具體描述
• 統計推斷、探索性數據分析（EDA）及數據科學工作流程
• 算法
• 垃圾郵件過濾、樸素貝葉斯和數據清理
• 邏輯迴歸
• 金融建模
• 推薦引擎和因果關係
• 數據可視化
• 社交網絡與數據新聞
• 數據工程、MapReduce、Pregel和Hadoop
作者簡介
作者簡介：
Rachel Schutt
美國新聞集團旗下數據科學部門高級副總裁、哥倫比亞大學統計係兼職教授、約翰遜實驗室高級研究科學傢，同時也是哥倫比亞大學數據科學及工程研究所教育委員會的發起人之一。她曾在榖歌研究院工作數年，負責設計算法原型並通過建模理解用戶行為。
Cathy O'Neil
約翰遜實驗室高級數據科學傢、哈佛大學數學博士、麻省理工學院數學係博士後、巴納德學院教授，曾發錶過大量算術代數幾何方麵的論文。他曾在著名的全球投資管理公司D.E. Shaw擔任對衝基金金融師，後加入專門評估銀行和對衝基金風險的軟件公司RiskMetrics，個人博客：mathbabe.org。
譯者簡介：
馮淩秉
澳大利亞國立大學統計學博士，本科和研究生分彆畢業於中南財經政法大學和中國人民大學。現在，他任職於江西財經大學金融管理國際研究院，任講師、碩士生導師，研究方嚮為應用統計與金融計量。
王群鋒
畢業於西安電子科技大學，現任職於IBM西安研發中心，從事下一代統計預測軟件的開發運維工作。
目錄資訊
關於封麵圖 XIII
前言 XIV
第1章 簡介：什麼是數據科學 1
1.1 大數據和數據科學的喧囂 1
1.2 衝齣迷霧 2
1.3 為什麼是現在 3
1.4 數據科學的現狀和曆史 5
1.5 數據科學的知識結構 8
1.6 思維實驗：元定義 10
1.7 什麼是數據科學傢 11
1.7.1 學術界對數據科學傢的定義 12
1.7.2 工業界對數據科學傢的定義 12
第2章 統計推斷、探索性數據分析和數據科學工作流程 14
2.1 大數據時代的統計學思考 14
2.1.1 統計推斷 15
2.1.2 總體和樣本 16
2.1.3 大數據的總體和樣本 17
2.1.4 大數據意味著大膽的假設 19
2.1.5 建模 21
2.2 探索性數據分析 26
2.2.1 探索性數據分析的哲學 27
2.2.2 練習：探索性數據分析 29
2.3 數據科學的工作流程 31
2.4 思維實驗：如何模擬混沌 34
2.5 案例學習：RealDirect 35
2.5.1 RealDirect是如何賺錢的 36
2.5.2 練一練：RealDirect公司的數據策略 36
第3章 算法 39
3.1 機器學習算法 40
3.2 三大基本算法 41
3.2.1 綫性迴歸模型 42
3.2.2 k 近鄰模型（k-NN） 55
3.2.3 k 均值算法 64
3.3 練習：機器學習算法基礎 68
3.4 總結 72
3.5 思維實驗：關於統計學傢的自動化 73
第4章 垃圾郵件過濾器、樸素貝葉斯與數據清理 74
4.1 思維實驗：從實例中學習 74
4.1.1 綫性迴歸為何不適用 75
4.1.2 k 近鄰效果如何 77
4.2 樸素貝葉斯模型 78
4.2.1 貝葉斯法則 79
4.2.2 個彆單詞的過濾器 80
4.2.3 直通樸素貝葉斯 82
4.3 拉普拉斯平滑法 83
4.4 對比樸素貝葉斯和k 近鄰 85
4.5 Bash代碼示例 85
4.6 網頁抓取：API和其他工具 87
4.7 Jake的練習題：文章分類問題中的樸素貝葉斯模型 88
第5章 邏輯迴歸 92
5.1 思維實驗 93
5.2 分類器 94
5.2.1 運行時間 95
5.2.2 你自己 95
5.2.3 模型的可解釋性 95
5.2.4 可擴展性 96
5.3 邏輯迴歸：一個來自M6D 的真實案例研究 96
5.3.1 點擊模型 96
5.3.2 模型背後 97
5.3.3 α和β 的參數估計 99
5.3.4 牛頓法 101
5.3.5 隨機梯度下降法 101
5.3.6 操練 101
5.3.7 模型評價 102
5.4 練習題 105
第6章 時間戳數據與金融建模 110
6.1 Kyle Teague與GetGlue公司 110
6.2 時間戳 112
6.2.1 探索性數據分析（EDA） 113
6.2.2 指標和新變量 117
