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出版者:辽宁人民出版社

作者:

出品人:

页数:944

译者:

出版时间:1998-04

价格:37.00

装帧:平装

isbn号码:9787205032821

丛书系列:

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探寻数字世界的深度：高级数据分析与决策实践 本书旨在为那些渴望超越基础统计，深入掌握现代数据科学工具与复杂分析方法的专业人士和高级学生提供一套全面、实用的指南。 本书的核心聚焦于如何利用前沿的定量方法和先进的计算工具，从海量、多源异构的数据中提取深刻洞察，并将其转化为具有实际操作价值的商业或科学决策。我们假设读者已具备坚实的统计学基础和基础的编程能力（如Python或R），本书将直接切入高级主题，构建一个从数据预处理到模型部署的完整知识体系。 第一部分：数据清洗与特征工程的精细艺术 (The Fine Art of Data Wrangling and Feature Engineering) 在真实世界的数据集中，原始数据往往是“脏”且难以直接使用的。本部分将深入探讨处理复杂数据质量问题的艺术与科学。 缺失值的高级处理策略： 不仅仅是简单的均值或中位数填充。我们将详细解析基于模型的方法，如多重插补（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）在不同分布数据下的适用性，以及如何利用时间序列模型的残差进行更精确的插补。 异常值检测与鲁棒性建模： 探索基于隔离森林（Isolation Forest）、局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）等非参数方法在多维空间中识别异常点的能力。讨论如何构建对异常值不敏感的鲁棒性回归模型（如Huber损失、Tukey’s biweight），以确保模型输出的稳定性。 特征工程的深度挖掘： 深入剖析如何从文本、时间、地理空间数据中创造高价值特征。针对时间序列数据，我们将重点讲解傅里叶变换（Fourier Transform）提取周期性信息，以及如何使用Lagged特征和滑动窗口统计量来捕获时间依赖性。对于分类变量，深入探讨目标编码（Target Encoding）及其偏差修正技术，以避免过拟合风险。 维度缩减的高级应用： 除了传统的PCA，本书将详细阐述非线性降维技术，如t-SNE和UMAP在数据可视化和高维特征压缩中的实际应用，重点分析它们在解释性与信息保留之间的权衡。 第二部分：现代机器学习算法的理论与实践 (Advanced Machine Learning Algorithms: Theory and Implementation) 本部分将带领读者跨越基础线性模型，进入复杂非线性模型的深层结构与优化方法。 集成学习的精益求精： 详尽解析梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的核心机制，并将其与现代的XGBoost、LightGBM和CatBoost进行深度对比。重点在于理解它们如何优化损失函数、处理稀疏数据以及实现并行计算。此外，我们将讨论Stacking和Blending等元学习器的构建，以融合不同模型间的优势。 支持向量机（SVM）的内核优化： 重新审视SVM，关注其在高维空间中的鲁棒性。重点讨论核函数的选择（如多项式核、径向基函数RBF）及其参数（如 $gamma$ 和 $C$）的交叉验证优化策略，并探讨其在小样本、高维分类问题中的优势。 深度学习基础与时间序列建模： 尽管本书侧重于传统统计学习，但我们仍需引入深度学习在特定领域的核心工具。重点介绍循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列依赖性数据（如股票价格、传感器读数）时的机制。