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王静龙 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040376210

商品编码：1190884281

包装：平装

出版时间：2013-07-01

基本信息

书名：属性数据分析

原价：26.50元

作者：王静龙

出版社：高等教育出版社

出版日期：2013-07-01

ISBN：9787040376210

字数：

页码：252

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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王静龙、梁小筠、王黎明编著的《属性数据分析》共分九章，第一章介绍属性数据的描述性统计分析方法。第二章介绍单一属性分类数据的统计推断方法。第三、四和五章介绍交叉分类数据，即列联表的统计推断方法。第六章介绍逻辑斯谛线性回归模型。第七章介绍对数线性回归模型。第八章介绍对应分析。第九章介绍属性数据的贝叶斯统计推断。本书在选材时，注重统计软件的应用，例如：Excel、Minitab、SPSS和SAS等。书中收集了大量可反映属性数据应用问题的例题，也可作为各种统计方法如何运用的示范。本书将正文中的部分理论证明放在附录中，教学时间紧，或只求了解统计方法应用的读者可以跳过去。

内容提要

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王静龙、梁小筠、王黎明编著的《属性数据分析》共九章，主要内容包括属性数据，单一属性分类数据，四格表，二维列联表，高维列联表，逻辑斯谛回归模型，对数线性模型，列联表的对应分析，属性数据的贝叶斯统计推断。附录中对教材的部分理论证明做了补充。全书结合统计软件Excel、Minitab、SPSS和SAS，注重统计方法的应用。本书还配有大量的例题，有助于学生巩固所学的属性数据统计分析的方法及应用。
《属性数据分析》可作为高等学校统计学专业本科生和研究生的教学用书，也可作为社会学、心理学、人口学、市场学和医学等领域从事理论研究和应用的统计工作者的参考用书。

