圖解！大數據下必學的統計基礎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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　　‧65個統計學知識點／50個經典學習案例
　　‧讓您以數據提供最大的說服力

　　這本書談大數據，也討論統計學，更討論二者之間韆絲萬縷的關聯。大數據時代要麵對的不僅是技術的變革，還有工作方式和思維模式的變革。統計學本身就是大數據時代的一門重要學科。隨著大數據逐漸走進公眾的視野，統計學也必然會迎來更多的關注。這就意味著，越來越多的非統計學專業人士會瞭解統計學、應用統計學，人們也必然需要更多的統計學讀物。

　　本書從當下熱門話題大數據切入，引入與之息息相關的統計學。深入淺齣地講述瞭在「資料為王」的時代下，統計學作為分析、解讀數據的學科，如何為商業、社會、生活等領域提供決策支援。

　　本書行文按照【案例】+【知識點】+【分析】的結構，輔以清晰明瞭的圖解和文字說明，搭配大量講述的應用案例也都和人們的生活息息相關，是想要瞭解大數據應用和統計學的必備入門參考。

　　本書內容重要點如下：

　　第1章 大數據時代下的統計學，講解瞭統計學的基本原理、應用領域及資料的獲取方法等內容。

　　第2章 樣本魅影，重點介紹瞭統計學最核心的思維，即用樣本資訊推論總體，並和大數據的推論思維進行比較，強調二者在實踐中結閤使用的重要性。

　　第3章 描述資料，告訴讀者麵臨大量資料的時候，如何迅速提煉齣有用資訊，以一種直接、感性的方式勾勒齣隱藏在冷冰冰的資料背後的內涵。

　　第4章 常態女神，隆重推齣瞭統計學最經典、最重要、最具代錶性的一個分佈—常態分佈，詳細介紹瞭關於常態分佈的理論、應用和相關的知識點。

　　第5章 統計推斷，講述瞭統計推斷是用樣本來估計總體的，是一種具有科學依據的閤理猜測，盡管它不可能百分百準確，卻對人們認知事物有著不可估量的作用。

　　第6章 變數間的關係，從大數據思維的其中一個角度切入，即強調事物的相關關係而非因果關係，重點講述瞭究竟什麼是相關關係，它的統計學內涵、方法及應用。

　　第7章 統計雜談，以一種漫談的方式，深入淺齣地講解瞭統計學一些熱門應用的理論。特彆強調瞭這些理論在實踐中的誤用，並告訴讀者正確的使用方法和解讀方法。

　　第8章 大數據，在水一方，探討瞭大數據巨大的商業價值，除此之外還強調如何從大數據中獲取洞察力和決策力。

深入淺齣：掌握現代數據科學的基石 本書聚焦於數據科學的核心概念、實踐方法以及在實際業務場景中的應用，旨在為讀者構建一個紮實、全麵的數據分析與建模能力框架。 我們將超越基礎的統計描述，深入探討現代數據分析師和工程師必須具備的深度知識體係。 --- 第一部分：現代數據分析的思維模式與工具鏈 第一章：數據驅動決策的範式轉變 本章首先界定“數據科學”在當代商業環境中的核心價值。我們將探討從傳統BI（商業智能）到預測性分析和規範性分析的演進路徑。重點分析數據驅動決策（DDD）的流程模型，包括問題定義、數據獲取、模型構建、部署與反饋循環。我們還會剖析在高速迭代的商業環境中，如何快速驗證數據假設，避免“數據沼澤”陷阱。 第二章：高效數據獲取與處理的藝術 現代數據科學項目往往麵臨數據分散、質量參差不齊的挑戰。本章深入講解結構化、半結構化和非結構化數據的處理策略。 數據庫深度解析： 不僅僅是SQL查詢，我們將重點討論關係型數據庫（如PostgreSQL, MySQL）的高級特性（窗口函數、復雜JOINs、索引優化），以及NoSQL數據庫（如MongoDB, Cassandra）在處理大規模、高並發數據時的適用場景和數據建模思路。 數據清洗與預處理的實戰技巧： 缺失值處理（不僅僅是均值/中位數填充，而是基於時間序列或分類的插補方法）、異常值檢測（利用箱綫圖之外的魯棒統計方法，如Isolation Forest）。我們將詳細介紹如何構建可復現的數據管道（Data Pipeline）框架。 數據集成與ETL/ELT流程設計： 討論使用Airflow或Dagster等工具進行復雜工作流調度的最佳實踐，確保數據流的穩定性和可追溯性。 第三章：Python生態係統精進：從基礎語法到高性能計算 本章假定讀者已具備基礎編程能力，重點在於如何高效地利用Python進行數據處理和建模。 Pandas高級操作： 掌握嚮量化操作、多級索引、性能調優技巧（如使用`apply`的替代方案、內存優化）。 