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出版者:天津大学

作者:翟瑞彩 谢伟松

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2000-1

价格:17.50元

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isbn号码:9787561813669

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《数据洞察：从海量信息中提炼价值》 在这个信息爆炸的时代，海量的数据如同未经雕琢的璞玉，蕴藏着巨大的商业价值和科学洞察。然而，如何从这些杂乱无章的数字洪流中发掘出有意义的模式、趋势和关联，一直是困扰许多研究者和决策者的难题。《数据洞察：从海量信息中提炼价值》是一本深入探讨数据分析方法与实践的著作，旨在为读者提供一套系统而全面的工具箱，帮助他们驾驭数据，实现价值最大化。 本书并非一本纯粹的理论教材，而是以实操为导向，从概念到应用，层层递进。我们首先会从数据的本质与分类入手，理解不同类型数据的特点及其适用分析方法，例如，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的差异，以及它们在不同领域的应用场景。随后，我们将进入数据预处理与清洗的核心环节。任何高级的分析技术都离不开干净、准确的数据。本书将详细介绍数据缺失值的处理策略（如插值法、删除法）、异常值检测与处理技术（如箱线图、Z-score法）、数据格式转换、重复数据识别与消除等关键步骤。我们会深入探讨各种方法的优劣，并结合实际案例，指导读者如何根据数据特性选择最合适的预处理方案。 接下来，本书将目光聚焦于数据探索性分析（EDA）。EDA是理解数据、发现潜在规律的关键阶段。我们将介绍多种可视化技术，如直方图、散点图、折线图、热力图等，并讲解如何运用它们来直观地展示数据分布、变量间的关系以及异常情况。同时，书中还会涵盖描述性统计量的计算与解读，如均值、中位数、方差、标准差、相关系数等，帮助读者量化地把握数据的核心特征。 在掌握了基础的数据理解能力后，本书将引导读者进入统计建模与推断的领域。我们会介绍参数估计（点估计与区间估计）、假设检验的基本原理和常用方法，如t检验、卡方检验、ANOVA等，并解释它们如何帮助我们对样本数据进行推理，从而对总体做出有意义的判断。对于变量之间的关系，本书将深入讲解回归分析，从简单的线性回归到多元线性回归，再到非回归模型，如逻辑回归，用于预测分类变量。我们会详细解析模型构建、参数解释、模型评估（如R方、均方误差）以及模型诊断等关键环节。 此外，本书还将触及机器学习在数据分析中的应用。我们将介绍监督学习中的分类与回归算法，如决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，以及无监督学习中的聚类算法，如K-means、层次聚类等。本书将侧重于理解这些算法的工作原理，以及如何在实际问题中选择和应用它们，而非深究其数学推导。对于模型评估，我们会详细介绍交叉验证、混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、AUC值等常用指标，以及如何根据业务目标选择合适的评估标准。 本书的另一大亮点在于特征工程的探讨。特征工程是将原始数据转化为更具表达力、更利于模型学习的特征的过程，是决定模型性能的关键因素之一。我们将介绍特征提取、特征选择、特征构建（如多项式特征、交互特征）等技术，并提供大量实践建议。 最后，本书将引导读者关注数据分析的实践与伦理。我们不仅会讨论如何有效地沟通分析结果（如制作报告、演示文稿），还将强调数据隐私保护、算法偏见以及负责任的数据使用原则。 《数据洞察：从海量信息中提炼价值》适合数据分析初学者、市场研究人员、产品经理、数据科学家以及任何希望提升数据驱动决策能力的人士。通过阅读本书，您将能够更自信地面对海量数据，解锁隐藏在数字背后的深刻洞察，为您的工作和研究带来切实的价值。本书力求通过清晰的讲解、丰富的实例和实用的技巧，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，真正成为一名驾驭数据、创造价值的“数据洞察者”。

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我对这本书的评价可以用“结构精妙，逻辑严密”来概括。它对专业知识的组织层次感极强，从最基础的函数逼近开始，逐步过渡到微分方程的数值解，每一步的衔接都像是精心铺设的轨道，导向下一个更深层次的理论。我个人对数值积分那一章印象最为深刻。传统的教材可能只停留在牛顿-柯特斯公式的推导上，但这本书不仅详细阐述了复合梯形法则和辛普森法则的原理，更深入地探讨了高斯积分法的原理和优越性。它没有直接抛出高斯勒让德节点和权重的表格，而是通过正交多项式的性质，一步步推导出如何构造最优的积分公式，这种由内而外的推导过程，让人对“最优”的含义有了更深的理解。此外，它在介绍迭代方法（比如牛顿法、割线法）时，对收敛速度的分析也做到了兼顾严谨性和可读性。作者似乎深谙读者的心理，知道我们在哪里会感到困惑，总能在关键点上提供恰到好处的几何解释或反例警示。这本书的排版也非常清晰，公式和文字的间距把握得当，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这对于一本涉及大量数学推导的书籍来说，是一个非常重要的加分项。

