体育统计与SPSS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民体育出版社

作者:王晓芬

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2002-12

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787500922445

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 体育统计
• SPSS
• 数据分析
• 统计学
• 体育科学
• 研究方法
• 量化研究
• 数据处理
• SPSS应用
• 科研工具

《深入浅出：现代数据科学导论与Python实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实操性的现代数据科学导论。我们聚焦于数据驱动决策的核心能力，从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到高级机器学习模型的构建与评估，为有志于进入数据科学领域或希望提升现有数据分析技能的专业人士提供坚实的理论基础和前沿的技术栈。 第一部分：数据科学的基石与思维框架 本部分将奠定读者对数据科学领域的宏观认知和基本方法论。我们首先探讨数据科学的定义、历史演进及其在商业、科研和社会治理中的关键作用。强调数据素养（Data Literacy）的重要性，即理解数据、质疑数据以及有效沟通数据发现的能力。 数据伦理与治理： 深入讨论数据隐私保护（如GDPR、CCPA）、算法公平性与透明度的重要性。通过案例分析，引导读者在实际项目中树立负责任的数据使用规范。 统计学原理回顾与数据思维： 尽管本书不侧重于专门的统计建模（如SPSS中常见的主流回归分析），但我们强调统计推断的核心概念，如假设检验、置信区间、p值在现代数据科学中的实际应用。重点在于如何利用概率思维来理解模型的不确定性，而不是仅仅停留在公式推导。 项目生命周期管理： 介绍一个典型的数据科学项目从需求定义、数据获取、模型部署到效果监控的完整流程（CRISP-DM框架的现代演进版），帮助读者形成系统性的项目管理意识。 第二部分：Python：数据科学的万能工具箱 本书将全面聚焦于Python生态系统，作为当前数据科学界最主流的编程语言，掌握Python是进行高效数据处理和建模的必备技能。 Python基础与环境搭建： 针对初学者，快速回顾Python的基本语法、数据结构和面向对象编程概念。详细介绍Anaconda环境的配置、虚拟环境的管理，以及Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，确保读者能够搭建一个专业的工作环境。 Numpy的高效数值计算： 深入讲解Numpy数组（ndarray）的内存结构、向量化操作的优势，以及广播机制（Broadcasting）。通过实际案例展示如何利用Numpy实现传统循环无法比拟的计算效率。 Pandas：数据清洗与转换的艺术： 这是数据处理的核心。我们将细致讲解DataFrame和Series的操作，包括多级索引、数据合并（Merge/Join）、重塑（Pivot/Melt）、时间序列数据的处理（Resampling, Rolling Windows）。重点教授如何应对真实世界数据中的缺失值（Imputation策略）、异常值检测与处理，以及数据标准化与转换。 数据可视化：从描述到洞察： 使用Matplotlib和Seaborn构建高质量的静态图表。更重要的是，我们将引入Plotly和Bokeh，用于创建交互式可视化界面，使数据探索过程更具效率和说服力。我们将重点讲解如何选择正确的图表类型来揭示数据背后的复杂关系。 第三部分：机器学习：预测与决策的引擎 本部分转向核心的预测模型构建，主要基于Scikit-learn库的统一接口，确保模型间的切换和比较尽可能平滑。 监督学习： 涵盖线性模型（Lasso, Ridge回归的正则化原理）、决策树（CART算法的直观解释）、集成方法（Bagging, Boosting：从随机森林到XGBoost/LightGBM的差异与适用场景）。对于分类问题，深入讲解混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线的解读，以及如何根据业务目标选择合适的评估指标（如F1-Score vs 准确率）。 无监督学习： 讲解聚类算法（K-Means、DBSCAN的几何直觉），以及降维技术（PCA的数学基础、t-SNE用于高维数据可视化）。 模型评估、调优与选择： 详述交叉验证（Cross-Validation）的必要性，超参数调优（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization），以及避免过拟合和欠拟合的策略。强调模型的可解释性（Feature Importance, SHAP/LIME的简介应用）。 第四部分：深度学习与前沿应用概览 在掌握传统机器学习的基础上，本书将对当前热门的深度学习框架和前沿应用进行介绍，为读者向更高级的AI领域迈进做准备。 深度学习基础： 简要介绍神经网络的基本结构（神经元、激活函数、反向传播的直观理解）。使用TensorFlow/Keras构建第一个多层感知机（MLP）。 特定领域模型（概述）： 简要介绍卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在序列数据处理中的基本思想。 模型部署与M LOps初探： 讨论如何将训练好的模型封装，并通过Flask/Streamlit等工具创建简单的Web API进行预测服务。对模型监控和再训练的基本概念进行介绍，为实际生产环境做好铺垫。 本书特点： 实战导向： 全书所有概念均配有详细的Python代码示例和真实世界数据集（如公开竞赛数据、金融/医疗数据模拟集）。 代码规范： 遵循PEP 8标准，注重编写“可读、可维护”的代码。 理论与实践的平衡： 在介绍算法时，侧重于其背后的直觉和适用场景，避免陷入复杂的数学证明，但保留必要的理论深度以支撑决策。 目标读者： 零基础或初级的数据分析师、商业智能（BI）人员。 希望利用Python从R/Excel转向现代数据科学工具的统计专业学生。 需要构建端到端数据分析流程的软件工程师和IT专业人士。 所有对利用数据驱动未来决策感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅目录时，我被它逻辑严谨的章节划分所深深吸引。从基础概念的梳理到高级模型的探讨，每一步的过渡都衔接得如同精密齿轮咬合般顺畅自然。特别是关于数据清洗与预处理的那几章，作者没有简单地罗列软件操作步骤，而是深入剖析了不同类型数据在统计学上的潜在陷阱以及如何用理论指导实践。这种深度，在同类教材中是少见的。比如，它详细对比了不同缺失值填充方法的优劣，并给出了具体的适用场景判断标准，而不是简单地推荐“最优解”。这种思辨性的内容，极大地拓宽了我对数据分析流程的理解。我感觉自己不是在被动接受知识，而是在跟随一位经验丰富的导师进行深度思考，去探究“为什么”这样做，而非仅仅是“怎么”做。章节之间的内容递进，仿佛是一场精心编排的学术旅程，每一步都让你感觉自己站得更高了，看得更远了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种沉稳的深蓝色调，配上简洁有力的白色字体，一下子就抓住了我的注意力。拿到手里，纸张的质感也相当不错，印刷清晰，油墨味道散去后，那种微微带着纸张特有香气的触感，让人在翻阅时感到非常舒适。我特别喜欢它那种务实的风格，封面设计上丝毫没有那种花里胡哨的元素，一切都显得那么专业和可靠。这种视觉上的良好体验，无疑为后续的阅读铺设了一个非常好的基调，让人在还没翻开内页之前，就已经对内容抱有了较高的期待。毕竟，对于理工科类的专业书籍来说，第一印象往往决定了读者是否愿意深入下去。这本在视觉上传达出的“干货满满”的气质，无疑是非常成功的。我甚至注意到，封底对于作者的简介部分也处理得非常精炼，没有冗余的形容词，直接点明了其专业背景和研究领域，这种直截了当的态度，我很欣赏。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例的选择上，展现出了极高的贴近性和实用性。它所选取的案例数据并非那种虚构的、为了演示功能而存在的“假数据”，而是充满了真实世界研究的复杂性和不完美性。我记得其中一个关于运动表现预测的例子，涉及了多重共线性、异常值检测以及非正态分布数据的转换处理，每一步都真实反映了我们在实际课题中会遇到的困境。作者并没有回避这些“脏活累活”，反而将其作为重要的教学环节进行详尽讲解。通过这些详尽的案例剖析，我学会了如何将书本上的抽象公式与实际调研问题进行有效映射。这种“学以致用”的实践导向，远比单纯的理论堆砌来得有效得多。阅读过程中，我经常会暂停下来，尝试在自己的数据集中复现作者的操作步骤，从中获得的成就感是巨大的，它极大地提升了我的实战信心。