目录

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第一章 属性数据
§1.1 数据
§1.2 属性数据的描述性统计
§1.2.1 表格法
§1.2.2 图示法
§1.2.3 数值法
§1.3 属性数据的概率分布
§1.3.1 (0-1)分布
§1.3.2 二项分布
§1.3.3 多项分布
§1.3.4 泊松分布
§1.3.5 负二项分布
习题一
第二章 单一属性分类数据
§2.1 分类数据的检验
§2.1.1 分类数据的x2检验
§2.1.2 分类数据的似然比检验
§2.2 带参数的分类数据的检验
§2.2.1 带参数的分类数据的x2检验
§2.2.2 带参数的分类数据的似然比检验
习题二
第三章 四格表
§3.1 四格表
§3.1.1 四格表的抽样方式
§3.1.2 独立与不相关
§3.2 四格表的检验问题
§3.2.1 四格表检验问题的解
§3.2.2 连续性修正
§3.2.3 四格表独立性检验问题的似然比检验
§3.2.4 总的样本容量给定时四格表的检验问题
§3.2.5 完全随机时四格表的检验问题
§3.3 四格表的费希尔检验
§3.3.1 费希尔精确检验
§3.3.2 Mantel Haenszel x2检验
§3.4 四格表的优比检验法
§3.5 边缘齐性检验
习题三
第四章 二维列联表
§4.1 二维列联表
§4.2 二维列联表的检验问题
§4.2.1 二维列联表的x2检验
§4.2.2 二维列联表的似然比检验
§4.3 相合性的度量和检验
§4.3.1 Kendall-r系数
§4.3.2 Gamma系数
§4.3.3 Somers d系数
§4.3.4 相合性检验
§4.4 方表一致性的度量和检验
§4.4.1 一致性的度量
§4.4.2 一致性的检验
§4.5 不完备列联表
§4.5.1 列联表的独立性
§4.5.2 不完备列联表的拟独立性
§4.5.3 拟独立的不完备列联表的极大似然估计
§4.5.4 不完备列联表拟独立性的检验问题
习题四
第五章 高维列联表
§5.1 高维列联表的压缩和分层
§5.1.1 列联表的压缩
§5.1.2 列联表的分层
§5.2 高维列联表的条件独立性检验
§5.3 高维列联表的独立性检验
§5.4 Cochran-Mantel-Haenszel和Breslow-Day检验
§5.4.1 条件相合性的检验
§5.4.2 Breslow-Day x2检验
§5.5 有偏比较
§5.5.1 抽样调查数据的分析
§5.5.2 实验数据的分析
§5.5.3 观察数据的分析
§5.6 高维列联表的独立性和相关性
§5.6.1 三维列联表的独立性
§5.6.2 三维列联表的相关性
§5.7 不完备高维列联表
习题五
第六章 逻辑斯谛回归模型
§6.1 逻辑斯谛回归模型
§6.1.1 逻辑斯谛变换
§6.1.2 逻辑斯谛线性回归模型
§6.2 含有名义数据的逻辑斯谛回归模型
§6.2.1 名义数据的赋值
§6.2.2 含有名义数据的逻辑斯谛回归模型
§6.3 含有有序数据的逻辑斯谛回归模型
§6.4 逻辑斯谛判别分析
§6.5 多项逻辑斯谛回归模型
习题六
第七章 对数线性模型
§7.1 引言
§7.2 广义线性模型
§7.3 二维列联表的对数线性模型
§7.4 高维列联表的对数线性模型
§7.5 不完备列联表的对数线性模型
习题七
第八章 列联表的对应分析
§8.1 二维列联表的对应分析
§8.2 高维列联表的对应分析
习题八
第九章 属性数据的贝叶斯统计推断
§9.1 贝叶斯统计推断概要
§9.2 二项分布的贝叶斯统计推断
§9.2.1 二项分布6(n，p)的未知参数p的先验分布
§9.2.2 后验分布
§9.2.3 贝叶斯推断
§9.2.4 贝塔-二项分布
§9.3 泊松分布的贝叶斯统计推断
习题九
附录
附录1 帕雷托原则
附录2 GS指数和熵的最大值
附录3 Pearson x2定理的证明
附录4 -2In(A)与x2统计量有相同的渐近x2(r-1)分布的证明
附录5 第三章的(3.2.3)式的渐近正态性的证明
附录6 似然比检验统计量的可分解性
附录7 优比
附录8 第四章的(4.4.2)、(4.4.3)和(4.4.5)等三式的证明
附录9 三维列联表条件独立性检验问题
附录10 三维列联表的独立性检验问题似然比检验统计量的可分解性
附录11 第五章的(5.4.5)式的证明
附录12 Simpson悖论
附录13 Probit变换和双对数变换
附录14 估计In(p／(1-p))