讨论如何使用一维卷积网络（1D CNN）进行特征提取。 模型选择与正则化进阶： 系统梳理信息准则（AIC, BIC）和交叉验证（K-fold, LOOCV）的优劣。深入探讨L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化对模型复杂度的控制作用，并引入Elastic Net如何平衡两者。 第三部分：因果推断与实验设计 (Causal Inference and Experimental Design) 在数据驱动决策中，区分相关性与因果性至关重要。本部分专门针对如何从观察数据中推断因果效应。 潜在结果框架与匹配方法： 引入Rubin因果模型。详细讲解倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的构建过程，包括协变量选择、匹配算法（最近邻、卡尺匹配）及其对平衡性的检验。 工具变量与双重差分法（DID）： 针对无法进行随机对照试验（RCT）的情况，介绍工具变量法（Instrumental Variables, IV）如何在存在未观测混杂因素时估计因果效应。深度解析DID的平行趋势假设，以及如何通过安慰剂检验来验证其有效性。 因果图模型（DAGs）： 学习使用有向无环图（DAGs）来可视化变量间的假设关系，并利用“后门路径”准则确定需要控制的混杂变量集，从而识别出有效的识别策略。 合成控制法（Synthetic Control Method）： 专为评估单一主体干预效果设计，通过加权组合多个未受干预的对照组，构建一个“合成”的对照组，从而精确估计干预效果。 第四部分：模型解释性、可解释性与验证 (Interpretability, Explainability, and Validation) 一个“黑箱”模型，无论预测精度多高，在关键决策场景中都难以被采信。本部分专注于打开黑箱。 局部解释技术（Local Explanation）： 详细介绍LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值。重点在于理解SHAP值如何基于博弈论的Shapley值来公平地分配特征对单一预测结果的贡献度。 全局模型可解释性： 探讨偏依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）和个体条件期望图（Individual Conditional Expectation, ICE）如何展示特征与预测输出的边际效应。分析特征重要性度量（Permutation Importance）的优势与局限性。 模型稳健性与漂移检测： 讨论模型在部署后可能出现的性能衰减问题。介绍数据漂移（Covariate Shift）和概念漂移（Concept Drift）的检测方法，例如使用KL散度或ADWIN算法实时监控输入分布的变化。 第五部分：大规模数据处理与模型部署基础 (Scalable Data Handling and Model Deployment Fundamentals) 将成熟的模型从实验环境迁移到生产环境，需要掌握处理大数据和高效服务化的技能。 大数据生态系统初探： 简要介绍Apache Spark框架，重点讲解Spark RDD/DataFrame的概念及其在分布式数据清洗和特征工程中的加速优势。 模型序列化与API封装： 学习如何使用`pickle`或更现代的`joblib`高效存储训练好的模型。掌握使用Flask或FastAPI框架将模型封装成RESTful API，实现实时预测服务的构建。 A/B测试与效果评估： 阐述在生产环境中验证模型价值的科学方法。设计合理的A/B测试方案，明确统计显著性、最小可检测效应（MDE）的设定，以及如何通过流量划分确保实验的有效性。 本书不仅是一本技术手册，更是一套严谨的思维训练。通过大量真实的案例研究和实践练习，读者将能够熟练驾驭复杂的数据挑战，构建出既精确又具有高度可信赖性的分析解决方案，从而在数据驱动的决策链中占据核心地位。