评分☆☆☆☆☆

语言风格上，作者的笔触显得非常克制且精准，如同手术刀般犀利，没有丝毫模棱两可的表述。用词极为专业，但通过恰当的上下文解释和生动的比喻，使得即便是初学者也能逐步适应这种学术的严谨性。它不像某些教材那样，为了降低门槛而过度简化概念，导致理解上的偏差；相反，它坚持了统计学的精确性，但在难点处又提供了富有洞察力的注解。例如，在解释假设检验的P值时，作者用了近半页篇幅来阐述“统计显著性”与“实际重要性”之间的区别，这种对概念边界的清晰界定，避免了许多新手在解读结果时容易犯的错误。这种既保持学术高度又兼顾可读性的平衡把握，实属不易，体现了作者深厚的学术功底和优秀的教学能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计，可以说是教科书级别的典范。页边距的留白恰到好处，既保证了视觉上的呼吸感，又没有浪费宝贵的页面空间。尤其值得称赞的是，图表和公式的呈现方式。所有图表的坐标轴标签都清晰可见，线条粗细适中，即便是复杂的交互图表，也能一眼看出其核心信息。公式的编号和引用系统做得非常规范，当你看到后文引用某个公式时，能迅速定位到其源头。这种对细节的极致追求，极大地提升了阅读的流畅度和信息检索的效率。我可以毫不夸张地说，这本书的制作工艺已经达到了专业参考书的最高标准，它不仅仅是一本知识的载体，更是一件制作精良的工具，让人愿意珍藏并时常翻阅。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