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这本书的语言风格就像一位技艺精湛的工匠在讲解他的工具箱。它不追求华丽的辞藻，而是力求精确和高效。例如，在介绍插值函数族时，它对不同插值方法（如分段插值与全局插值）的优缺点对比分析，简直是教科书级别的清晰。它没有简单地比较计算量，而是深入到函数空间和平滑度的角度进行阐述，这种多维度的分析让我彻底明白了为什么在实际应用中，样条插值往往比高阶多项式插值更受欢迎。而且，这本书的习题设计也是一大亮点。它们不仅仅是简单的套用公式，很多习题本身就是一个小型的数值问题研究。比如，有一道题要求我们比较不同步长对求解一个特定常微分方程的稳定性和精度的影响，这直接将理论与实践紧密结合起来。对于我这种偏爱动手实践的学习者来说，这样的设计简直是福音。读完这本书，我不仅掌握了数值分析的理论框架，更重要的是，我获得了一套评估和选择数值方法的“批判性思维”。我不再盲目相信任何声称高效的算法，而是会先问：它的收敛性如何？它的稳定性如何？它的计算复杂度是否可接受？这本书培养的正是这种工程师的核心素养。

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坦白说，这本书的深度远超我预期的入门教材水准。我原本只是想找一本能帮我应付期末考试的书，结果却意外地挖掘出了一个完整的计算科学体系。这本书最让我赞赏的一点，是它对现代计算工具的整合能力。它不是孤芳自赏地停留在数学理论层面，而是不断地用具体的编程思想来佐证理论的有效性。例如，在讲解矩阵分解时，它不仅仅是讲解LU分解的步骤，而是将三对角矩阵的高效求解方法作为专题深入讲解，这在很多标准教材中是看不到的。更别提那几章关于偏微分方程数值解法的介绍，有限差分法、有限元法的基本思想都被梳理得井井有条，即便是面对复杂的边界条件，书中的处理策略也给出了清晰的指导方针。对于那些打算将数值分析应用于工程仿真，比如有限元分析或者流体力学模拟的读者来说，这本书提供的理论基础是极其坚实且实用的。它不仅仅教你“怎么算”，更重要的是教你“为什么要这么算”，以及“算出来的结果在哪些情况下是不可信的”。这本厚厚的书，与其说是一本教材，不如说是一本计算方法的“武功秘籍”。

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这本《数值分析》简直是打开了我对计算世界理解的一扇窗。说实话，我一开始接触这门学科的时候，感觉面对的都是一堆抽象的公式和难以捉摸的迭代过程，每次解题都像是在迷宫里摸索。但这本书的叙述方式非常独特，它不像很多教科书那样只是冷冰冰地罗列定理和算法，而是非常注重“为什么”和“如何做”。作者在讲解比如高斯消元法或者拉格朗日插值这些核心内容时，总能巧妙地将背后的数学直觉用非常直观的语言表达出来。举个例子，在讨论误差分析时，它没有直接堆砌复杂的误差界限公式，而是通过一个实际的工程问题案例，让我们真切地感受到舍入误差在迭代过程中累积的恐怖后果。这让我意识到，数值分析不仅仅是关于计算，更是关于如何用有限的精度去逼近无限的世界。书中的图表和例题设计得也极其用心，特别是那些涉及到病态矩阵的章节，通过可视化的方式，把理论的深刻性一下子拉到了地面上，让我这个初学者也能感到豁然开朗。我特别喜欢它对算法稳定性的讨论，这一点在很多入门读物中常常被一带而过，但这本书却花费了大量的篇幅来剖析，让我明白在实际应用中，一个“好看”的公式可能远不如一个“健壮”的算法来得重要。读完后，我对数值计算的敬畏感油然而生，也充满了信心去面对更复杂的实际问题。

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我给这本书打五星，完全是因为它那种近乎“叛逆”的批判精神。许多数值分析的书都倾向于美化算法的性能，让一切看起来都那么完美和可控。但这本书不一样，它非常诚实地揭示了数值方法的脆弱性。在讨论特征值和特征向量的计算时，作者用相当大的篇幅来剖析QR算法的精髓，但同时也毫不留情地指出了在处理对称矩阵和非对称矩阵时，算法稳定性的巨大差异。我特别喜欢它关于“预处理”的讨论，这个概念在实际的大型线性系统求解中至关重要，但往往被新手忽视。这本书将预处理技术提升到了与基本求解算法同等重要的地位来讲解，这体现了作者深厚的工程实践经验。书中的每一个定理的证明，都仿佛是一次对数学严谨性的挑战，虽然有些地方需要我反复研读，但一旦理解了，那种知识被牢牢掌握的感觉是无可替代的。阅读过程中，我感觉自己更像是一个在经验丰富的老教授指导下进行研究的学徒，而不是一个被动接受知识的学生，这种学习体验非常棒。

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霍。。终于考完了。应该没挂。。。

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作为工科练习还是可以的，就是这书和学校气质一样，直，特别直。世界一流不好当，校歌里唱：穷学理，振科工，振不振科工另说，光穷学理了。

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霍。。终于考完了。应该没挂。。。

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终于过了，这本教材太差劲，适合数学专业而且还得是基础特别好的人读，普通工科的建议直接去找网课视频。

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霍。。终于考完了。应该没挂。。。