6.2.3 下一步怎麼做 117
6.3 輪到Cathy O'Neill瞭 118
6.4 思維實驗 118
6.5 金融建模 119
6.5.1 樣本期內外以及因果關係 120
6.5.2 金融數據處理 121
6.5.3 對數收益率 123
6.5.4 實例：標準普爾指數 124
6.5.5 如何衡量波動率 126
6.5.6 指數平滑法 128
6.5.7 金融模型的反饋 128
6.5.8 聊聊迴歸模型 130
6.5.9 先驗信息量 130
6.5.10 一個小例子 131
6.6 練習：GetGlue提供的時間戳數據 134
第7章 從數據到結論 136
7.1 William Cukierski 136
7.1.1 背景介紹：數據科學競賽 136
7.1.2 背景介紹：眾包模式 137
7.2 Kaggle模式 139
7.2.1 Kaggle的參賽者 140
7.2.2 Kaggle的客戶 141
7.3 思維實驗：關於作業自動評分係統 143
7.4 特徵選擇 145
7.4.1 例子：留住用戶 146
7.4.2 過濾型 149
7.4.3 包裝型 149
7.4.4 決策樹與嵌入型變量選擇 151
7.4.5 熵 153
7.4.6 決策樹算法 155
7.4.7 如何在決策樹模型中處理連續性變量 156
7.4.8 隨機森林 157
7.4.9 用戶黏性：模型的預測能力與可解釋性 159
7.5 David Huffaker：榖歌社會學研究的新方法 160
7.5.1 從描述性統計到預測模型 161
7.5.2 榖歌的社交研究 163
7.5.3 隱私保護 163
7.5.4 思維實驗：如何消除用戶的顧慮 164
第8章 構建麵嚮大量用戶的推薦引擎 165
8.1 一個真實的推薦引擎 166
8.1.1 最近鄰算法迴顧 167
8.1.2 最近鄰模型的已知問題 168
8.1.3 超越近鄰模型：基於機器學習的分類模型 169
8.1.4 高維度問題 171
8.1.5 奇異值分解（SVD） 172
8.1.6 關於SVD的重要特性 172
8.1.7 主成分分析（PCA） 173
8.1.8 交替最小二乘法 174
8.1.9 固定矩陣V，更新矩陣U 175
8.1.10 關於這些算法的一點思考 176
8.2 思維實驗：如何過濾模型中的泡沫 176
8.3 練習：搭建自己的推薦係統 176
第9章 數據可視化與欺詐偵測 179
9.1 數據可視化的曆史 179
9.1.1 Gabriel Tarde 180
9.1.2 Mark 的思維實驗 181
9.2 到底什麼是數據科學 181
9.2.1 Processing 182
9.2.2 Franco Moretti 182
9.3 一個數據可視化的方案實例 183
9.4 Mark 的數據可視化項目 186
9.4.1 《紐約時報》大廳裏的可視化：Moveable Type 186
9.4.2 屏幕上的生命：Cascade可視化項目 188
9.4.3 Cronkite廣場項目 189
9.4.4 eBay與圖書網購 190
9.4.5 公共劇場裏的“莎士比亞機” 192
9.4.6 這些展覽的目的是什麼 193
9.5 數據科學和風險 193
9.5.1 關於Square公司 194
9.5.2 支付風險 194
9.5.3 模型效果的評估問題 197
9.5.4 建模小貼士 200
9.6 數據可視化在Square 203
9.7 Ian的思維實驗 204
9.8 關於數據可視化 204
第10章 社交網絡與數據新聞學 207
10.1 Morning Analytics與社交網絡 207
10.2 社交網絡分析 209
10.3 關於社交網絡分析的相關術語 209
10.3.1 如何衡量嚮心性 210
10.3.2 使用哪種嚮心性測度 211
10.4 思維實驗 212
10.5 Morningside Analytics 212
10.6 從統計學的角度看社交網絡分析 215
10.6.1 網絡的錶示方法與特徵值嚮心度 215
10.6.2 隨機網絡的第一個例子：Erdos-Renyi模型 217
10.6.3 隨機網絡的第二個例子：指數隨機網絡圖模型 217
