Practical Statistics for Data Scientists, 2nd Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:O'Reilly Media, Inc.

作者:Peter Gedeck

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2019-5-1

价格:USD 45.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781492072928

丛书系列:

图书标签:

统计学
数据科学
数据
Statistics
Data Science
Machine Learning
Python
R
Data Analysis
Probability
Statistical Modeling
Data Visualization
Second Edition

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具体描述

Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The second edition of this practical guide—now including examples in Python as well as R—explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what’s important and what’s not.

Many data scientists use statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R or Python programming languages, and have had some exposure to statistics but want to learn more, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.

With this updated edition, you’ll dive into:

Exploratory data analysis

Data and sampling distributions

Statistical experiments and significance testing

Regression and prediction

Classification

Statistical machine learning

Unsupervised learning

《精通数据科学统计学：理论与实践》在当今数据驱动的世界中，理解和应用统计学原理已成为每一位数据科学家的核心竞争力。本书《精通数据科学统计学：理论与实践》旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，特别关注那些在现代数据科学领域至关重要的概念和技术。本书的编写目标是超越纯粹的理论讲解，而是将统计学理论与实际的数据科学应用紧密结合，帮助读者构建扎实的统计学基础，并能灵活地应用于解决真实世界的数据问题。本书首先从统计学的基本概念入手，对描述性统计和推断性统计进行系统性的介绍。读者将学习如何有效地概括和可视化数据集，理解均值、中位数、方差等关键统计量，并通过直方图、箱线图等图表工具揭示数据的内在规律。随后，本书将深入探讨概率论的基础，包括概率分布、条件概率、贝叶斯定理等，为后续的统计推断打下坚实的基础。理解这些概率模型是构建预测模型和进行有效推理的基石。统计推断是本书的重点之一。读者将学习如何从样本数据中对总体参数进行估计，掌握点估计和区间估计的方法，并理解置信区间的意义和应用。假设检验是统计推断的另一个核心环节，本书将详细介绍各种常见的假设检验方法，如 t 检验、卡方检验、F 检验等，并强调在不同场景下如何选择合适的检验方法，以及如何正确解释检验结果。通过这些方法，读者将能够严谨地验证数据中的假设，并得出具有统计学意义的结论。本书特别关注统计学在机器学习和数据建模中的应用。线性回归和逻辑回归是数据科学中最基础也是最常用的模型。本书将深入剖析这些模型的原理、假设以及如何解释模型参数。读者将学习如何评估模型的拟合优度，理解 R 方、残差等概念，并掌握模型诊断的基本方法。此外，本书还将介绍如何利用正则化技术（如 L1 和 L2 正则化）来防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。随着数据规模的不断增长和复杂度的提升，对更高级统计方法的掌握变得尤为重要。本书将介绍方差分析（ANOVA），它能够帮助我们比较多个组的均值是否存在显著差异，这在 A/B 测试和实验设计中扮演着关键角色。对于处理分类数据的场景，卡方检验的应用将得到详尽的阐述。在探索性数据分析（EDA）方面，本书将指导读者如何利用统计学工具来理解和发掘数据中的模式和关系。相关性分析是揭示变量间线性关系的重要手段，本书将介绍皮尔逊相关系数等度量方法，并强调相关性不等于因果关系。聚类分析作为一种无监督学习方法，能够帮助我们发现数据中的自然分组，本书将介绍 K-Means 等经典算法，并讨论如何评估聚类结果。异常值检测是数据清洗和模型鲁棒性的关键步骤。本书将介绍识别和处理异常值的方法，以及异常值对统计分析和模型性能的影响。对于需要处理时间序列数据的场景，本书将介绍时间序列分析的基本概念，如平稳性、自相关性等，并初步介绍 ARIMA 模型等经典时间序列预测模型，帮助读者理解如何捕捉时间序列数据的趋势、季节性和周期性。本书在讲解统计学理论的同时，始终强调实践应用。书中将穿插大量实际案例，展示如何将所学的统计学知识应用于解决诸如用户行为分析、产品推荐、风险评估等典型数据科学问题。通过动手实践，读者可以更深刻地理解统计学概念的实际意义，并提升解决复杂数据挑战的能力。本书旨在培养读者独立思考和批判性评估统计结果的能力。在数据分析过程中，理解统计学的局限性，避免常见的误区，并做出明智的决策至关重要。本书鼓励读者不仅要掌握“如何做”，更要理解“为什么这样做”，以及在不同情境下“应该如何做”。《精通数据科学统计学：理论与实践》是一本面向广大数据科学从业者、数据分析师、机器学习工程师以及对统计学在数据科学中应用感兴趣的读者的实用指南。无论您是初学者还是希望深化理解的进阶者，本书都将为您提供宝贵的知识和技能，助您在数据科学领域取得更大的成就。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

真正的问题在于，我们希望p值能包含更多的意义，并且希望p值能够表达如下信息。结果由随机所导致的概率。而且我们希望该值越低越好，这样就可以得出某一假设得到证明的结论。这也是不少期刊编辑对p值的解释。但p值实际所表示的是如下含义。给定一个随机模型，模型所给出的结果...