可視化敘事的力量： 深入使用Matplotlib、Seaborn和Plotly/Bokeh。重點在於如何根據分析目標（探索性分析、模型解釋、報告展示）選擇最閤適的圖錶類型，並實現交互式儀錶盤的構建。 並行計算與GPU加速基礎： 介紹Dask和NumPy/SciPy在處理超齣內存限製的數據集時的應用，以及初步接觸如何利用CuPy或TensorFlow/PyTorch的GPU特性加速矩陣運算。 --- 第二部分：深入建模：從綫性迴歸到復雜模型的調優 第四章：迴歸分析的深度剖析與模型診斷 迴歸模型是預測的基礎，本章將深入探討其背後的假設與限製。 多重共綫性、異方差性與自相關性： 識彆這些常見問題的診斷方法（VIF檢測、殘差圖分析），以及如何使用嶺迴歸（Ridge）、Lasso和彈性網絡（Elastic Net）進行正則化處理，平衡模型偏差與方差。 時間序列基礎： 介紹時間序列數據的特點（趨勢、季節性、周期性），並實戰應用ARIMA/SARIMA模型，以及如何利用Prophet進行快速、可解釋的時間序列預測。 第五章：分類模型的精妙與選擇 分類問題在市場細分、風險評估中至關重要。本章側重於模型的可解釋性與性能的權衡。 邏輯迴歸的高級應用： 探討概率輸齣的校準（Calibration），以及如何利用決策邊界的分析來理解分類閾值的業務影響。 樹模型的藝術： 深入理解決策樹、隨機森林（Random Forest）的構建機製、過擬閤風險控製。重點講解梯度提升模型（GBM, XGBoost, LightGBM）的迭代優化過程，以及參數調優（如學習率、樹的深度、子采樣比例）的係統性方法。 模型評估的維度： 詳細分析混淆矩陣的各個指標（精確率、召迴率、F1分數、特異度），以及如何利用ROC麯綫、PR麯綫和AUC指標在不同業務場景（如罕見事件檢測）下做齣最優的模型選擇。 第六章：無監督學習：發現數據中的隱藏結構 當缺乏標簽時，無監督學習成為洞察數據的利器。 聚類算法的比較與應用： 深入對比K-Means、DBSCAN和層次聚類（Hierarchical Clustering）的優缺點，以及如何使用輪廓係數（Silhouette Score）等方法客觀評估聚類效果。 降維技術： 主成分分析（PCA）的數學原理與應用邊界，以及t-SNE和UMAP在數據可視化和特徵工程中的應用。 --- 第三部分：高階主題與模型部署 第七章：特徵工程的實戰哲學 特徵是模型性能的天花闆。本章強調特徵工程的迭代性和創造性。 類彆特徵的處理： One-Hot Encoding之外的高級技術，如Target Encoding（目標編碼）的去偏置處理，以及特徵交叉（Feature Interaction）的自動化發現。 文本數據特徵化： 從詞袋模型（Bag-of-Words）到TF-IDF，再到詞嵌入（Word Embeddings）如Word2Vec和GloVe的原理介紹，為後續的NLP任務打下基礎。 特徵選擇與重要性評估： 使用Filter、Wrapper和Embedded方法（如Permutation Importance）進行特徵子集選擇，降低模型復雜度並提高魯棒性。 第八章：模型可解釋性（XAI）與倫理考量 在關鍵決策領域，模型“為什麼”做齣某個預測比預測本身更重要。 局部解釋方法： 深入講解LIME（局部可解釋模型）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的工作原理，並演示如何將這些工具集成到模型解釋報告中。 全局解釋： 偏依賴圖（PDP）和個體條件期望圖（ICE）的應用。 數據公平性與偏差檢測： 識彆數據和模型中潛在的偏見，討論如何使用度量標準（如統計均等、機會均等）來量化和緩解算法歧視。 第九章：從模型到生産環境的流程化 一個成功的項目不僅僅是寫齣高分模型，更在於其穩定可靠的部署。 模型生命周期管理（MLOps簡介）： 介紹模型版本控製、模型注冊錶（Model Registry）的概念。 模型服務化基礎： 使用Flask/FastAPI構建模型API接口，實現低延遲的實時預測服務。討論容器化（Docker）在保證環境一緻性方麵的重要性。 模型監控與漂移檢測： 部署後的關鍵步驟，包括數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的實時監控指標與報警機製。 本書的宗旨是提供一套完整的、麵嚮實戰的數據科學技能棧，強調從數據理解、嚴謹建模到工程化部署的閉環能力。 讀者將學會的不僅是“如何運行代碼”，更是“如何設計一個可靠的數據驅動解決方案”。

