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出版者:中国铁道出版社

作者:林杰斌

出品人:

页数:414

译者:

出版时间:2002-7-1

价格:45.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787113047894

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 统计学
• SPSS11
• 实务
• 案例
• 科研
• 统计软件
• 应用统计

探索数据驱动决策的艺术：精选统计分析实务指南 书名： 现代商业智能与数据挖掘：从理论基石到前沿应用 作者： 行业资深专家及高校研究团队 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2024年春季 --- 内容提要 本书旨在为广大学者、数据分析师、商业决策者以及对数据科学抱有浓厚兴趣的专业人士，提供一套全面、系统且高度实用的现代统计分析与数据挖掘技术指南。我们深知，在信息爆炸的时代，将原始数据转化为具有洞察力的商业价值是企业和研究机构的核心竞争力。因此，本书跳脱出特定软件工具的限制（如SPSS、SAS或R的特定版本教学），专注于构建一个普适性的、基于统计学原理和先进算法的分析框架。 本书结构紧凑，内容覆盖了从基础统计推断到复杂机器学习模型的全景图，强调理论与实践的深度融合，旨在培养读者真正的“数据思维”。 第一部分：统计分析的理论基石与思维构建（约300字） 本部分将为读者夯实统计学的理论地基，确保后续所有分析操作都有坚实的数理逻辑支撑。 概率论与描述性统计的再认识： 重点回顾中心极限定理、大数定律在商业预测中的应用，并深入探讨描述性统计量（均值、中位数、标准差）在数据质量评估中的敏感性分析。 推断统计学的严谨性： 详细解析假设检验的构建过程（零假设、备择假设、P值、功效分析），强调在小样本情况下如何选择非参数检验方法，并引入贝叶斯推断的基本思想，以应对复杂先验信息的整合。 数据准备的艺术： 强调数据清洗、缺失值处理（多重插补法MICE）、异常值识别（基于IQR和LOF算法）的重要性，并介绍如何通过数据转换（Box-Cox, Log Transformation）来满足模型假设。 第二部分：经典统计模型的高级应用与诊断（约450字） 本部分将聚焦于那些在商业决策中应用频率最高的经典统计模型，并重点阐述如何进行模型的构建、诊断和优化，而非仅仅是运行软件的步骤。 线性回归的深度剖析： 超越简单的最小二乘法，深入探讨多重共线性（VIF分析）、异方差性（White检验）的识别与修正。引入岭回归（Ridge）和LASSO回归，讲解正则化技术如何在高维数据中实现特征选择和模型泛化。 方差分析（ANOVA）与实验设计： 探讨单因素、双因素方差分析的原理，并扩展至重复测量设计和协方差分析（ANCOVA），强调其在A/B测试结果解释中的严谨应用。 逻辑回归与分类建模的精进： 详细阐述广义线性模型（GLM）框架，重点讲解逻辑回归的系数解释、模型拟合优度评估（Hosmer-Lemeshow检验）以及如何使用ROC曲线和AUC值来衡量分类性能。 时间序列分析的实用方法： 介绍平稳性检验（ADF检验），ARIMA模型的参数识别（ACF/PACF图），并引入更现代的GARCH模型用于波动率的建模与风险管理。 第三部分：数据挖掘与机器学习的前沿实践（约500字） 本部分将带领读者进入数据挖掘的核心领域，重点介绍主流的监督学习与无监督学习算法，并强调模型选择与性能验证的科学性。 决策树、集成学习与提升方法： 深入解析ID3、C4.5算法的构建逻辑，重点讲解随机森林（Random Forest）如何通过袋装法（Bagging）降低方差。随后，详细介绍梯度提升（Gradient Boosting）家族，包括XGBoost、LightGBM等框架，及其在处理大规模、稀疏数据时的效率优势。 支持向量机（SVM）与核技巧： 解析SVM在小样本分类问题中的优势，重点解释核函数（Kernel Trick）如何实现非线性可分数据的映射，以及软间隔（Soft Margin）的设计哲学。 聚类分析与市场细分： 比较K-Means、DBSCAN和层次聚类方法的适用场景，强调如何利用轮廓系数（Silhouette Score）客观评估聚类结果的质量，并结合商业案例进行解读。 模型评估与交叉验证的黄金标准： 强调在不同算法间进行公平比较的必要性。详细介绍K折交叉验证、留一法（LOOCV）的使用场景，并深入探讨偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）对模型选择的指导意义。 第四部分：报告撰写、结果可视化与商业转化（约250字） 统计分析的最终价值在于其能否被清晰地传达并用于指导行动。本部分专注于分析报告的结构化和结果的有效呈现。 统计结果的叙事化： 教授如何将复杂的统计术语（如F统计量、显著性水平）转化为业务人员能够理解的决策建议。强调在报告中突出效应量（Effect Size）而非仅仅是P值的重要性。 数据可视化的力量： 不局限于传统的柱状图和折线图，介绍如何使用箱线图、小提琴图、热力图（Heatmaps）以及交互式图表来揭示数据背后的深层结构和异常点。 构建稳健的分析流程： 介绍如何建立端到端的数据分析流程，包括数据获取、探索性分析（EDA）、模型建立、结果解释到最终行动建议的完整闭环，确保分析结果的可重复性和可靠性。 --- 本书的独特价值定位 本书的编写严格遵循“为什么做”（理论）——“如何做”（方法）——“怎样做好”（诊断与优化）的逻辑链条。我们不预设任何读者已掌握特定商业软件的操作技能，而是专注于培养读者对统计学方法论的深刻理解。读者将学会的，是如何根据具体业务问题，主动选择最适合的统计模型和技术，并对其结果进行批判性评估，从而真正实现数据驱动的科学决策。本书是迈向高级数据科学家和商业分析师的必备参考书。

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