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《属性数据分析》 引言：洞察数据背后的价值 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、优化运营、预测趋势的核心力量。然而，海量的数据本身并不直接等同于价值，真正能够转化为智慧和竞争优势的，是对这些数据的深入理解和有效利用。本书《属性数据分析》正是致力于赋能读者掌握这项关键技能。我们并非探讨如何收集数据，也不是详述复杂的算法理论，而是聚焦于一个更为实际且普遍存在的领域：属性数据。 属性数据，顾名思义，是指描述事物特征、性质、类别或状态的数据。无论是用户的年龄、性别、购买偏好，还是产品的颜色、尺寸、生产批次，亦或是地理位置、时间戳、传感器读数，它们都构成了我们理解世界、分析现象的基石。这些看似零散的信息，通过科学的分析方法，能够揭示出隐藏的模式、关联和驱动因素，为商业决策、科学研究、社会治理等提供坚实的数据支撑。 本书的核心目标是帮助读者建立一种以属性数据为导向的分析思维。我们相信，掌握属性数据分析的能力，不仅仅是掌握一项技术，更是一种能够从复杂信息中提炼本质、发现规律的认知能力。我们将带领读者踏上一段探索属性数据潜力的旅程，从理解属性数据的本质特点，到掌握多维度分析方法，再到学习如何将分析结果转化为可执行的洞察，最终实现数据价值的最大化。 第一篇：属性数据的本质与挑战 在深入分析之前，我们首先需要对属性数据有一个清晰的认知。不同于数值型数据可以直接进行加减乘除等数学运算，属性数据往往以分类、定性的形式存在，这使得它们的分析具有独特性和挑战性。 第一章：属性数据的定义与分类 本章将详细阐述属性数据的概念，区分不同类型的属性数据，例如： 定性数据（Qualitative Data）： 名义型数据（Nominal Data）： 用于表示事物的名称或类别，类别之间没有顺序关系。例如：颜色（红、绿、蓝）、性别（男、女）、职业（教师、医生、工程师）。 顺序型数据（Ordinal Data）： 用于表示事物的等级或顺序，类别之间存在明确的先后关系，但等级之间的距离不一定相等。例如：满意度（非常满意、满意、一般、不满意）、评级（A、B、C、D）、教育程度（小学、中学、大学）。 定量数据（Quantitative Data）： 离散型数据（Discrete Data）： 计数型数据，其取值只能是整数，并且是有限的或可数的。例如：家庭成员数量、订单数量、网页访问次数。 连续型数据（Continuous Data）： 测量型数据，其取值可以是任意实数，其范围是无限的。例如：身高、体重、温度、价格。 我们将通过丰富的案例，让读者理解不同类型属性数据的实际应用场景，以及它们在数据分析过程中扮演的角色。理解属性数据的分类至关重要，因为不同的数据类型决定了我们可以采用的分析方法和统计工具。 第二章：属性数据分析的独特挑战 属性数据虽然普遍存在，但在分析过程中也带来了一系列挑战： 缺失值与不一致性： 现实世界的数据往往不完美，属性数据可能存在缺失（例如，用户未填写职业信息）、重复（同一用户有多个不同格式的记录）或不一致（“男”和“M”代表同一性别）。如何有效地识别、处理和纠正这些问题，是保证分析准确性的前提。 高维度与稀疏性： 随着分类维度的增加，属性数据的组合呈指数级增长，导致数据变得稀疏，即许多可能的组合在实际数据中不存在。例如，在一个包含多种产品属性的数据集中，某个特定产品属性组合的出现频率可能非常低。 主观性与解释的复杂性： 某些属性数据，如用户反馈、评论文本，带有一定的主观性，需要借助自然语言处理等技术进行解析和量化，这增加了分析的复杂性。 关联性与因果性的辨别： 属性数据分析常常需要揭示不同属性之间的关联，但关联不等于因果。区分两者是避免错误决策的关键。例如，发现购买某类商品的顾客年龄偏大，并不意味着年龄本身导致了购买，可能还有其他潜在因素。 可视化与解读的难度： 如何将高维度的属性数据以直观易懂的方式呈现出来，是信息传递的关键。传统的数值型数据可视化方法可能不适用于属性数据，需要探索更合适的图表和可视化技术。 本章将深入探讨这些挑战，并为后续章节提供解决思路的铺垫。 第二篇：属性数据的核心分析方法 在理解了属性数据的本质和挑战后，我们将进入本书的核心内容：掌握有效的属性数据分析方法。本篇将重点介绍一系列实用且易于理解的分析技术，帮助读者从不同角度洞察属性数据。 第三章：描述性统计在属性数据分析中的应用 描述性统计是理解数据分布、中心趋势和离散程度的基础。在属性数据分析中，我们将重点关注以下方面： 频率分布与比例分析： 计算各类属性的出现次数和百分比，了解各类别的普及程度。例如，分析产品销售数据中不同颜色的销售占比。 