具体描述
《应用统计分析》包括了描述统计和推断统计的基本内容，目的是使学生具备基本的统计思想，掌握基本的统计分析方法，培养和提高学生应用统计分析方法解决经济与管理中实际问题的能力。在编写中，我们力图贯彻少而精的原则，坚持学以致用，理论联系实际，作到概念明确、层次分明、条理清晰、深入浅出。《应用统计分析》共分12章。包括总论、数据的收集与整理、综合指标分析、抽样总体与全及总体的关系原理、总体参数的估计方法、总体参数的检验方法、时间序列分析、统计指数分析、多总体参数检验分析、简单回归与相关分析、决策统计分析、国民经济核算分析。
《大数据时代的探索：统计思维与数据科学实践》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心要素。掌握高效的统计分析能力，理解数据背后的逻辑，并能将其转化为 actionable insights，是每个在数据浪潮中搏击的个体所必需的技能。《大数据时代的探索：统计思维与数据科学实践》一书，并非仅仅罗列复杂的统计公式或枯燥的理论推导，而是聚焦于如何将严谨的统计思维融入实际的数据科学项目之中，帮助读者建立起一套系统性的数据分析框架。 本书从数据获取、清洗、探索性数据分析（EDA）到模型构建、评估与部署，层层递进，全面涵盖了数据科学流程的关键环节。我们不只是展示“怎么做”，更着重于“为什么这么做”，深入剖析统计学原理在各个阶段的应用。例如，在数据清洗阶段，我们不仅会介绍缺失值处理、异常值检测等常用技术，还会探讨不同处理方法对后续分析结果可能带来的偏差，引导读者形成审慎的数据预处理习惯。 在探索性数据分析（EDA）部分，本书将重点介绍如何利用可视化工具和描述性统计方法，快速理解数据的分布特征、变量间的关系以及潜在的模式。读者将学会如何通过箱线图、散点图、热力图等多种图表，直观地呈现数据信息，并从中挖掘有价值的洞察。同时，统计学中的假设检验、置信区间等概念也将穿插其中，为数据的解读提供坚实的理论支撑，避免主观臆断。 在模型构建方面，本书将引导读者深入理解线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及神经网络等主流机器学习算法的统计学基础。我们不会停留于简单的模型调用，而是会深入讲解这些模型背后的假设、优缺点，以及在不同场景下的适用性。例如，在介绍线性回归时，我们会详细讨论多重共线性、异方差等问题，并介绍如何通过正则化等技术进行处理，从而构建出更鲁棒的模型。在讲解分类模型时，我们会对比不同模型的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC等），并分析其在不同数据集上的表现差异。 更重要的是，本书强调模型评估与选择的重要性。读者将学习如何科学地评估模型的性能，理解过拟合与欠拟合的根源，并掌握交叉验证、网格搜索等模型调优技术，以找到最适合特定问题的模型。本书还会引导读者理解模型的可解释性，在追求预测精度的同时，也能够理解模型是如何做出预测的，这对于很多需要解释原因的领域至关重要。 此外，本书还将关注数据科学项目中的实际挑战，如如何处理高维数据、如何进行特征工程、如何评估模型的可推广性等。我们将结合大量的实际案例，展示统计分析方法在金融风控、市场营销、医疗健康、社交网络分析等多个领域的应用。这些案例将不仅仅是结果的呈现，更会深入分析问题的背景、数据的特点、分析的思路和方法的选择，以及最终的业务价值。 《大数据时代的探索：统计思维与数据科学实践》致力于培养读者成为一名具有独立思考能力的数据科学家。我们相信，扎实的统计学功底是进行有效数据分析的基石。本书将帮助您建立起一套严谨的逻辑思维体系，让您在面对复杂的数据问题时，能够游刃有余，从纷繁的数据中提炼出有价值的知识，最终驱动业务的创新和发展。无论您是初学者还是有一定基础的从业者，都能从本书中获得启发，提升您的数据分析能力，在这个日新月异的大数据时代，找到属于自己的方向。
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