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者是统计学领域大咖， Statistics.com统计学教育学院的创立者兼院长，重采样统计软件的开发者。统计学的书市面上有不少了，但能从应用角度把统计学一些关键概念讲明白的不多。虽然书名说是”面向数据科学家“的，但适合所有人用来学习和巩固统计学基础。最好了解一...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这些刚踏入数据科学领域的菜鸟量身定做的宝典！我手里这本《深入浅出：数据驱动的决策实践》厚得像砖头，但内容却丝丝入扣，一点也不含糊。作者似乎非常清楚，我们这些新手最容易在哪里栽跟头。开篇就用几个生动的案例，把“相关性不等于因果关系”这个看似老生常谈的道理，用一种让你醍醐灌顶的方式讲明白了。我记得其中一个例子是关于冰淇淋销量和溺水人数的关系，讲得太妙了，让人过目不忘。更让我惊喜的是，它没有一上来就堆砌复杂的数学公式，而是花了大量的篇幅讲解如何**清洗数据**和**探索性数据分析（EDA）**。那些关于缺失值处理、异常点检测的章节，我读得如痴如醉，感觉自己终于抓住了数据分析的“精髓”。书里还穿插了许多Python代码片段，那些代码简洁、高效，注释也极其到位，我甚至能一边喝着咖啡，一边跟着敲出自己的第一个小型分析项目。这本书的排版也非常舒服，留白恰到好处，读起来完全没有压力，完全不像一本技术书籍，更像是一位经验丰富的前辈在你耳边耐心指导。如果你也对数据分析充满热情，但又害怕那些冷冰冰的统计术语，那么这本绝对是你的不二之选，它真正做到了将“实践”二字融入血脉。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为市面上那些强调“统计”和“数据科学”结合的书，大多会陷入两难的境地：要么过于理论化，让人昏昏欲睡，要么过于工具化，只教你如何调用库函数却不解释背后的原理。然而，这本《量化思维：从数据到洞察的路径》彻底颠覆了我的看法。它在讲解像回归模型、假设检验这些核心概念时，采用了非常巧妙的类比和视觉化的解释。比如，讲到p值的时候，它没有直接给出那个复杂的积分公式，而是用一个模拟掷硬币的游戏来阐述“罕见事件发生的概率”，一下子就降低了理解门槛。我特别欣赏作者对**模型解释性（Interpretability）**的强调，这在当前AI“黑箱”盛行的时代尤为重要。书中有一整章专门探讨了如何用SHAP值和LIME来解读复杂的黑箱模型，这对我参与的那个需要向非技术高层汇报结果的项目简直是雪中送炭。整本书的行文风格带着一种老派的严谨，但又不失现代分析师的锐气。它不像一本速成手册，而更像是一本需要你沉下心来研读的学术著作，但它的每一句话都指向实战，每一个章节的结尾都有一个“思考题”，促使你将理论立刻转化为动手实践。如果你想成为一个能真正“理解”数据，而不是只会“运行”代码的分析师，这本书绝对值得你投资时间。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据炼金术：从原始数据到商业价值》给我的最大感受是它的**广度与深度并存**。它不仅仅关注于“算出来”，更关注于“讲明白”。与其他强调单一编程语言的教材不同，这本书更像是一本方法论的百科全书，它会带着你审视一个数据问题，然后从不同的统计学角度去“解剖”它。比如，在处理分类数据时，它不仅讲了传统的卡方检验，还深入探讨了逻辑回归的原理和变量选择的重要性，甚至还提到了一些更前沿的贝叶斯方法的基本思想。最让我印象深刻的是它对于**数据可视化在统计推断中作用**的论述。作者认为，图表不仅仅是结果的展示工具，更是探索和验证假设的“第一道防线”。书中展示了许多如何利用散点图矩阵、箱线图来提前发现多重共线性或异方差性的技巧，这些都是我们在标准课程中学不到的“野路子”经验。这本书的语言风格非常具有煽动性，读起来让人感觉自己正在参与一场与数据盲区进行的侦探游戏，充满了发现的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅的这本名为《统计思维的商业实践》的书，着实让我对“数据素养”有了全新的认识。它最独特的地方在于其对**统计学在商业伦理和数据隐私领域应用**的探讨。在当前对数据保护日益重视的背景下，这本书介绍了几种在保证模型性能的同时，可以有效保护个体隐私的统计技术，比如差分隐私的基础概念，虽然只是浅尝辄止，但也为我们打开了一扇新的窗户。此外，书中对于**假设检验的误用与滥用**的批判非常到位，作者列举了大量的“数据造假”的灰色地带，教育读者如何以批判性的眼光看待第三方报告中的“显著结果”。它的论述结构非常严谨，每一部分都建立在前一部分的基础上，环环相扣。我尤其喜欢它在讨论非参数检验时，所采用的对比学习法，将参数方法和非参数方法的适用场景和局限性划清界限，使得读者可以根据实际数据分布情况做出最佳选择，而不是盲目地套用正态分布的假设。总的来说，这本书提供了一种更高维度的视角，帮助数据科学家思考自己工作对商业决策和信息安全的影响，是拓展思维边界的绝佳读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书，暂且称之为《决策者的统计工具箱》，给我的感觉是极其**务实**且**目标明确**。它并没有试图涵盖统计学的每一个角落，而是精准地聚焦在了数据科学家在日常工作中**最常用、最关键**的那些方法论上。我尤其欣赏它对**A/B测试设计与分析**的深度剖析。在互联网产品迭代飞快的今天，如何科学地设计一个实验，确定所需的样本量，以及如何判断一个新功能是否真的带来了统计学上的显著提升，这些都是硬指标。这本书用大量的篇幅对比了不同测试类型（比如多臂老虎机问题和传统的A/B测试）的优劣，并提供了详尽的步骤指南。阅读过程中，我多次暂停下来，对照自己正在进行的项目，发现之前在计算“最小可检测效果”（MDE）时确实存在疏漏。书中对于**时间序列分析**的处理也相当得体，它没有陷入复杂的ARIMA模型推导，而是直接将重点放在了如何识别趋势、季节性和异常值，并介绍了如何用Prophet等现代工具快速建立基线模型。如果你是一个急需在短时间内武装自己，能够快速上手解决实际业务中“该不该上线这个功能？”这类问题的中级分析师，这本书提供的直接解决方案的价值是无可估量的。

评分☆☆☆☆☆