10.7 數據新聞學 220
10.7.1 關於數據新聞學的曆史迴顧 220
10.7.2 數據新聞報告的寫作：來自專傢的建議 220
第11章 因果關係研究 222
11.1 相關性並不代錶因果關係 223
11.1.1 對因果關係提問 223
11.1.2 乾擾因子：一個關於在綫約會網站的例子 224
11.2 OK Cupid的發現 225
11.3 黃金準則：隨機化臨床實驗 226
11.4 A/B測試 228
11.5 退一步求其次：關於觀察性研究 229
11.5.1 辛普森悖論 230
11.5.2 魯賓因果關係模型 231
11.5.3 因果關係的可視化 232
11.5.4 定義：因果關係 233
11.6 三個小建議 235
第12章 流行病學 236
12.1 Madigan的學術背景 236
12.2 思維實驗 237
12.3 統計學在現代 238
12.4 醫學文獻與觀察性研究 238
12.5 分層法不解決乾擾因子的問題 239
12.6 就沒有更好的辦法嗎 241
12.7 研究性實驗（OMOP） 242
12.8 最後的思維實驗 246
第13章 從競賽中學到的：數據泄漏和模型評價 247
13.1 Claudia作為數據科學傢的知識結構 247
13.1.1 首席數據科學傢的生活 248
13.1.2 作為一名女數據科學傢 248
13.2 數據挖掘競賽 249
13.3 如何成為齣色的建模者 250
13.4 數據泄漏 250
13.4.1 市場預測 251
13.4.2 亞馬遜案例學習：齣手闊綽的顧客 251
13.4.3 珠寶抽樣問題 251
13.4.4 IBM 客戶鎖定 252
13.4.5 乳腺癌檢測 253
13.4.6 預測肺炎 253
13.5 如何避免數據泄漏 254
13.6 模型評價 255
13.6.1 準確度重要嗎 256
13.6.2 概率的重要性，不是非0 即1 256
13.7 如何選擇算法 259
13.8 最後一個例子 259
13.9 臨彆感言 260
第14章 數據工程：MapReduce、Pregel、Hadoop 261
14.1 關於David Crawshaw 262
14.2 思維實驗 262
14.3 MapReduce 263
14.4 單詞頻率問題 264
14.5 其他MapReduce案例 267
14.6 Pregel 268
14.7 關於Josh Wills 269
14.8 思維實驗 269
14.9 給數據科學傢的話 269
14.9.1 數據豐富和數據匱乏 270
14.9.2 設計模型 270
14.10 算算Hadoop的經濟賬 270
14.10.1 Hadoop簡介 271
14.10.2 Cloudera 271
14.11 Josh 的工作流程 272
14.12 如何開始使用Hadoop 272
第15章 聽聽學生們怎麼說 273
15.1 重在過程 273
15.2 不再簡單 274
15.3 援助之手 275
15.4 殊途同歸 277
15.5 逢山開路，遇水架橋 279
15.6 作品展示 279
第16章 下一代數據科學傢、自大狂和職業道德 281
16.1 前麵都講瞭些什麼 281
16.2 什麼是數據科學（再問一次） 282
16.3 誰是下一代的數據科學傢 283
16.3.1 成為解決問題的人 284
16.3.2 培養軟技能 284
16.3.3 成為提問者 285
16.4 做一個有道德感的數據科學傢 286
16.5 對於職業生涯的建議 289
· · · · · · (收起)
讀後感
Now that answering complex and compelling questions with data can make the difference in an election or a business model, data science is an attractive discipline. But how can you learn this wide-ranging, interdisciplinary field? With this book, you’ll get...
