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出版者:Duxbury Press

作者:Lawrence C. Hamilton

出品人:

页数:363

译者:

出版时间:1991-11-14

价格:USD 141.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534159009

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• regression
• Staistical
• 原始/图形思维
• MPSA
• 0待购
• 回归分析
• 统计学
• 数据可视化
• 图形化
• R语言
• 线性模型
• 数据分析
• 统计建模
• 机器学习
• 应用统计

《数据可视化与模式探索》 本书旨在揭示数据内在的规律与关联，引领读者深入理解如何通过精妙的视觉化手段，挖掘隐藏在海量信息中的深刻洞察。我们相信，优秀的数据可视化不仅仅是美观的图表，更是理解复杂现象、阐释研究发现的强大工具。 在数据分析的漫长旅途中，原始数据往往显得杂乱无章，难以捉摸。本书将从基础出发，系统介绍构建清晰、信息丰富的数据图表的策略和技巧。我们将探索不同类型图表的适用场景，例如散点图如何揭示变量间的关系，折线图如何展现趋势的变化，柱状图如何比较离散数据，以及更复杂的地图可视化如何呈现地理空间信息。每一个图表都将是数据故事的载体，我们如何通过其形状、颜色、大小和布局来讲述这个故事，将是本书的核心探讨内容。 本书将深入讲解如何运用统计学原理来指导可视化设计。数据分布的特征、异常值的识别、相关性的量化，这些都将通过可视化的方式得以直观呈现。我们将学习如何利用统计图表来检验假设，发现数据中的模式，并为后续的建模分析奠定坚实的基础。例如，我们会探讨如何通过直方图来理解数据的分布形态，通过箱线图来比较不同组别的数据差异，以及如何通过热力图来可视化高维数据中的相关性矩阵。 我们还将关注数据预处理和特征工程对可视化效果的影响。清晰、有意义的可视化往往依赖于对数据进行恰当的清洗、转换和特征提取。本书将指导读者如何识别和处理缺失值、异常值，如何对分类变量进行编码，以及如何创建新的、更有解释力的特征，以使可视化结果更加准确和富有洞察力。 本书将重点介绍行业内广泛使用的专业可视化工具和库，如Python中的Matplotlib, Seaborn, Plotly，以及R语言中的ggplot2。我们将提供详实的编程示例，帮助读者快速上手，掌握这些工具的强大功能，并根据具体需求定制个性化的可视化方案。从基础的绘图命令到高级的交互式可视化，我们将逐步引导读者掌握数据可视化技术的精髓。 此外，本书还将探讨数据可视化在不同领域的应用。无论是科学研究、商业决策、市场分析，还是社会科学研究，可视化都能提供独特的视角和有力的证据。我们将通过具体的案例分析，展示如何利用可视化来解决实际问题，例如识别销售趋势，分析用户行为，评估政策效果，以及传播科学知识。 最后，本书将强调可视化伦理的重要性。如何避免误导性的图表，如何准确地传据信息，如何在可视化设计中体现公平性和包容性，这些都是我们在数据可视化过程中必须认真思考的问题。我们将引导读者培养批判性思维，审慎地设计和解读每一个数据图表。 《数据可视化与模式探索》是一本面向所有希望深入理解数据、通过视觉化提升分析能力的读者而设计的指南。无论您是数据科学家、研究人员，还是希望更好地理解和利用数据的业务分析师，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的技能。通过本书的学习，您将能够将复杂的数据转化为清晰、有说服力的视觉叙事，从而做出更明智的决策，推动更深入的发现。

