数据建模及预报 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张树侠 编

出品人:

页数:161

译者:

出版时间:2003-7

价格:13.00元

装帧:

isbn号码:9787810079082

丛书系列:

图书标签:

• 数据建模
• 时间序列
• 预报
• 预测
• 统计建模
• 机器学习
• 数据分析
• 商业分析
• R语言
• Python

《数据建模与预报》一书，是一部深入浅出的数据科学领域著作，旨在为读者构建坚实的数据建模理论基础，并掌握行之有效的预报技术。本书内容详尽，结构清晰，从基础概念入手，逐步深入到高级模型和实战应用，力求让不同背景的读者都能从中受益。 第一部分：数据建模基础 本部分将系统性地介绍数据建模的核心概念和方法。 数据及其重要性： 我们将首先探讨数据在当今社会中的核心地位，以及高质量数据对于模型构建和预报准确性的决定性影响。从数据的来源、类型（结构化、半结构化、非结构化），到数据采集、清洗、转换和存储的流程，都将进行详细阐述。我们将强调数据预处理的重要性，包括缺失值处理、异常值检测与修正、特征工程以及数据标准化/归一化等关键步骤，这些步骤是保证后续模型有效性的基石。 模型概述与分类： 接着，本书将引出“模型”这一核心概念，解释模型是如何在数据中捕捉规律、进行抽象和预测的。我们将对不同类型的数据模型进行分类介绍，包括但不限于： 描述性模型： 用于理解和总结数据的特征，例如均值、中位数、方差等统计指标，以及各种图表的可视化分析。 诊断性模型： 用于探究数据背后的原因，理解事件发生的原因，例如关联分析、因果推断等。 预测性模型： 用于根据历史数据预测未来趋势，这是本书的重点之一。 规范性模型： 用于指导决策，推荐最佳行动方案，例如优化模型、推荐系统等。 机器学习与统计建模： 本书将深入探讨机器学习和统计建模在数据建模中的应用。我们会介绍监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理和常见算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-均值聚类、主成分分析（PCA）等。同时，也会覆盖经典统计建模方法，如时间序列分析中的ARIMA模型、指数平滑等。本书将着重讲解这些模型背后的数学原理、适用场景、优缺点以及如何选择最适合特定问题的模型。 模型评估与选择： 任何模型的构建都需要有效的评估和选择机制。本部分将详细介绍各种模型评估指标，如回归模型的R²、RMSE、MAE，分类模型的准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等。我们将讲解交叉验证、留出法等模型验证技术，以及如何避免模型过拟合和欠拟合。如何根据业务需求和数据特性，权衡不同模型的性能，做出最优的模型选择，也将是重点讨论的内容。 第二部分：预报技术与应用 在建立了坚实的数据建模基础后，本部分将专注于各种预报技术的实现与应用。 时间序列预报： 时间序列预报是本书的核心内容之一，广泛应用于经济、金融、天气、销售预测等领域。我们将从基础的时间序列概念开始，介绍其构成要素（趋势、季节性、周期性、随机性）。然后，将详细讲解经典的时间序列模型，包括： 指数平滑法： 包括简单指数平滑、霍尔特（Holt）指数平滑、霍尔特-温特斯（Holt-Winters）指数平滑，以及它们在处理不同类型时间序列数据时的应用。 ARIMA系列模型： 详细介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、差分（I）的概念，以及如何构建ARIMA、SARIMA（季节性ARIMA）等模型，并讲解模型识别、参数估计和模型诊断的过程。 状态空间模型： 介绍卡尔曼滤波等状态空间模型在时间序列分析中的应用，特别是在处理复杂、非线性的时间序列数据时。 回归与分类模型在预报中的应用： 除了专门的时间序列模型，许多通用的回归和分类模型也能够被有效地用于预测。我们将探讨如何将线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）等模型，通过特征工程和模型调整，应用于未来的数值预测（如销售额、股票价格）或类别预测（如客户流失、产品需求）。 深度学习在预报中的前沿应用： 随着深度学习技术的飞速发展，长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面展现出强大的能力，尤其在长周期依赖关系的建模上。本书将介绍这些模型的基本原理，以及它们在时间序列预报、自然语言处理中的应用，并提供实战案例。 模型集成与调优： 为了进一步提高预报的准确性和鲁棒性，本书将介绍模型集成（Ensemble Learning）技术，如Bagging、Boosting、Stacking等。通过结合多个模型的预测结果，可以有效降低单一模型的误差，获得更优的预报性能。同时，还将深入讲解超参数调优的技术，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等，以找到模型的最优配置。 预报的应用场景与案例分析： 本书将贯穿丰富的实际应用案例，涵盖金融市场的趋势预测、电商平台的销售量预估、工业生产的设备故障预警、交通流量的预测、天气变化的研究等。通过这些案例，读者可以学习如何将理论知识转化为解决实际问题的能力，理解不同场景下模型选择和预报方法的考量因素。 《数据建模与预报》不仅是一本技术手册，更是一本思维指南。本书强调理解业务问题、合理选择数据、科学构建模型、严谨评估结果的完整流程。通过学习本书，读者将能够独立完成数据建模任务，并运用先进的预报技术，为决策提供强有力的数据支持，在快速变化的数据驱动时代，提升竞争力。