众数（Mode）的运用： 识别属性数据中最常出现的类别，为理解数据分布的“中心”提供重要信息。 交叉表（Contingency Table）与卡方检验（Chi-Square Test）： 分析两个或多个属性之间是否存在统计学上的关联。例如，分析顾客的年龄段与购买的产品类别之间是否存在显著关系。我们将详细讲解卡方检验的原理、计算过程和结果解读，帮助读者判断属性之间的独立性。 概括性指标的解读： 如何从频率、比例等数据中提炼出有意义的总结，为后续的深入分析奠定基础。 第四章：探索性数据分析（EDA）技巧 探索性数据分析（EDA）是发现数据模式、异常值和潜在关系的重要过程。对于属性数据，我们将聚焦以下EDA技巧： 分组聚合与汇总： 按照不同的属性对数据进行分组，并计算各组的汇总统计量。例如，按城市分组计算不同产品的销售额。 漏斗图（Funnel Chart）与流程图（Flow Chart）： 用于可视化用户在不同阶段或环节的转化情况，尤其适用于分析用户行为路径。 平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）： 用于可视化多维属性数据，识别数据点在不同属性上的模式和聚类。 散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）的变体： 虽然散点图主要用于数值型数据，但可以结合计数或分组信息，对属性数据进行初步的二元关系探索。 箱线图（Box Plot）与小提琴图（Violin Plot）的扩展应用： 在可视化数值数据时，我们可以通过分组比较不同类别属性下数值数据的分布情况，间接理解属性的影响。 第五章：关联分析与规则挖掘 关联分析旨在发现数据项之间频繁出现的模式。在属性数据领域，我们常采用以下方法： 关联规则（Association Rules）的生成与评估： 支持度（Support）： 衡量一个项集（或规则）在整个数据集中出现的频率。 置信度（Confidence）： 衡量在某个项集（或条件项集）出现的情况下，另一个项集（或目标项集）出现的概率。 提升度（Lift）： 衡量规则的出现频率相对于独立出现的概率提升了多少。 我们将介绍Apriori算法等经典算法，帮助读者理解如何从交易数据中挖掘出“啤酒与尿布”这样的经典关联规则，并评估其价值。 多维关联分析： 扩展到三个及以上属性之间的关联探索，识别更复杂的依赖关系。 第六章：分类与预测模型基础 尽管本书不侧重于复杂的机器学习算法，但理解分类模型如何利用属性数据进行预测是至关重要的。我们将介绍一些基础的分类模型原理，并侧重于属性数据如何作为输入： 决策树（Decision Tree）： 一种直观且易于解释的模型，通过一系列属性判断来划分数据，适用于分类和回归。我们将详细讲解决策树的构建过程、剪枝以及在属性数据分类中的应用。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器： 基于贝叶斯定理，通过计算样本属于各个类别的概率来决定分类结果，特别适合文本分类等属性数据场景。 逻辑回归（Logistic Regression）的属性数据应用： 虽然逻辑回归常用于数值型数据，但通过对属性数据进行适当的编码（如独热编码），也可以将其应用于分类任务。 第三篇：属性数据分析的实践与应用 理论方法需要与实际应用相结合，才能真正发挥价值。本篇将聚焦于属性数据分析的实践环节，包括数据准备、可视化以及在不同领域的应用。 第七章：属性数据的预处理与特征工程 高质量的数据是成功分析的基础。本章将详细介绍属性数据预处理和特征工程的关键技术： 数据清洗： 缺失值处理： 填充（均值、众数、中位数）、删除、插补等方法。 异常值检测与处理： 基于统计学方法或可视化手段识别异常属性值。 重复值检测与合并： 识别和处理重复记录，确保数据的一致性。 数据格式统一： 标准化文本格式、日期格式等。 特征工程： 独热编码（One-Hot Encoding）： 将分类属性转换为数值向量，使其能够被大多数模型处理。 标签编码（Label Encoding）： 为类别赋予数字标签，适用于有序属性或某些模型。 目标编码（Target Encoding）： 利用目标变量的信息对分类属性进行编码。 特征交叉： 组合现有属性，创造新的、更有意义的特征。例如，将“性别”和“年龄段”组合成新的“年龄段-性别”特征。 二值化（Binarization）： 将连续属性或高基数分类属性转换为二元特征。 第八章：属性数据的可视化策略 有效的数据可视化能够使复杂的分析结果一目了然。本章将深入探讨属性数据特有的可视化方法： 条形图（Bar Chart）与柱状图（Column Chart）： 用于展示类别频率、比例或分组比较。 