7天學會大數據資料處理—NoSQL：MongoDB入門與活用(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黃士嘉

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數據科學與統計學基礎精要 書籍名稱： 數據科學與統計學基礎精要 本書定位： 本書旨在為初學者和希望係統梳理基礎知識的從業者提供一個全麵、深入且實用的數據科學與統計學入門指南。我們不局限於任何特定技術棧或軟件工具，而是聚焦於支撐現代數據分析和機器學習項目的核心理論、方法論和思維框架。 核心內容概述： 本書結構清晰，分為四個主要部分：數據科學概論與思維模式、描述性統計與數據可視化、推斷性統計學核心、以及機器學習的統計學基礎。我們力求在概念的嚴謹性與實踐的可操作性之間找到最佳平衡點。 --- 第一部分：數據科學概論與思維模式 (Foundations of Data Science and Mindset) 第一章：數據驅動時代的範式轉變 本章首先探討數據科學的定義、曆史演進及其在當代商業、科研和社會治理中的核心地位。我們將剖析數據科學傢所需具備的多學科能力模型（統計學、計算機科學、領域知識）。重點強調“數據思維”的重要性，即如何從原始信息中提煉問題、構建假設並驗證結論的係統性過程。本章將引入數據生命周期管理（數據獲取、清洗、分析、建模、部署）的整體框架，為後續章節打下方法論基礎。 第二章：數據類型與測量尺度 深入剖析不同類型的數據（定量、定性、時間序列、文本、圖像）的特性及其對分析方法的製約。詳細講解測量尺度的概念——名義、順序、間隔和比率尺度——及其在統計檢驗選擇中的決定性作用。此外，本章還涵蓋瞭數據源的可靠性評估、數據隱私和倫理規範的初步介紹。 第三章：數據準備與探索性數據分析（EDA）的藝術 本章是實踐操作的基石。我們將係統梳理數據清洗和預處理的關鍵技術，包括缺失值處理策略（插補法、刪除法）、異常值檢測與處理（基於IQR、Z-Score的穩健方法）。隨後，深入講解EDA的完整流程，包括單變量分析（分布形態、集中趨勢、離散程度）和雙/多變量分析（協方差、相關性分析）。本章強調通過恰當的圖錶來“講述”數據的內在故事，而非僅僅是展示數字。 --- 第二部分：描述性統計與數據可視化 (Descriptive Statistics and Visualization) 第四章：集中趨勢與離散程度的量化描述 本章專注於描述性統計的核心指標。細緻區分均值、中位數和眾數在麵對不同分布時的適用性。重點講解方差、標準差、全距（Range）和四分位距（IQR）如何量化數據的分散程度。引入變異係數和百分位數的概念，用於不同尺度數據的比較分析。 第五章：概率論基礎與分布形態 統計推斷的橋梁——概率論。本章從古典概率、幾何概率講起，過渡到條件概率、獨立事件和貝葉斯定理。隨後，詳細闡述幾種最重要的概率分布：二項分布（離散）、泊鬆分布（計數數據）、以及連續型分布中的正態分布（高斯分布）及其特性（經驗法則）。探討正態性檢驗的重要性及其對參數方法的約束。 第六章：高級數據可視化技術 超越基礎直方圖和散點圖。本章專注於如何利用可視化工具（概念上而非特定軟件）來揭示復雜數據關係。內容包括：使用箱綫圖（Box Plots）和提琴圖（Violin Plots）比較多組數據的分布；使用熱力圖（Heatmaps）展示相關性矩陣；使用散點圖矩陣（Pair Plots）進行多變量探索。同時，討論視覺編碼的原則，如顔色、形狀和布局在減少認知負荷中的作用。 --- 第三部分：推斷性統計學核心 (Core Inferential Statistics) 第七章：抽樣理論與中心極限定理 推斷統計學的基石。本章解釋瞭從總體到樣本的橋梁——抽樣方法（隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣）。核心講解中心極限定理 (CLT) 的強大威力及其在構建置信區間和進行假設檢驗中的關鍵作用。引入標準誤差（Standard Error）的概念，區分其與標準差的區彆。 第八章：參數估計：置信區間 本章聚焦於如何基於樣本數據來估計總體參數。詳細推導和應用基於Z分布和T分布的置信區間公式，適用於均值和比例的估計。講解置信水平的選擇及其在實際解釋中的含義，以及樣本量大小對區間寬度的影響。 第九章：假設檢驗的邏輯與流程 係統介紹假設檢驗的完整框架：零假設 ($H_0$) 和備擇假設 ($H_a$) 的設定、顯著性水平 ($alpha$) 的選擇、P值的正確解讀，以及第一類和第二類錯誤（假陽性與假陰性）的權衡。本章將側重於檢驗邏輯的嚴謹性，而非機械套用公式。 第十章：經典參數檢驗方法 本章深入講解最常用的參數檢驗技術： 1. 單樣本T檢驗：檢驗均值是否偏離特定值。 2. 雙樣本T檢驗：獨立樣本與配對樣本T檢驗，用於比較兩組均值。 3. 方差分析（ANOVA）：擴展到三組或多組均值的比較，包括單因素ANOVA和交互作用的初步探討。 4. 卡方檢驗 ($chi^2$)：用於檢驗分類變量之間的獨立性（擬閤優度與獨立性檢驗）。 --- 第四部分：迴歸分析與統計建模基礎 (Regression Analysis and Modeling Basics) 第十一章：簡單綫性迴歸：關係建模 迴歸分析是預測和理解變量間關係的核心工具。本章從簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）入手，推導最小二乘法（OLS）的原理，解釋迴歸係數的含義。深入探討模型的假設（殘差的正態性、同方差性、獨立性）和診斷方法。 第十二章：多元綫性迴歸與模型選擇 將模型擴展到多個預測變量。重點講解多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理，以及如何解釋調整後的$R^2$。本章還將介紹逐步迴歸、嚮前選擇法、嚮後刪除法等模型選擇的策略，以及變量變換（如對數變換）以滿足模型假設。 第十三章：非參數統計與數據轉換 認識到並非所有數據都服從正態分布或滿足參數檢驗的要求。本章介紹在數據不滿足嚴格假設時可采用的非參數替代方法，例如： Mann-Whitney U 檢驗（替代獨立T檢驗） Kruskal-Wallis H 檢驗（替代單因素ANOVA） Spearman等級相關係數（替代Pearson相關係數）。 第十四章：統計建模的局限性與邁嚮機器學習的銜接 本章總結統計建模的本質——推斷與解釋，並將其與現代預測驅動的機器學習方法進行對比。討論過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的統計學視角，以及交叉驗證（Cross-Validation）在評估模型泛化能力中的基礎概念，為讀者嚮更復雜的預測模型學習鋪平道路。 --- 目標讀者： 本書麵嚮所有對數據分析、商業智能、市場研究、質量控製以及數據科學領域感興趣的初學者、學生、分析師、工程師和轉行人士。無需深厚的數學背景，但要求具備基本的代數知識和強烈的求知欲。 本書特色： 1. 理論與直覺並重： 每一個統計概念都配有清晰的數學定義和生活化的實例解釋，確保讀者不僅知道“如何做”，更明白“為什麼這樣做”。 2. 方法論優先： 聚焦於統計學和數據科學的通用框架，使讀者學到的知識能遷移到任何編程語言或軟件平颱中。 3. 強調批判性思維： 引導讀者審視數據的局限性、模型的假設，並正確解讀結果，避免常見的統計陷阱。