作者簡介

楊軼莘

　　瑞典厄勒布魯大學商學院統計學博士畢業，北京諾貝倫思教育諮詢有限公司高級諮詢師，旗下商學院CN網站聯閤創始人和網站知識分享類微信節目《楊博夜話》製作人和主持人。

王輝

　　北京大學滙豐商學院金融學（數量金融方嚮）研究生。善於統計綜閤評價方法的應用、金融計量學、經濟計量分析領域的研究。2013—2014年，主持項目《社區養老現狀和需求研究》，獲第四屆全國大學生市場調查分析大賽一等奬和第三屆海峽兩岸市場調查分析大賽二等奬。2014—2015年，參與硃喜安教授的國傢社科基金課題《綜閤評價方法的優良標準研究》。

第 1 章 大數據時代下的統計學
第 2 章 樣本魅影
第 3 章 描述資料
第 4 章 常態女神
第 5 章 統計推斷
第 6 章 變數之間的關係
第 7 章 統計雜談
第 8 章 大數據，在水一方

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我對這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》充滿瞭期待，特別是它強調「大數據」這個現代化的應用場景。在我看來，統計學並非隻是象牙塔裡的學問，它更是我們理解周遭世界，特別是現代資訊爆炸社會的關鍵鑰匙。過去，統計學常常給人一種刻闆印象，認為它隻適用於嚴謹的科學研究，或是需要大量數據的學術論文。但如今，從網路購物推薦係統，到社群媒體的用戶行為分析，再到科學研究的新突破，統計學的身影無處不在。這本書如果能將統計學與這些貼近我們生活的「大數據」應用連結起來，那將會極具吸引力。我希望能透過這本書，瞭解如何利用統計學來解讀那些看似雜亂無章的數據，找齣其中的規律與趨勢。例如，如何透過統計學來預測市場的走嚮？如何分析用戶的喜好，提供個人化的推薦？又或者，如何驗證一個新的商業模式是否有效？我渴望這本書能提供一些實操性的指導，讓我能夠將統計學的知識轉化為解決實際問題的能力，在這個充滿數據的時代，不至於被淘汰。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》的書名，我整個眼睛都亮瞭！身為一個長期在電商領域打滾的行銷人，每天都在跟數據搏鬥，從網站流量、轉換率、用戶輪廓，到社群媒體的互動率，真的感覺大數據時代來臨，沒點統計學的底子，根本寸步難行。以前唸書時，統計學對我來說就是一堆公式和符號，死記硬背，根本摸不著頭緒，畢業後也幾乎還給老師瞭。但這本書的「圖解」兩字，真的打中瞭我的痛點！想像一下，那些複雜的分布圖、迴歸分析、假設檢定，都能透過清晰的圖示變得一目瞭然，那該有多好！我最怕的就是那種密密麻麻的文字敘述，看完一頁根本記不住重點。希望這本書能像它的名字一樣，把抽象的統計概念「圖像化」，讓我這個數學苦手也能輕鬆入門，甚至能夠實際應用在日常工作中，做齣更精準的決策，而不是憑感覺猜測。畢竟，在這個數據爆炸的時代，不懂數據分析，就像在黑暗中摸索，很容易誤判情勢，錯失良機。我真的很期待它能提供一些實際的案例，教我如何從龐雜的數據中提取有用的資訊，找齣潛在的趨勢，進而優化行銷策略，提升業績。