SAS與資料處理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:儒林圖書

作者:翁淑緣

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003年11月28日

价格:NT$ 750

装帧:

isbn号码:9789574992812

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 数据处理
• 统计分析
• 数据挖掘
• 编程
• 数据分析
• 商业智能
• 数据库
• 统计软件
• 数据科学

探索数据科学的基石：统计建模与高效编程实战 本书聚焦于数据分析的核心技术与实践，深入浅出地讲解了构建稳健统计模型、有效管理和转换复杂数据集的必备技能。 本书并非关注特定软件工具的使用指南，而是致力于培养读者从数据中提取洞察、验证假设并最终支持决策制定的分析思维。 本书结构严谨，内容覆盖了数据科学流程中的关键阶段：从数据预处理的精细化操作到高级统计推断的应用。我们相信，理解模型背后的数学原理与选择合适的工具同等重要。因此，本书在介绍概念时，兼顾了理论的深度和应用的广度。 第一部分：数据准备与清洗的艺术 任何有效的数据分析都始于高质量的数据。本部分将数据视为原始矿石，介绍如何通过一系列精细的加工步骤，将其转化为可供建模的结构化资源。 1. 数据结构与导入的规范化： 我们首先探讨了不同类型数据源（如关系型数据库、文本文件、API接口）的特征与兼容性问题。重点在于建立统一的数据框架，确保数据在进入分析管道时具有一致的结构和元数据定义。这包括对缺失值、异常值和数据类型不匹配等常见问题的系统化识别策略。 2. 缺失数据处理的策略选择： 缺失数据是真实世界数据集中普遍存在的难题。本书详细剖析了处理缺失值的三大主流方法：删除法、单值填充法（均值、中位数、众数）和高级插补法（如回归插补、多重插补MICE）。读者将学习如何根据数据缺失的机制（随机、可忽略、非随机）来权衡不同方法的优劣及其对后续模型偏差的影响。我们强调，选择插补方法应基于对数据生成过程的深刻理解，而非盲目套用。 3. 异常值检测与鲁棒性： 异常值可能极大地扭曲统计估计。本章介绍了多种检测异常值的技术，包括基于分布的Z-Score、箱线图的IQR规则，以及更复杂的基于距离（如LOF）和基于密度的方法。更重要的是，我们探讨了在检测到异常值后，是选择修正、转换（如对数转换）还是使用鲁棒统计量（如中位数和MAD）进行分析，以确保模型的抗干扰能力。 4. 特征工程的核心要素： 特征工程是将原始数据转化为对模型更有意义的表达形式的关键步骤。本部分深入讲解了： 分类变量编码： 独热编码（One-Hot Encoding）、效应编码（Effect Coding）以及处理高基数分类变量的策略。 数值变量转换： 幂变换族（Box-Cox, Yeo-Johnson）的应用场景，用于使数据更接近正态分布或改善异方差性。 特征构造： 如何结合已有变量创建交互项、比率项或时间序列特征，以捕捉业务逻辑。 第二部分：统计推断与模型构建的严谨性 本部分从概率论的基础出发，逐步构建读者对统计推断的理解，并介绍如何应用这些理论构建和评估预测模型。 5. 概率基础与随机变量： 简要回顾了概率论的核心概念，重点放在大数定律和中心极限定理，阐释了它们为何是统计推断的理论支柱。详细讨论了常见概率分布（正态、二项、泊松、指数）的特性及其在不同领域（如质量控制、金融建模）的应用。 6. 假设检验的逻辑与实践： 假设检验是科学研究的核心。本章着重于P值的正确解读与误用，解释了I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）的权衡。我们详细介绍了参数检验（t检验、ANOVA）和非参数检验（秩和检验）的适用条件，强调了选择检验方法的关键在于数据分布和样本量。 7. 线性回归模型的深入剖析： 线性模型是所有回归分析的基石。本书不仅展示了最小二乘法的计算过程，更侧重于模型假设的检验（残差的正态性、独立性、同方差性）以及多重共线性的诊断与处理（VIF分析）。读者将学会如何利用调整$R^2$和AIC/BIC等信息准则进行模型选择，而非仅仅依赖原始$R^2$。 8. 模型诊断与诊断统计量： 一个“好”的模型不仅要具有高预测精度，更要具有良好的解释性和稳定性。本章专注于模型诊断。我们探讨了： 残差分析： 通过绘制残差图识别系统性偏差。 杠杆点（Leverage）与影响点（Influence）： 利用库克距离（Cook's Distance）识别对估计影响过大的观测点。 残差的自相关性： 特别是在时间序列数据中，如何使用Durbin-Watson检验进行检测。 第三部分：广义线性模型与非参数方法 认识到并非所有数据都遵循正态分布的线性关系，本部分拓展了分析工具箱，涵盖了处理计数数据、二元响应和复杂非线性关系的必要技术。 9. 广义线性模型（GLMs）：理论与应用： GLMs是处理非正态响应变量的强大框架。本书详细介绍了连接函数（Logit, Log, Identity）和指数族分布的概念。重点应用讲解包括： Logistic回归： 用于二元分类问题，深入解读优势比（Odds Ratio）的解释。 泊松回归： 用于计数数据分析，并讨论了过度分散（Overdispersion）问题及其处理方式。 10. 混合效应模型简介： 在处理具有分组结构的数据（如多层次研究、纵向数据）时，混合效应模型（或称分层线性模型）是必不可少的工具。本章介绍了随机效应和固定效应的区别，以及如何通过构建合适的随机截距和随机斜率模型来更准确地反映个体间的差异性。 11. 时间序列数据的基本分析： 本部分为入门时间序列分析提供了坚实的基础。内容包括： 平稳性检验： ADF检验与KPSS检验的应用。 自相关与偏自相关： 利用ACF和PACF图识别合适的模型结构（AR, MA, ARMA）。 基础模型构建： 介绍如何构建和初步拟合ARIMA模型，并进行简单的样本内预测验证。 本书的价值在于其对分析严谨性的坚持。 我们鼓励读者将统计模型视为对现实世界的近似描述，而非绝对真理。通过掌握这些核心工具和方法论，读者将能够自信地处理复杂的数据集，进行可靠的统计推断，并在任何需要数据驱动决策的领域中构建出解释力强、具有业务价值的分析报告。本书是数据分析师、统计专业学生以及希望深入理解数据科学底层逻辑的从业者的理想参考读物。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例分析上的选择也显得非常脱离实际。那些被挑选出来的“经典案例”，似乎都是为了展示某种特定功能的实现而硬凑出来的样本数据，缺乏真实世界中数据固有的复杂性、噪音和不规则性。例如，在处理缺失值的部分，案例中的数据缺失模式过于简单和规律，这完全掩盖了真实数据处理中可能遇到的各种棘手情况，比如非随机缺失、复杂的多重插补需求等。读者看完这些过于“干净”的例子后，一旦面对自己手头那些混乱不堪的实际数据集，就会发现书中所学的知识完全派不上用场。技术书籍的价值在于其迁移性，即读者能将书中学到的技能成功应用到未知的领域。很遗憾，这本书的案例缺乏足够的普适性和挑战性，使得它更像是一份针对特定演示环境的说明书，而不是一套可以应对复杂挑战的武功秘籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧简直是一场视觉的灾难，油墨似乎是在廉价的纸张上随意涂抹的，拿到手里就有一种不耐用的感觉。更要命的是，印刷质量的粗糙直接影响了阅读体验。那些图表和代码块，本该是清晰明了的知识载体，却被模糊的线条和失真的字符所困扰。我花了大量时间试图辨认那些本应是关键算法步骤的符号，结果常常因为辨认不清而不得不回溯前文，这极大地打断了学习的连贯性。如果这是一本面向专业人士的参考手册，这种对待细节的态度是绝对不可容忍的。出版商似乎完全忽视了技术类书籍对于视觉精确度的基本要求，这让我对其中内容的可靠性都产生了深深的怀疑。我期待看到的是严谨的专业作品，而非这种仿佛仓促赶工、敷衍了事的成品。或许内容本身还算过得去，但仅仅是翻开这本书的瞬间，那种糟糕的触感和视觉冲击就足以让人望而却步，实在是对知识的不尊重。