饼图（Pie Chart）与环形图（Donut Chart）： 用于展示各部分占整体的比例，适用于类别数量不多的情况。 堆叠条形图（Stacked Bar Chart）与分组柱状图（Grouped Bar Chart）： 用于展示多个属性之间的交叉关系。 热力图（Heatmap）： 常用于可视化混淆矩阵（Confusion Matrix）或属性之间的相关性强度。 树状图（Treemap）与旭日图（Sunburst Chart）： 用于可视化层级结构数据，展现多层级属性的分布。 网络图（Network Graph）： 用于可视化属性之间的关系和连接，例如用户之间的社交关系或产品之间的推荐关系。 我们将提供关于如何选择合适图表、如何优化图表设计以及如何避免常见可视化陷阱的建议。 第九章：属性数据分析在各行业的应用案例 本章将通过具体案例，展示属性数据分析在不同行业的强大应用潜力： 市场营销： 用户画像构建、细分市场分析、营销活动效果评估、客户流失预测。 零售业： 商品推荐系统、库存管理优化、促销活动策略制定、客户购买行为分析。 金融服务： 信用风险评估、欺诈检测、客户细分与个性化服务。 医疗健康： 患者疾病分类、用药依从性分析、疫情传播模式预测（基于地理、人口属性）。 制造业： 产品质量控制、生产流程优化、供应商评估。 人力资源： 员工流失预测、招聘渠道效果评估、人才画像分析。 通过这些案例，读者将能够看到属性数据分析如何帮助企业解决实际问题，驱动业务增长。 第十章：高级主题与未来展望 在本书的最后，我们将简要介绍一些更高级的属性数据分析主题，并展望未来的发展趋势： 文本数据挖掘基础： 将非结构化的文本数据转化为可分析的属性数据，如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF。 地理空间属性数据分析： 结合地理位置信息进行分析，例如区域性热点分析、空间扩散模型。 时间序列属性数据分析： 分析随时间变化的属性数据，例如用户活跃度趋势、事件发生频率。 属性数据分析工具与平台： 简要介绍一些常用的分析工具，如Python（Pandas, Scikit-learn）、R、SQL等。 自动化与智能化： 探讨自动化特征工程、模型选择以及无代码/低代码分析平台的趋势。 结语：数据驱动的决策之路 《属性数据分析》旨在为您提供一套系统、实用的方法论，帮助您驾驭属性数据这片广阔的领域。我们鼓励读者将所学知识付诸实践，不断探索和实验，从中发现数据蕴藏的无穷智慧。通过掌握属性数据分析的能力，您将能够更清晰地理解业务现状，更精准地预测未来趋势，从而做出更明智、更具影响力的决策。数据分析的道路永无止境，希望本书能成为您在这条道路上坚实的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是充满了古典与现代交织的韵味，那种深邃的靛蓝色背景上，用烫金字体勾勒出的标题，透露出一种不容置疑的专业感。我记得我是在一家老旧的独立书店里偶然发现它的，当时被它厚重的质感所吸引，拿在手里沉甸甸的，仿佛承载了无数知识的重量。一翻开内页，那种纸张特有的微涩的触感和淡淡的油墨香气立刻占据了我的感官。我本来对技术类的书籍有些畏惧，总觉得它们晦涩难懂，但这本书的排版却出乎意料地清爽、留白得当，使得即使是复杂的公式和图表，也能被清晰地组织起来。虽然我尚未深入阅读核心章节，但光是前言和目录的梳理，就让我对作者构建知识体系的严谨性有了深刻的印象，它似乎在向读者保证：这是一趟有组织、有导引的知识探险，而不是一场盲目的信息洪流。从这些初步的接触来看，这本书在装帧和视觉传达上，已经为读者搭建了一个非常舒适的阅读入口。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我一种强烈的“沉浸感”，仿佛作者本人就坐在我的对面，用一种循循善诱的语气在进行一对一的辅导。我翻到关于“模型解释性”（Explainability）的部分时，感受尤其深刻。现在市面上充斥着大量关于深度学习和复杂模型的应用指南，但往往只教你如何调参，如何让准确率数字更高。然而，这本书似乎将重点放在了“为什么模型会给出这个答案”上，它详细介绍了LIME和SHAP等方法的应用边界和局限性，并且深入探讨了在监管严格的行业中，如何构建可信赖的决策依据。这种对“负责任的AI”的关注，让我感到非常振奋。它不再仅仅是工具的堆砌，而是上升到了伦理和治理的高度，让我开始思考，作为分析师，我们肩负的责任远不止于交付一个报表那么简单。这本书提供的是一种思维框架，指导我们如何更负责任地使用数据和模型的力量。

