到一些更高级的深度学习初步概念，几乎无所不包。让我印象深刻的是，作者在介绍每种方法时，不仅解释了其背后的原理，更详细阐述了其适用场景、优缺点以及潜在的局限性。这使得读者能够根据具体问题，灵活地选择和应用最恰当的方法。例如，在讲解降维技术时，作者对比了PCA和t-SNE的不同之处，以及它们各自适合解决的问题类型，这对于处理高维数据集的初学者来说，是极具指导意义的。此外，书中还穿插了大量关于数据预处理、特征工程的技巧和最佳实践。这些看似基础但至关重要的环节，往往是决定一个数据科学项目成败的关键。作者用通俗易懂的语言，结合实际案例，详细讲解了如何处理缺失值、异常值，如何进行特征编码、特征缩放等，让我在实际操作中受益匪浅。这本书的方法论部分，就像一位经验丰富的老工匠，向我们展示了各种工具的用法，并且告诉我们什么时候该用哪件工具，让我们在数据分析的道路上更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

当翻到R语言实践的部分，我才真正感受到这本书的“实战派”属性。作者并非空谈理论，而是将抽象的方法论转化为可以直接在R环境中运行的代码。每一章的理论讲解之后，都会紧随其后的R语言代码示例，这些代码不仅是简单的演示，而是包含了从数据导入、清洗、探索性数据分析，到模型构建、评估和调优的完整流程。我特别喜欢书中对R语言包的介绍，作者精选了许多功能强大且常用的R包，如`dplyr`、`ggplot2`、`caret`等，并详细解释了它们的使用方法。通过阅读和实践这些代码，我不仅学会了如何用R语言来实现各种数据科学任务，更重要的是，我理解了代码背后的逻辑和思想。书中很多代码片段都经过了精心设计，简洁高效，并且具有很高的可复用性，可以直接应用到自己的项目中。对于初学者来说，这套R语言实践部分无疑是一份宝贵的“拿来即用”的工具箱，能够帮助他们快速入门，并建立起解决实际问题的信心。而且，作者在代码注释上也做得非常到位，能够帮助读者理解每一行代码的作用，避免了“知其然而不知其所以然”的尴尬。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在与一位博学且富有经验的导师对话。他循循善诱，既有对宏观概念的深刻洞察，也有对微观细节的精雕细琢。书中的语言风格非常多样，时而如学术论文般严谨，时而又像朋友聊天般亲切，这使得原本可能枯燥的技术内容变得生动有趣，极大地提高了阅读的愉悦度。我特别喜欢作者在处理一些有争议或多角度的话题时，能够呈现不同的观点，并鼓励读者自己去权衡和判断，而不是强加单一的结论。这种开放式的探讨，极大地激发了我的独立思考能力。在某些章节，作者还会运用一些富有哲理的类比，将复杂的数据科学概念与日常生活中的事物联系起来，让我的理解更加深刻和立体。从对基础概念的“刨根柢”到对前沿方法的“拓新枝”，再到对编程实践的“细指点”，这本书的覆盖面之广，内容之深，以及在不同维度上的“巧匠心”，都让我惊叹不已。总的来说，这是一本能够陪伴我成长，并将在我的数据科学之旅中扮演重要角色的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书如同一场精心铺陈的学术盛宴，让人在其中汲取知识的养分，又如同一个技艺精湛的向导，引领我在数据科学的浩瀚领域中探索前行。初翻开，便被其严谨的逻辑和清晰的脉络所吸引。作者并没有急于抛出繁杂的算法或炫酷的工具，而是循序渐进地构建起数据科学的理论基石。从基础概念的辨析，到核心理论的阐述，再到不同方法论的比较分析，每一个环节都扎实而深入。读到关于统计推断的部分，我仿佛看到了数据背后隐藏的规律被抽丝剥茧般揭示出来，那些抽象的数学公式不再是难以逾越的障碍，而是理解数据深层含义的钥匙。作者在阐释过程中，巧妙地运用了大量生动形象的比喻和实际案例，让枯燥的理论变得鲜活起来，仿佛置身于一个充满启发性的课堂。特别是关于模型评估与选择的章节，作者不仅列举了各种常用的评估指标，更深入地探讨了不同场景下如何选择最合适的模型，以及如何避免过拟合和欠拟合的陷阱。这对于新手来说，无疑是宝贵的经验之谈，避免了在实践中走弯路。整本书的理论部分，给我最深的感受是它的“根基牢固”，为后续的方法和实践打下了坚实的基础，让我在面对复杂的数据问题时，不再感到茫然失措，而是能有条不紊地分析和解决。

评分☆☆☆☆☆

这本书紧跟时代步伐，实操性很强，不错！

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内容翔实，可操作性强，值得深研。

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还不错

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不错，字迹清晰，配送速度很快

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哈哈哈还好还好哈回家好好江湖救急

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不错。又能多学一门。

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不错

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东西不错，是正品，大品牌，值得信赖！！！