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这本书的封面设计简洁大气，黑底白字，透露着一种专业和严谨的气息，光是看着就让人忍不住想翻开一探究竟。我一直对数据可视化在统计分析中的作用抱有浓厚的兴趣，尤其是在处理回归模型这种核心概念时，直观的图形展示远胜于枯燥的数字表格。这本书显然深谙此道，它似乎不满足于仅仅展示如何拟合曲线，而是更侧重于“看到”数据背后的故事。我期待它能提供大量关于如何利用图形工具来诊断模型假设、识别异常值以及解释回归系数的深入见解。如果它能像我期望的那样，将复杂的数学概念转化为易于理解的视觉语言，那么这本书绝对是统计学习者案头必备的利器。它给我的第一印象是，这是一本注重实践操作和结果解读的实战手册，而不是一本纯理论的教科书。我希望它能在R语言或其他常用统计软件的实操层面提供详尽的指导，毕竟，没有实践的理论只是空谈。

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从作者的学术背景推测，这本书应该不会是那种浅尝辄止的入门读物，它更像是一部为中高级统计实践者量身定制的进阶指南。我的工作要求我不仅要运行回归分析，更要在高层决策会议上清晰地阐述模型的优缺点和预测的置信区间。在这种场景下，一张优秀的图形能够瞬间架起技术人员与业务决策者之间的桥梁。因此，我非常期待这本书能涵盖如何利用图形来高效地传达复杂统计发现的技巧——比如，如何用不同的颜色、形状或者多面板图来对比不同子样本的回归结果。如果它能提供一系列“最佳实践”的案例研究，展示不同领域（经济学、生物统计学或工程学）中回归图形的典范应用，那将是极大的加分项。我希望它能帮助我将分析的严谨性转化为具有影响力的视觉叙事。

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这本书的体量看起来相当可观，内容密度想必很高。我的主要兴趣点在于那些不太常见的回归模型的可视化挑战，比如混合效应模型（Mixed-Effects Models）的参数估计如何用图形表示，或者高维数据下如何利用降维技术（如PCA）辅助回归结果的展示。很多教程在讲完线性回归后就戛然而止了，但现实世界中的数据很少如此规整。我希望这本书能够大胆地迈出这一步，提供一些前沿的、甚至略带实验性的可视化技术，去应对现代统计建模的复杂性。如果它能介绍一些非常规的图形技巧，比如利用交互式图形工具（如果它涉及软件实现的话）来动态探索残差结构，那将极大地拓宽我的分析视野。总而言之，我期望它是一本能够引领我超越基础知识，直面复杂数据可视化挑战的深度参考书。

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拿到书后，首先感受到的是其装帧的质量，纸张的选择和印刷的清晰度都体现了出版方对内容严肃性的尊重。翻阅前几章，我发现作者并没有急于进入高深的数学推导，而是花费了大量的篇幅来探讨“为什么我们需要图形”以及“如何正确地解读图形中的误导信息”。这种哲学层面的探讨非常吸引我，因为它触及了数据可视化的核心伦理问题——图形的客观性。我特别期待看到关于如何识别和避免“视觉陷阱”的内容，例如，不恰当的坐标轴截断、过度平滑的拟合线可能带来的误导。如果这本书能提供一套批判性的框架，帮助读者像侦探一样审视每一张回归图，那么它就超越了一般的工具书范畴，升华为一种方法论的指导。我对这种强调批判性思维的教学方式表示高度赞赏。

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说实话，我一开始对这类主题的书抱有一定的疑虑，因为市面上太多声称能“图形化”统计的模型书籍，结果却只是在附录里草草带过几张默认生成的图表，毫无新意。然而，这本书的目录结构给我带来了一种不同的预期。它似乎花了大量的篇幅来探讨不同类型回归模型（比如非线性、时间序列回归）在图形展示上的特殊挑战和解决方案。这种细致入微的处理方式，暗示了作者对细节的极致追求。我尤其关注其中关于模型诊断图形的部分，那是衡量一个统计分析是否严谨的关键环节。一个好的图形诊断能瞬间暴露模型拟合的薄弱环节，远比R平方或者P值更具说服力。我希望这本书能教会我如何设计出那些“会说话”的图表，而不是那些只会堆砌信息的装饰品。如果它能深入剖析如何定制图表元素以突出关键发现，那这本书的价值就无可估量了。

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