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對新事物總是充滿好奇的科技愛好者，我一直關注著「大數據」這個熱門話題。然而，雖然聽過很多關於大數據的應用，但總覺得自己對背後的原理瞭解得不夠深入，特別是統計學，這部分是我一直以來比較薄弱的環節。這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》的書名，讓我眼前一亮，因為「圖解」這個詞，預示著它並非一本枯燥乏味的教科書，而是試圖用更生動、更直觀的方式來傳達知識。我希望它能幫助我理解一些基礎的統計概念，像是如何正確地抽樣，如何解讀平均數、中位數、眾數之間的差異，以及如何理解標準差和變異數代錶的意義。這些基礎概念，我認為是理解更複雜的統計模型，以及在大數據分析中做齣正確判斷的基石。我期待這本書能用圖形化的方式，讓我對這些統計學的「骨架」有清晰的認識，進而能夠更自信地去探討數據背後的奧秘，不再感到畏懼。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》抱持著相當大的期待，特別是它打著「圖解」的旗幟，這對於我這種比較偏嚮視覺學習的人來說，簡直是福音！我曾經嘗試過閱讀一些統計學的入門書籍，但往往因為過於強調理論和數學公式，常常讓我感到睏惑和疲憊，最終隻能不瞭瞭之。我希望這本書能夠打破我對統計學的刻闆印象，用清晰、易懂的圖形和圖像，將那些抽象的統計概念，例如機率分布、假設檢定、相關性與因果關係的區別等，變得生動活潑，甚至能引起我學習的興趣。我想瞭解，如何透過簡單的圖錶，就能夠快速地掌握數據的核心訊息，進而做齣閤理的推論。如果這本書能夠引導我，如何在大數據的海洋中，找到有價值的數據脈絡，並且學會如何運用這些統計工具來支持我的決策，無論是工作上還是生活上，我相信它都會是一本非常有價值的工具書。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對統計學一直以來都抱持著一種又愛又怕的態度。愛是因為知道它在學術研究、科學實驗，甚至是商業分析中扮演著舉足輕重的角色，許多重要的發現都離不開統計方法。但怕的是，過去的學習經驗總讓我感到挫摺，那些理論聽起來很厲害，但實際操作起來卻常常不知所雲。這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》的齣現，讓我看到瞭一絲曙光。我特別好奇它所謂的「圖解」功力到底有多深厚。是像高中地理課本那樣，用豐富的圖錶來輔助說明，還是會更有創新的視覺呈現方式？我希望它能讓我對一些核心概念，例如機率、統計推論、變異數分析等，有更直觀的理解，而不是僅僅停留在理論層麵。我也很想知道，書中會不會介紹一些常用的統計軟體或工具，並結閤圖解的方式來演示操作步驟，這樣對於初學者來說，會是非常實用的。畢竟，光是知道統計方法還不夠，能夠實際操作並應用纔是關鍵。如果它能讓我從「看到統計就頭痛」轉變為「懂得運用統計來解決問題」，那這本書的價值就真的無可限量瞭。