社会调查中样本容量的确定 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:耿修林

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2008-5

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787030213990

丛书系列:

图书标签:

• 社会调查
• 样本容量
• 抽样方法
• 统计学
• 研究方法
• 定量研究
• 调查设计
• 数据分析
• 社会科学
• 问卷调查

好的，这是一本图书的详细介绍，旨在提供一个全面且深入的视角，涵盖了该领域的核心概念、前沿技术以及实际应用，完全不涉及您提及的特定书籍主题： --- 《数据驱动决策的艺术与科学：现代商业智能与深度学习实践指南》 导论：从海量数据到精准洞察的范式转变 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代商业进步的核心引擎。本书旨在为读者提供一套系统的理论框架和实用的操作指南，深入剖析如何有效地利用海量数据进行决策制定、流程优化和战略规划。我们不再满足于描述性的报告，而是聚焦于预测性分析和规范性指导，将数据科学从一个专业领域转化为组织内普遍适用的核心能力。 本书的结构设计旨在平衡理论的严谨性与实践的可操作性。我们首先奠定坚实的统计学和数据结构基础，然后逐步深入到复杂的机器学习模型，最终探讨如何在真实的商业环境中部署和管理数据驱动的解决方案。 --- 第一部分：现代数据生态系统的构建与管理 本部分关注数据基础设施的搭建和数据的质量保障，这是任何成功的数据分析项目的基石。 第一章：大数据架构的演进与选型 本章深入探讨了从传统关系型数据库（RDBMS）到现代分布式计算框架（如Hadoop生态系统、Spark）的演变历程。重点分析了不同数据存储方案（列式存储、文档数据库、图数据库）的适用场景和技术权衡。我们将详细比较批处理与流处理架构的优劣，并指导读者如何根据业务需求选择最合适的云原生或混合云数据平台。 第二章：数据治理、质量与合规性 数据质量是决策有效性的生命线。本章探讨了构建全面数据治理框架的关键要素，包括元数据管理、数据血缘追踪和主数据管理（MDM）。我们详细解析了数据清洗、去重和缺失值处理的多种先进技术，并强调了在GDPR、CCPA等法规背景下，如何实现数据隐私保护与安全共享的平衡策略。 第三章：高效数据管道的构建（ETL/ELT） 本章聚焦于如何设计和实现健壮、可扩展的数据集成管道。内容覆盖了从数据抽取（Extraction）、转换（Transformation）到加载（Loading）的完整生命周期。我们将对比传统ETL工具与现代云服务（如AWS Glue, Azure Data Factory）的特点，并介绍数据编排工具（如Airflow）在自动化和依赖管理中的核心作用。 --- 第二部分：预测建模与深度学习的实践应用 本部分是本书的核心，专注于将统计学原理转化为强大的预测和分类模型。 第四章：经典回归与分类模型的精深剖析 本章复习并深化了线性模型（回归、逻辑回归）在商业场景中的应用，重点在于模型的可解释性（如特征重要性、系数分析）。随后，我们将全面介绍集成学习方法，包括随机森林（Random Forests）、梯度提升机（GBM）以及业界广泛应用的XGBoost和LightGBM，并探讨如何通过交叉验证和超参数调优来最大化模型性能。 第五章：神经网络基础与深度学习架构 本章为读者构建了通往深度学习的大门。内容从感知机模型开始，逐步过渡到多层感知机（MLP）。随后，我们深入探讨了两种对现代AI至关重要的架构： 1. 卷积神经网络 (CNNs)：在图像处理、模式识别中的应用，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）加速落地。 2. 循环神经网络 (RNNs) 及 Transformers：特别关注长短期记忆网络（LSTM）和现代的注意力机制（Attention Mechanism），它们在序列数据处理（如时间序列预测、自然语言处理）中的革命性作用。 第六章：时间序列分析与前瞻性洞察 时间序列数据在金融、运营和需求预测中占据核心地位。本章涵盖了从经典的ARIMA、ETS模型到现代状态空间模型和深度学习时间序列网络（如Seq2Seq）的全景图。重点在于如何处理季节性、趋势分解以及如何量化预测区间和模型不确定性。 --- 第三部分：从模型到价值：商业智能与决策部署 数据分析的最终价值在于其能否转化为可执行的商业行动。本部分关注模型的落地、评估和持续优化。 第七章：模型评估、验证与可解释性（XAI） 一个“准确”的模型并不一定是一个“好”的模型。本章教授读者如何根据业务目标选择合适的评估指标（例如，在欺诈检测中关注召回率而非整体准确率）。我们深入探讨了模型可解释性技术（XAI），如SHAP值和LIME，确保模型决策过程透明化，从而建立利益相关者的信任。 第八章：A/B测试与因果推断在商业实践中的应用 在进行任何新策略部署之前，科学的验证至关重要。本章详细阐述了A/B测试的设计原则，包括样本量估算、最小效应量设定和统计显著性的解读。更进一步，我们介绍了当实验条件受限时，如何运用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等因果推断方法来模拟和评估干预效果。 第九章：模型部署、监控与MLOps实践 模型在实验室中表现优异，如何在生产环境中保持其性能？本章介绍了机器学习运维（MLOps）的核心理念，包括模型容器化（Docker）、自动化部署（CI/CD）、模型性能漂移（Model Drift）的实时监控，以及自动化再训练流程的建立。目标是实现从原型到大规模、高可靠性服务的无缝衔接。 --- 结语：数据伦理与未来展望 本书以对数据伦理和人工智能责任的讨论收尾。数据驱动的未来要求我们不仅追求效率，更要关注公平性、透明度和潜在的社会影响。我们将探讨如何通过技术手段缓解算法偏见，确保数据决策是负责任和可持续的。 《数据驱动决策的艺术与科学》为商业分析师、数据科学家以及寻求数据转型的高级管理者提供了一张详尽的路线图，助您在复杂的数据世界中驾驭技术浪潮，实现真正的智能决策。 ---