评分☆☆☆☆☆

从结构上看，这本书的章节划分逻辑性极强，仿佛一位经验丰富的向导，每走一步都能清晰地预示下一步将要面对的景观。我注意到作者似乎非常注重概念的递进和层级关系的建立，从基础概念的界定，到复杂模型的构建，再到最终的解释和可视化呈现，每一步都像是为前一步做了坚实的铺垫。我个人最欣赏的是，它没有将复杂的统计学知识包装成深不可测的黑箱，而是用非常清晰的类比和图示来解释那些抽象的数学原理。举个例子，关于置信区间的讲解，作者没有直接抛出公式，而是用一个日常生活中“射箭”的比喻来阐释概率的分布范围，这种教学方式极大地降低了初学者的入门门槛，同时又确保了理解的深度不会被削弱。这种兼顾严谨性与易读性的平衡感，在同类书籍中是极其罕见的。

评分☆☆☆☆☆

我认识的一位资深数据科学家向我力荐这本书，他提到这本书的理论深度在业界是数一数二的，尤其是在方法论的构建上，展现了作者多年实践经验的沉淀。他着重强调了书中对于“为何如此”的探讨，而非仅仅停留在“如何操作”的层面。我的这位朋友，他通常对市面上那些肤浅的工具书嗤之以鼻，但唯独对这本书赞不绝口，他说它不像很多快餐式的指南那样，只教你几个招式，而是深入剖析了底层逻辑和思维模型的形成过程。他特意举了一个关于异常值处理的章节给我做例子，说作者没有直接给出标准答案，而是引导读者去理解不同业务场景下，对“异常”的定义是如何发生根本性转变的，这种辩证和批判性的思维训练，才是真正有价值的东西。光听他这么描述，我就能感受到这本书的学术价值和实用价值是高度统一的，它似乎在培养一种“数据哲学家的素养”。

评分☆☆☆☆☆

最近我正在尝试将我的一个小型项目的数据分析流程进行升级，原先的工具和方法已经显得有些力不从心，我迫切需要一个能提供更精细化、更具前瞻性的指导。我在网上浏览了大量的书评，其中有一条评论特别吸引我，那条评论的作者提到，这本书在处理“缺失值”那一节的内容，彻底颠覆了他过去十年对数据清洗的认知。他描述说，以前他总觉得这是个机械性的步骤，但这本书展示了缺失值背后的业务含义和信息熵损失，并且提供了一套评估不同插补策略优劣的量化指标体系。这位评论者语气非常激动，他表示读完这一章后，他回去重新审视了自己的项目，发现此前犯了一个根本性的错误，而这个错误如果早点被发现，可以为项目节省大量的返工时间。这让我意识到，这本书可能不仅仅是理论的汇编，更像是一套精密的“诊断工具箱”，能够帮助我们识别和修正那些隐藏在日常分析中的系统性偏差。