评分☆☆☆☆☆

我尝试着深入阅读其中的核心章节，希望能找到一些真正能提升我数据分析技能的独到见解，然而，我所收获的更多是令人沮丧的理论堆砌和陈旧的案例。作者在描述复杂概念时，倾向于使用过于冗长和晦涩的术语，似乎在刻意营造一种“高深莫测”的氛围，而不是致力于清晰地传达知识。书中引用的很多方法论，我发现在行业内早已被更高效、更现代的工具和框架所取代，阅读这些过时的内容，感觉就像是在翻阅一本上世纪末的技术手册。更让人费解的是，书中对于实际操作的指导力度严重不足，当你真正想把理论付诸实践时，会发现代码示例极少，即便是有限的例子也缺乏足够的注释和上下文解释。对于一个渴望快速上手并解决实际问题的读者来说，这本书提供的帮助微乎其微，更像是一本停留在概念层面的学术综述，而非一本实用的操作指南。我需要的不是哲学思辨，而是能直接敲进终端并产生结果的指导。

评分☆☆☆☆☆

从内容更新迭代的角度来看，这本书的生命力似乎已经走到了尽头。我注意到书中引用的许多软件版本号已经非常古老，许多命令的语法和参数设置与当前主流环境存在显著差异。这意味着，如果我严格按照书中的指导进行操作，不仅无法成功复现结果，还可能因为依赖旧版本环境而陷入无休止的兼容性泥潭。在技术飞速发展的今天，出版一本技术书籍应当是高度关注时效性的工作，但这本书显然错过了最佳的时机。阅读它，带来的更多是“我该如何修正这些过时信息”的额外负担，而非“学到了新知识”的满足感。我更愿意花时间去查阅最新的在线文档或活跃的社区讨论，因为那里的信息迭代速度远超这本书的出版周期。它更像是一份历史文献，而非一份实用的工具书，对当前工作环境的指导意义非常有限。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排简直是天马行空，章节之间的逻辑跳跃性极大，让人难以建立起一个系统的知识框架。前一章还在讨论基础的数据清洗流程，下一章可能就毫无预兆地跳到了高级的统计模型假设检验，中间缺少了至关重要的过渡和铺垫。每一次阅读都像是在走一个迷宫，我需要不断地在不同章节间来回翻阅，努力在碎片化的信息中拼凑出一个完整的脉络。这种不连贯性严重阻碍了学习的效率，我不得不花费大量精力来构建作者未曾提供的结构。对于初学者而言，这无疑是灾难性的，他们很可能在接触到稍微复杂一点的概念时就彻底迷失方向。即便是对该领域有一定了解的读者，也会因为这种混乱的组织方式而感到心力交瘁。一个好的技术书籍应当是循序渐进、层层递进的蓝图，而这本书更像是一堆散落的乐高积木，等待读者自行去猜测最终的形状。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