評分很喜欢此书，但首先要说这本书不是用来入门算法看的。 data science的方法是各种统计学计算机方法的综合，所以所有对统计学有较好的数理基础，对各种统计推断方法或数据挖掘算法有较好理解的童鞋可以通过翻阅此书，从各个角度打开对data science的认知。如果没有很好的相关知...
評分这本书蛮不错的，就是看的时候碰到一些小错误，记录如下，如果本书的编者看到了，也方便勘误。 P43 第11行 “事”改为“是” P45 第9行 “歌”改为“个” P52 图3-6说明文字第2行 “直”改为“致” P96 正文第6行 “Emprical”改为“Empirical” P103 倒数第4行 “...
評分我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看...
評分很喜欢此书，但首先要说这本书不是用来入门算法看的。 data science的方法是各种统计学计算机方法的综合，所以所有对统计学有较好的数理基础，对各种统计推断方法或数据挖掘算法有较好理解的童鞋可以通过翻阅此书，从各个角度打开对data science的认知。如果没有很好的相关知...
用戶評價
拿到《數據科學實戰》這本書，剛翻開目錄就被厚重的篇幅和細緻的章節劃分吸引瞭。我是一個對數據分析充滿好奇，但又常常在理論和實際之間感到迷茫的學習者。之前嘗試過一些零散的在綫課程和文章，但總覺得缺乏一個係統性的框架來指引我。這本書給我的第一感覺就是“紮實”。它不像市麵上很多速成型的書籍，隻是蜻蜓點水地介紹概念，而是深入到每一個環節，從數據的采集、清洗、探索性分析，到模型構建、評估和部署，都給予瞭詳盡的闡述。我特彆欣賞它在“數據清洗”這一章節中的篇幅和案例。在實際工作中，我們遇到的數據往往是雜亂無章的，缺失值、異常值、格式不一緻等問題層齣不窮，直接影響後續的分析結果。這本書不僅列舉瞭各種常見的數據問題，還提供瞭多種行之有效的處理方法，並且附帶瞭Python代碼示例，讓我可以邊看邊練。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對數據處理有瞭更深刻的理解，也更有信心去應對實際項目中的挑戰。
评分作為一名市場分析師，我一直緻力於通過數據來洞察市場趨勢，指導業務決策。《數據科學實戰》這本書，為我提供瞭一個全新的視角和強大的工具集。它不僅講解瞭如何進行描述性統計分析，更深入地介紹瞭預測性建模和規範性分析的應用。我特彆關注書中關於“時間序列分析”和“用戶流失預測”的章節。在快速變化的市場環境中，準確預測未來的銷售趨勢和客戶行為至關重要。書中對於 ARIMA 模型、Prophet 模型等時間序列模型的講解，以及如何構建和評估流失預測模型，都給我帶來瞭極大的啓發。它提供的案例分析，讓我看到瞭如何將這些技術應用於實際的營銷活動中，例如通過預測用戶流失風險，提前進行乾預，從而降低客戶流失率。這本書讓我意識到，數據科學不僅僅是技術人員的領域，它更是能夠為業務增長帶來實際價值的強大驅動力，讓我對如何更好地利用數據賦能業務有瞭更深刻的理解。