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这本书的绪论部分简直是一次对整个研究思维的深度梳理，作者没有急于抛出复杂的数学模型，而是花费了大量的篇幅来探讨“为什么”要关注样本容量这个议题，这种宏观的视角非常难得。他从社会现象的复杂性、研究伦理的约束以及资源有限性这三个核心维度，层层递进地剖析了样本选择过程中的内在矛盾与权衡。我尤其欣赏作者在引入概念时所采用的类比手法，比如将样本设计比作建筑蓝图的绘制，形象生动地说明了前期规划的决定性作用。读完这部分，我感觉自己对社会调查的认识有了一个质的飞跃，不再是单纯地认为样本量只是一个数字，而是明白了它背后所承载的科学有效性和研究结论的普适性边界。这种建立在深刻理解基础上的知识传授，远比干巴巴的公式堆砌来得更具启发性，让人愿意沉下心去探究后续的具体方法。

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这本书的附录部分，特别是关于统计软件输出结果解读的指南，设计得极其贴心。对于我这种需要频繁处理海量数据的人来说，能够有一份清晰的速查手册简直是救命稻草。它没有重复软件操作手册的冗长说明，而是直接聚焦于那些在样本容量评估中至关重要的输出指标——比如最小效度指标、显著性水平的实际意义——并用表格形式清晰对比了不同参数设置下的结果差异。这部分内容体现了作者的务实精神，深知理论学习的最终目的是指导实践，因此将知识点落到了“点击”和“解读”的层面。它成功地架起了从抽象理论到具体操作之间的桥梁，使得这本书不仅是案头参考的理论经典，更是一本日常工作流中不可或缺的实战指南。

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阅读其中关于抽样误差与把握度的讨论时，我深切体会到了作者在平衡理论深度和实践应用上的高超技巧。作者没有停留在对标准差和置信区间的一般性解释上，而是通过大量的案例分析，展示了当样本代表性不足时，这些“误差”是如何在实际数据中悄然膨胀，进而扭曲最终结论的。印象最深的是他对于“期望效度损失”的量化描述，这部分内容非常实用，让我清楚地看到了节省成本而盲目压缩样本容量所带来的潜在风险，这不仅仅是统计学上的损失，更是对研究投入的巨大浪费。书中的文字带着一种不容置疑的权威感，但同时又保持了极高的可读性，每一个论断都有坚实的理论基础支撑，读起来让人感到踏实，仿佛正在和一位经验丰富的大师面对面交流，他将最棘手的难题用最清晰的逻辑为你一一拆解开来。

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我尝试去理解其中关于非概率抽样中“判断性抽样”的适用边界，这部分内容令我颇为震撼。作者非常犀利地指出了实践中常见的误区，即很多研究者在便利性和主观判断的驱动下，过度依赖非概率方法，却错误地将其结论外推到更广的人群中。书中的批判性论述是强有力的，它迫使我们反思，在时间紧迫或资源匮乏的情况下，我们到底能牺牲多少科学的严谨性。更妙的是，作者随后提供了一套严谨的“风险评估框架”，指导读者如何在既定限制内，通过最大化已有资源的使用效率，尽可能地降低主观偏差对研究结果的负面影响。这种不偏激、不一概而论，而是提供解决路径的写作风格，展现了作者深厚的行业洞察力和对现实研究困境的深刻共情。

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这本书的包装设计真是让人眼前一亮，简约而不失大气，封面的配色处理得非常到位，那种沉稳的蓝色调似乎就预示着内容的专业与深度。我刚拿到手的时候，就被这种质感吸引了，拿在手里沉甸甸的，感觉像是拿到了一件值得珍藏的学术工具。翻开扉页，里面的排版也看得出是用心设计的，字体大小适中，行距舒适，即便是需要长时间阅读和查阅，眼睛也不会感到疲劳。特别是那些图表和公式的呈现方式，清晰明了，逻辑性极强，这对于理解复杂的统计概念至关重要。我立刻注意到书脊上的装订工艺非常扎实，这很重要，因为作为一本工具书，肯定会被反复翻阅，好的装订质量能保证它能长久地陪伴我进行研究工作。整体来看，从外到内，这本书都散发着一种严谨的学术气息，让人对即将展开的阅读内容充满了期待，它不仅仅是一本书，更像是一个精心制作的知识载体，准备好迎接读者的探索。

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