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我对这本书中关于高维数据处理和降维技术的论述印象深刻。作者对于主成分分析（PCA）和t-SNE等方法的阐释，达到了一个非常高的水平。他们不仅展示了如何应用这些技术，更深入探讨了在不同维度的数据集上选择哪种降维方法的理论依据和潜在陷阱。特别是关于“信息损失的量化”这一部分，作者提供了一套非常清晰的评估框架，帮助读者在数据压缩和模型性能之间找到一个最佳平衡点。这本书的后半部分，明显侧重于前沿的、更具挑战性的主题，比如深度学习在时间序列预测中的应用，以及如何将这些复杂的非线性模型融入到传统的统计预报流程中。作者在这里没有故作高深，而是非常坦诚地指出了当前技术栈的限制，并给出了未来可能的研究方向。这种诚实的态度，让读者在学习尖端技术的同时，也能保持清醒的批判性思维，不盲目追逐“高大上”的模型，而是回归到解决实际问题的本质上去。

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这本书的封面设计得非常有品味，那种深邃的蓝色调和简洁的字体搭配，让人一眼就觉得内容会非常扎实。拿到手里沉甸甸的，纸张的质感也很好，翻阅起来很舒服。我尤其欣赏它在开篇部分对理论基础的梳理，作者没有急于抛出复杂的公式或案例，而是花了大量篇幅去解释“为什么我们需要数据建模”以及“如何构建一个健壮的预报体系”。这种循序渐进的讲解方式，对于初学者来说简直是福音。我记得最清楚的是其中关于“模型可解释性”的讨论，作者用了一个非常形象的比喻——将复杂的算法比作一个黑箱，而他们提供了一套工具来打开这个箱子，让你清楚地看到数据是如何一步步转化成最终预测结果的。这种对透明度和理解力的强调，在如今许多只注重“结果导向”的技术书籍中是相当少见的。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接受知识，而是在一个经验丰富的导师的引导下，逐步构建起自己对数据世界观的认知框架。那些对历史数据分析和特征工程的深入剖析，也让我对以往自己处理数据时忽略的细节有了全新的认识。

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这本书的语言风格非常独特，它不像一本标准的教科书那样刻板严肃，反而带有一种老派工程师的务实和幽默感。作者在讲解复杂统计概念时，经常会穿插一些生动的小故事或者历史典故，使得原本枯燥的数学推导瞬间变得鲜活起来。例如，在解释偏差-方差权衡时，作者用了一个关于“瞄准靶心”的比喻，一下子就把抽象的概念具象化了。我感觉作者不是一个只埋头于代码和公式的人，他更像是一个热爱分享自己思考过程的智者。书中对“数据治理”和“模型维护”的篇幅虽然不多，但字字珠玑，强调了模型部署之后的持续监控和迭代的重要性，这在很多只关注模型训练的书籍中是被严重忽视的环节。这本书的排版也值得称赞，图表的清晰度和代码块的格式都非常规范，即便是需要手动输入代码进行复现，阅读体验也极佳。整体而言，这是一本兼具深度、广度和可读性的佳作，读起来毫无压力，收获却异常巨大。

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这本书最打动我的地方在于它对“不确定性”的处理哲学。作者没有试图描绘一个“可以完美预测未来”的乌托邦，而是直面现实世界中数据固有的噪声和随机性。书中用了一个专门的章节来探讨“预报的边界”——即模型可以准确预测的范围在哪里，以及我们应该如何向决策者传达这种不确定性。这种对边界的清晰界定，对于任何需要基于模型输出做决策的领域都至关重要。书中提供的贝叶斯方法的介绍，也极为精妙，它提供了一种比传统频率学派更直观的方式来理解概率和信念的更新过程。我感觉，这本书不仅仅是在教我如何“做”模型，更重要的是在塑造我如何“思考”数据驱动的决策过程。它提升了我对数据科学的理解层次，让我从一个纯粹的技术执行者，逐渐转变为一个能够进行战略性数据规划的思考者。这是一本值得反复阅读、常读常新的宝典。

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我对这本书的整体结构和逻辑推演感到非常满意，它有一种环环相扣的严谨性。作者似乎很清楚读者在学习新概念时容易在哪里卡壳，所以每一章的过渡都处理得极为自然。比如，在讲解时间序列模型的局限性时，作者立刻引入了机器学习方法作为补充，并清晰地对比了两者的优劣势，而不是简单地把它们并列摆在那里。这本书的案例选择也非常贴近现实世界的商业场景，而不是那些脱离实际的纯理论推导。我特别关注了关于“异常值处理”那一章，作者没有采用那种一刀切的处理方法，而是根据不同业务场景对异常值的敏感度，设计了多套不同的应对策略，这体现了作者深厚的行业经验。更难能可贵的是，书中对模型评估指标的阐述极其细致，不仅仅停留在准确率、召回率这些基础指标上，还深入探讨了业务成本视角下的损失函数设计，这对于我这种需要将模型成果转化为实际经济效益的人来说，提供了极具操作性的指导。这本书读完后，我感觉自己像是完成了一次系统化的“数据思维”训练。

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