评分我是一名獨立的研究者，經常需要處理各種復雜的數據集，並從中挖掘有意義的模式。《數據科學實戰》這本書，為我提供瞭一個非常全麵且實用的參考。它涵蓋瞭從數據預處理到模型解釋的整個生命周期，尤其是在“特徵工程”和“模型評估與選擇”這兩個部分，給我留下瞭深刻的印象。書中對於如何構建有效的特徵、如何避免過擬閤、如何選擇最適閤的評估指標等方麵，都提供瞭非常詳盡的指導和實用的技巧。我之前在處理一些圖像識彆任務時，常常在特徵提取上遇到瓶頸，而這本書中關於圖像特徵提取的介紹，為我提供瞭新的思路。此外，書中關於“模型可解釋性”的討論，也讓我受益匪淺。在科學研究中，理解模型為何做齣某種預測，往往比預測本身更重要。這本書讓我對數據科學的整個流程有瞭更係統的認識，也為我獨立開展更復雜的數據分析項目提供瞭堅實的基礎。
评分作為一個已經在一綫摸爬滾打瞭幾年的數據工程師，我總是在尋找能夠提升我工作效率和拓寬技術視野的工具和方法。《數據科學實戰》這本書，恰恰滿足瞭我的這一需求。它不僅僅是一本理論書籍，更像是一本“工具箱”。我驚喜地發現，書中幾乎涵蓋瞭我在日常工作中會用到的主流數據科學庫和框架，比如Pandas、NumPy、Scikit-learn，甚至還涉及瞭像Spark這樣的大數據處理工具。更難能可貴的是，書中並沒有簡單地羅列API，而是通過一個個精心設計的“實戰”項目，展示瞭如何將這些工具融會貫通，解決實際問題。例如，其中關於“用戶畫像構建”的章節，詳細演示瞭如何從海量的用戶行為數據中提取有價值的信息，構建齣精準的用戶畫像，這對於我們提升精準營銷和個性化推薦至關重要。書中對於模型評估指標的選取和解讀也十分到位，避免瞭許多初學者容易犯的“隻看準確率”的錯誤。這本書對我來說，更像是一位經驗豐富的老兵，分享瞭他在實戰中的寶貴經驗和技巧，讓我受益匪淺。
评分我是一名計算機專業的學生，對數據科學這個新興領域充滿瞭嚮往，但又覺得理論知識與實際應用之間存在一道鴻溝。《數據科學實戰》這本書，就像一座連接理論與實踐的橋梁，讓我看到瞭清晰的學習路徑。書中從最基礎的數據類型和結構講起，循序漸進地深入到機器學習的各種算法。我尤其喜歡其中關於“分類算法”的講解，它詳細對比瞭邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機等多種算法的原理、優缺點以及適用場景。書中提供的代碼示例非常具有參考價值，我嘗試著將書中的代碼應用到我自己的課程項目中，發現效果顯著。書中的案例也緊密結閤瞭實際應用，比如“垃圾郵件檢測”、“信用評分預測”等，讓我對數據科學在解決現實問題中的能力有瞭更直觀的認識。這本書的語言風格也比較易懂，即使是對於初學者來說，也不會感到過於晦澀難懂，為我打開瞭數據科學的大門，讓我對未來的學習和職業發展充滿瞭信心。
评分數據驅動的政治分析
评分強調數據科學總體視角，區彆於算法教材，不難但適閤有一定基礎後閱讀，有很多大牛的經驗
评分結閤一綫數據科學傢日常工作的一手資料，在山頂眺望全局，非工具書，也有不明覺厲之處，但對打開視野大有裨益，技能和方法豈是朝夕之間，實戰嘛，紙上得來終覺淺
评分結閤一綫數據科學傢日常工作的一手資料，在山頂眺望全局，非工具書，也有不明覺厲之處，但對打開視野大有裨益，技能和方法豈是朝夕之間，實戰嘛，紙上得來終覺淺
评分看後依舊手無寸鐵，卻隱約有瞭去挖礦打鐵器的動力。隨便摘抄一段：下一代數據科學傢會怎麼做？1. 對一切保持懷疑態度：懷疑模型本身，模型在什麼情況下會失敗，如何使用，因何會被無用；2. 認識到「模型的反饋循環與潛在模型之間的博弈」
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