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我发现这本书的叙事节奏非常缓慢，它似乎不急于让你得出最终的数字，而是更注重构建一个完整的概念框架。尤其在处理那些涉及复杂估计和判断的领域，比如收入确认和或有负债时，作者花费了大量的篇幅来探讨其背后的经济合理性和潜在的会计陷阱。我特别欣赏它对“实质重于形式”这一会计原则在具体应用中的剖析。书中没有简单地罗列准则条文，而是通过一系列精心设计的、略显极端的业务场景，来反衬出不同会计处理选择对财务报表使用者决策可能产生的巨大影响。例如，关于售后回租的处理，它不仅给出了标准的会计分录，还深入分析了管理层利用这类交易来平滑利润曲线的动机和操作空间。这种“批判性思维”的引导，使得阅读过程不再是被动接受知识，而更像是在与一个经验丰富的会计师进行深度对话。对于那些希望不仅仅是“应用”会计准则，而是“理解”准则背后的经济逻辑和伦理考量的读者来说，这种慢节奏的深入探讨是无价之宝。

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这本书的篇幅和深度，初次翻阅时确实让人感到有些望而生畏。它不像市面上那些入门读物那样，用大量生动的比喻和极其简化的案例来“哄骗”读者进入状态。相反，它采取了一种非常扎实、甚至可以说是“硬核”的学术路径。我记得我刚开始看资产减值的章节时，光是理解“可收回金额”的构成和计量就花费了好几天时间。书里对国际财务报告准则（IFRS）或美国通用会计准则（US GAAP）的引用极为精确，每一个定义都必须咬文嚼字地去揣摩，这要求读者必须具备一定的预备知识，否则很容易在术语的迷宫里迷失方向。比如，对于金融工具的分类，书里详细阐述了“以摊余成本计量”、“以公允价值计量且其变动计入其他综合收益”以及“以公允价值计量且其变动计入当期损益”这三种模式背后的经济实质和会计处理的细微差异，每一个逻辑跳跃点都布置了严密的公式和详尽的例题。如果期望这本书能让你轻松学会如何快速做账，那无疑是找错了对象；它更像是一本武功秘籍，需要你静心打坐，逐层破解，方能领悟其精髓。那种层层递进、逻辑严密的写作风格，无疑是为那些已经掌握了基础概念，渴望深入理解会计“为什么是这样”的专业人士准备的。

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这本书在案例选择上，展现出一种明显的倾向性，即偏爱那些具有国际视野和高复杂度的跨国公司交易。很少能看到国内中小企业日常的、简单的小额交易案例。例如，在讲解租赁会计时，案例几乎都是涉及巨额固定资产的长期融资租赁，而不是零售业常见的短期经营租赁。这无疑拓宽了读者的视野，让我们接触到全球顶尖公司在处理复杂金融结构时所面临的挑战。然而，这也带来了一个小小的挑战：对于初入职场的读者，如果他们的实际工作环境主要围绕国内的简单核算，那么书中的案例和他们日常遇到的问题之间会存在一个知识的“应用鸿沟”。我曾试图将书中学到的关于“实物期权”的复杂收入确认模型，套用到一个简单的软件服务预收款上，发现模型过于庞大，显得“杀鸡用牛刀”。因此，这本书更像是为那些目标是进入大型跨国审计机构或担任集团财务总监的人员量身定制的，它提供的是处理“异常”和“重大”交易的工具箱，而非日常琐碎的工具。

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这本书在讲解复杂业务时的配图和图表设计，坦白说，并不算直观。它们更偏向于流程图和结构分解图，而不是那种一眼就能抓住重点的色彩鲜明的示意图。这可能让一些习惯了视觉化学习的读者感到吃力。举个例子，当我们学习集团合并报表时，涉及的抵消分录数量庞大且层级复杂，书中提供的那张关于内部交易抵消的层级图，如果不仔细对照文字解释，很容易看成一团乱麻。它假设了读者能够自行在脑海中构建起那个三维的、动态的合并逻辑。然而，一旦你咬牙坚持下来，并用笔亲自画出每一个抵消步骤，你会发现，这种“不帮忙”的排版方式反而逼迫你将知识内化了。它没有提供捷径，所有的清晰度都来自于读者自身的努力和对底层逻辑的梳理。这种“反直觉”的呈现方式，与其说是缺陷，不如说是一种刻意的筛选机制，确保只有真正投入精力的读者才能真正掌握这部分内容。

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如果要用一个词来概括这本书的行文风格，那一定是“严谨到近乎刻板”。作者的语言几乎没有多余的修饰，完全是技术性的陈述。我注意到一个有趣的现象，在涉及跨期比较或不同会计政策选择的段落中，作者几乎从不使用感情色彩强烈的词汇，即便是描述一个“更优”的会计处理，也仅仅是用“更符合经济实质的披露方式”来代替“更准确”或“更好”。这种克制的表达，使得整本书读起来像是一份经过无数次法律文本审阅的官方文件。我记得在讨论折旧方法的变更时，书中对“前瞻性调整”和“追溯调整”的界限划分，仅仅用了不到半页的篇幅，但其逻辑的密度之高，让我不得不查阅了至少三篇相关的学术论文来确保完全理解其背后的政策制定意图。对于追求纯粹技术和理论精确性的学习者而言，这种风格是福音；但对于偏爱轻松阅读体验的读者来说，阅读过程可能会像是在啃一块干硬的、但营养极其丰富的面包。

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