具体描述
深入探索现代数据分析与统计思维：一本面向实践者的指南 图书名称： 探索性数据分析与高级统计建模 图书简介： 在数据爆炸的时代，如何从海量信息中提炼出有意义的洞察，并构建出可靠的预测模型，已成为各个领域的核心竞争力。本书《探索性数据分析与高级统计建模》旨在为具有一定统计学基础和编程经验的读者，提供一套全面、深入且高度实战化的现代数据分析框架。我们避开了繁复冗长的纯理论推导，而是聚焦于如何运用最前沿的方法论和工具链，解决真实世界中的复杂问题。 本书的核心理念是：高质量的建模始于高质量的理解。因此，我们将第一部分完全致力于数据科学的基石——探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）。 第一部分：数据理解的艺术与科学——深度探索性数据分析（EDA） 本部分将引导读者跨越仅仅查看均值和标准差的初级阶段，进入真正理解数据结构、质量和潜在偏差的深层探索。 第一章：数据准备与质量控制的黄金法则 本章将详细阐述数据清洗不仅仅是“填补缺失值”的过程。我们将探讨： 数据源的异构性与集成挑战： 如何处理来自数据库、API、日志文件和Web抓取的数据源之间的不一致性。 缺失值处理的艺术： 深入比较平均值插补、热卡法、K近邻（KNN）插补以及基于模型的预测性插补（如MICE方法）的适用场景与陷阱。我们将重点讨论何时应移除数据，何时应进行插补，以及如何评估插补引入的偏差。 异常值识别与稳健性分析： 介绍基于距离（如LOF, DBSCAN）和基于分布（如Z-Score的变体，Tukey的箱线图方法）的异常值检测技术。更重要的是，我们将教授如何判断一个异常值是错误数据还是重要的“黑天鹅”事件，并使用稳健统计量（如中位数、四分位距、Huber损失函数）进行初步分析。 特征工程的精髓： 如何从原始数据中创造出具有预测能力的衍生变量。这包括时间序列特征的提取（滞后项、滚动统计量）、文本数据的词袋模型（BoW）与TF-IDF的进阶应用，以及分类变量的高阶交互特征构建。 第二章：可视化叙事的力量 统计图形不仅仅是展示结果的工具，更是发现结构和检验假设的武器。本章强调在EDA阶段构建“叙事性”图形。 多变量关系的可视化： 超越散点图，我们将深入探讨使用平行坐标图（Parallel Coordinates）展示高维数据点的分布，使用热力图（Heatmaps）揭示相关性矩阵的模式，以及使用小提琴图（Violin Plots）和集合图（Ridgeline Plots）对比多组分布的细微差异。 地理空间数据的初步探索： 介绍如何使用基本的地图可视化工具（如Choropleth Maps）来发现地理上的聚集效应或空间自相关性。 交互式探索环境的构建： 教授如何利用动态可视化库，创建可供用户交互筛选和钻取的报告，使数据探索过程迭代化、高效化。 第二部分：超越线性：高级统计建模与机器学习的融合 在充分理解数据的基础上，本部分将带领读者进入现代统计学和预测建模的核心领域，重点关注模型的选择、评估和解释。 第三章：广义线性模型（GLM）的精深应用 虽然线性回归是基础，但真实世界的数据往往不服从正态分布。本章聚焦于GLM，使其成为解决非正态响应变量问题的利器。 逻辑回归与多项式回归的细微差别： 不仅是分类，更深入探讨如何使用Logit和Probit模型的区别、截断模型的构建以及多分类响应（如有序回归模型）的处理。 泊松回归与负二项回归： 专门用于处理计数数据。我们将详细分析何时应选择泊松模型，以及何时数据表现出过度分散（Overdispersion）的迹象，从而需要切换到更稳健的负二项模型。 模型诊断与拟合优度： 强调偏误分析（Deviance）的实际应用，以及如何使用残差分析来诊断GLM的特定问题（如过度分散、零膨胀）。 第四章：非参数回归与平滑技术 当数据间的关系复杂到无法用预设函数形式描述时，非参数方法提供了更灵活的拟合方案。 局部加权回归（LOWESS/LOESS）： 深入理解带宽（Bandwidth）参数对平滑程度的影响，并演示其在趋势分解中的应用。 广义加性模型（GAMs）： 介绍如何将平滑样条函数融入到GLM框架中，实现对复杂非线性关系的灵活建模，同时保持模型的可解释性。我们将重点讨论如何使用正则化技术控制样条的复杂度，避免过拟合。 第五章：时间序列的分解、建模与预测 本章专门针对具有时间依赖性的数据，提供从基础分解到复杂建模的完整流程。 经典分解与平稳性检验： 介绍季节性分解（STL/X-13 ARIMA-SEATS），以及ADF和KPSS检验在确定序列平稳性中的作用。 ARIMA家族的实战应用： 详细讲解如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图谱识别合适的p、d、q参数。不仅限于标准的ARIMA，还将涵盖季节性ARIMA（SARIMA）的参数确定。 状态空间模型与卡尔曼滤波简介： 作为更先进方法的引入，展示如何使用状态空间模型处理潜在的、不可观测的系统动态，并进行最优估计与预测。 第六章：模型选择、正则化与面向预测的评估 本部分将统计建模的焦点从“解释”转向“预测能力”，并引入处理高维数据和模型选择的现代工具。 正则化方法的比较与应用： 详细对比岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）在处理多重共线性、特征选择和模型收缩方面的异同。重点在于如何通过交叉验证（Cross-Validation）科学地选择正则化强度 $lambda$。 模型选择标准的应用： 深入解析AIC、BIC、调整$R^2$以及Mallows' $C_p$ 的局限性与适用场景。特别强调在预测任务中，它们不如基于重采样的方法（如交叉验证）可靠。 预测性能的可靠评估： 强调在非独立同分布（Non-IID）数据（如时间序列或分组数据）中，标准交叉验证的缺陷。介绍如时间序列的滚动原点（Rolling Origin）评估、分层抽样（Stratified Sampling）以及鲁棒性检查（Bootstraping）的必要性。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者成为一个能够批判性地使用统计工具的分析师。我们强调模型背后的假设、局限性，以及在不同业务场景下选择正确工具的决策过程。读者将掌握的不仅仅是公式，而是一套完整的、从数据清洗到模型验证的端到端分析方法论。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有