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出版者:航空工业出版社

作者:郭玲文

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2002-3-1

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801349668

丛书系列:

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《数字时代的数据洞察：从采集到决策的完整指南》 书籍简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策、科技创新和社会进步的核心资产。然而，数据的真正价值并非在于其庞大的体量，而在于我们如何有效地将其转化为可执行的洞察力。《数字时代的数据洞察：从采集到决策的完整指南》是一本全面、深入、且极具实践指导意义的著作，它系统性地阐述了现代数据科学与分析的完整生命周期，旨在帮助读者跨越理论与实践的鸿沟，真正掌握驾驭数据的能力。 本书并非关注单一的技术工具或特定的编程语言，而是着眼于构建一套完整的、可复用的数据思维框架。我们相信，无论技术如何演进，清晰的流程、严谨的方法论和深刻的商业理解才是决定数据项目成败的关键要素。 第一部分：数据采集与准备——基石的构建 数据的质量决定了分析的上限。本部分将带领读者深入探讨数据获取的复杂性与多样性，为后续的深度分析打下坚实的基础。 第一章：多元数据源的整合与梳理 我们将详细解析当今主流的数据源类型：传统的关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）的结构化查询语言（SQL）的精进应用，非结构化数据（如文本、图像、日志文件）的捕获技术，以及流式数据（如IoT传感器数据、实时交易流）的处理挑战。重点讨论如何设计高效的ETL/ELT（提取、转换、加载）流程，确保数据在进入分析管道前的一致性与完整性。 第二章：数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据充斥着噪声、缺失值和异常点。本章深入探讨数据清洗的“艺术性”——即在保证分析准确性的前提下，如何进行合理的缺失值插补策略（均值、中位数、模型预测法），如何识别并处理离群值而不损害关键信息，以及如何进行数据标准化和归一化，以适应不同算法的要求。我们还将介绍文本数据（NLP预备）和时间序列数据在预处理阶段的特殊考量。 第三章：特征工程——洞察力的炼金术 特征工程是数据科学中最具创造性的环节。本章将讲解如何根据业务场景，从原始数据中创造出具有预测能力的特征。内容涵盖：二值化、分箱技术、特征交叉、多项式特征的构建，以及如何利用降维技术（如PCA、t-SNE）来应对高维数据带来的“维度灾难”，从而提高模型的效率和解释性。 第二部分：分析方法与建模——智慧的提炼 奠定了高质量数据的基础后，本书进入核心的分析与建模阶段，侧重于选择最合适的工具来解决实际问题。 第四章：描述性统计与探索性数据分析（EDA） 在正式建模之前，我们必须“认识”数据。本章强调EDA的重要性，不仅仅是简单的图表绘制，而是深入挖掘数据背后的故事。我们将介绍如何利用箱线图、直方图、散点图矩阵等工具，结合关键的统计指标（偏度、峰度、相关性矩阵），系统性地发现数据中的模式、关系和潜在的偏差。 第五章：预测建模：回归与分类的精讲 本部分系统梳理了机器学习中的两大支柱。对于回归问题，我们将比较线性回归的局限性与岭回归、Lasso回归在处理多重共线性时的优势。在分类任务上，我们将详细剖析逻辑回归的概率解释、决策树的直观性，以及支持向量机（SVM）在高维空间中的应用。每种模型都配有详尽的适用场景分析。 第六章：高级建模与模型集成 为了应对更复杂的非线性关系和提高预测精度，本章聚焦于集成学习方法。深度解析随机森林（Random Forest）的鲁棒性、梯度提升模型（如XGBoost, LightGBM）的性能优化策略，以及Stacking、Bagging和Boosting等集成技术的原理与实践差异。同时，也将讨论如何处理类别不平衡数据集，以及交叉验证在模型稳健性评估中的关键作用。 第七章：无监督学习与模式发现 并非所有数据都有明确的目标变量。本章探讨如何利用无监督学习从数据中自主发现结构。详细讲解聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）在客户细分、异常检测中的应用，以及关联规则挖掘（Apriori算法）在市场购物篮分析中的实践。 第三部分：洞察的转化与决策支持——价值的实现 数据分析的终极目标是驱动行动。本部分关注如何将复杂的模型结果有效地传达给非技术决策者。 第八章：模型评估与性能优化 构建模型只是第一步，评估模型性能至关重要。本章详细区分了准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC指标的适用情景，并强调了特定业务目标（如最小化假阳性或假阴性）对评估指标选择的影响。讨论模型过拟合与欠拟合的诊断及调优策略（如超参数搜索、正则化）。 第九章：可解释性AI（XAI）与信任建立 在关键决策领域，模型的“黑箱”特性是致命的。本章着重介绍如何提升模型的可解释性。内容包括：全局解释方法（如特征重要性排序）和局部解释方法（如LIME、SHAP值），帮助用户理解“为什么”模型做出了某一特定预测，从而增强对分析结果的信任度。 第十章：数据可视化与叙事的力量 优秀的可视化能够将复杂的分析结果转化为清晰的商业故事。本章超越基础图表，探讨如何设计有效的信息仪表盘（Dashboard），如何运用叙事性图表引导观众的注意力，以及如何根据受众的知识背景定制不同的可视化深度和复杂性，确保数据洞察能够高效地融入到最终的商业决策流程中。 结语：持续学习与数据伦理 本书最后强调，数据科学是一个快速发展的领域。我们鼓励读者建立起持续学习的习惯，并深入思考数据使用中的隐私保护、偏见消除和结果的公平性等伦理问题，确保数据驱动的决策是负责任且可持续的。 本书适合于渴望系统掌握数据分析技能的商业分析师、产品经理、运营专家、初级数据科学家，以及任何希望利用数据提升工作效率和决策质量的专业人士。它提供了一个从零开始、完整覆盖“数据采集——建模分析——价值转化”全链条的实战蓝图。

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