数据分析方法和SAS系统 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:上海财经大学出版社

作者:邓祖新

出品人:

页数:463

译者:

出版时间:2006-8

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810987028

丛书系列:

图书标签:

统计
统计学
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具体描述

本书主要介绍如何应用SAS软件系统进行数据分析。内容分成两大部分：第一部分介绍如何使用SAS系统，包括SAS系统的基本操作，建立SAS系统的数据集、打印报表和绘制图形；第二部分结合具体数据实例和SAS系统，介绍数据分析中常用的几种统计分析方法，包括方差分析、非参数分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析，判别分析、聚类分析和时间序列分析。另外，为方便教学和读者学习，书中所有例题的SAS程序和数据，相应的Eecel模型、详细的Word讲稿按章节编号存放上海财经大学出版社的网站上（网址：www.aufep.com/xzzq.sap)，供读者下载。

本书主要面向经济类和管理类有关专业本科生，也可作为MBA，研究生的教材使用，同时也作为其他工科类各专业学生学习数据处理方法的参考书。

揭秘人工智能的未来：深度学习与神经网络前沿探析图书简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，如何从海量、复杂的数据中提取深层洞察，并构建出能够自主学习、解决复杂问题的智能系统，一直是科学界面临的巨大挑战。本书《揭秘人工智能的未来：深度学习与神经网络前沿探析》正是在这一背景下应运而生，它并非一本传统的编程或统计学教材，而是专注于解析当前人工智能领域最激动人心、最具革命性的核心技术——深度学习（Deep Learning）及其底层支撑人工神经网络（Artificial Neural Networks）的理论框架、实现原理与未来潜力。本书旨在为对人工智能前沿技术有浓厚兴趣的研究人员、资深工程师、跨学科学者以及高年级本科生和研究生提供一份深度而全面的指南。我们力求深入浅出地剖析这些复杂概念，同时保持足够的理论严谨性，确保读者能够真正理解“智能”是如何在数学和计算的框架下被构建出来的。第一部分：智能的基石——人工神经网络的复兴与演进本部分将时间线回溯至人工神经网络的起源，但重点聚焦于其在过去十年中如何实现“文艺复兴”。我们首先详尽阐述了感知机（Perceptron）的基本结构和局限性，进而引入多层感知机（MLP），并着重分析了反向传播（Backpropagation）算法的数学推导和实际应用中的优化策略。随后，我们将核心讨论深度学习的“深度”所蕴含的意义：多层非线性变换如何赋予模型捕捉数据中层次化、抽象化特征的能力。我们深入探讨了激活函数的演变，从Sigmoid到ReLU家族（Leaky ReLU, PReLU, ELU），分析了它们在解决梯度消失/爆炸问题中的关键作用。此外，我们还将引入现代网络结构中的关键组件，如批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization），解释它们如何稳定训练过程，加速收敛速度，并提升模型的泛化能力。第二部分：卷积革命——视觉智能的核心驱动力本部分将全部篇幅聚焦于彻底改变计算机视觉领域的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。我们不会停留在简单的概念介绍，而是深入剖析卷积操作的数学本质：权值共享（Weight Sharing）和稀疏连接（Sparse Connectivity）如何大幅度减少模型参数，并使其对空间平移具有鲁棒性。书中详细对比和分析了经典的CNN架构：从开创性的LeNet，到解决深度问题的AlexNet，再到引入残差连接（Residual Connections）的里程碑式结构ResNet。读者将学习到空洞卷积（Dilated/Atrous Convolution）在语义分割中的应用，以及Inception模块和分组卷积（Grouped Convolution）等如何实现计算效率与模型性能的精妙平衡。对于目标检测领域，我们将全面解析R-CNN家族（Fast R-CNN, Faster R-CNN）与单阶段检测器（YOLO系列、SSD）的设计哲学和性能权衡。第三部分：序列的魔力——自然语言处理的深度变革自然语言处理（NLP）是深度学习最早实现重大突破的领域之一。本部分将重点解析处理序列数据的核心网络结构。我们将从循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）的局限性讲起，重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门”的设计如何有效控制信息流，解决长期依赖问题。然而，本书最大的亮点在于对注意力机制（Attention Mechanism）的深入探讨。我们将详细解释注意力如何在Encoder-Decoder架构中，尤其是在机器翻译任务中，扮演了“聚焦”关键信息的角色。在此基础上，我们迈入当前的Transformer时代，彻底解析Transformer架构的完整结构，包括自注意力（Self-Attention）的计算过程、多头注意力（Multi-Head Attention）的优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补序列模型中缺乏顺序信息的缺陷。书中还将简要介绍基于Transformer的预训练模型（如BERT、GPT系列）的基本思想及其在各种NLP下游任务中的应用范式。第四部分：无监督与生成的力量——数据的内在结构发现现代AI不仅要会“识别”，更要会“创造”。本部分将聚焦于如何让网络从数据本身学习出有意义的表示，以及如何生成高保真度的内容。我们将系统介绍自编码器（Autoencoders, AE）及其变体，包括去噪自编码器（Denoising AE）和变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）。重点分析VAE如何通过引入概率视角，实现对潜在空间（Latent Space）的平滑插值和语义控制。随后，我们将详细剖析生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的“二人博弈”机制。本书会深入讲解判别器（Discriminator）和生成器（Generator）的损失函数设计，并对DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）等关键改进模型进行比较分析，阐述它们如何克服模式崩溃（Mode Collapse）等训练难题，实现高质量图像生成。第五部分：挑战、伦理与未来展望最后一章，本书将视角提升至AI系统构建的外部挑战与深远影响。我们将探讨当前深度学习面临的关键瓶颈，例如对大规模标注数据的依赖性、模型的可解释性（Explainability/XAI）难题，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）对模型安全性的威胁。此外，我们还会讨论联邦学习（Federated Learning）等新兴范式如何在保护数据隐私的前提下实现分布式模型训练。本书结尾部分将以审慎而乐观的态度展望深度学习的未来走向，包括神经符号AI的融合、自监督学习的突破以及通用人工智能（AGI）的可能路径。本书旨在提供一个广阔的知识全景图，帮助读者超越具体的框架和库的使用，深入理解深度学习和神经网络背后的核心数学原理和设计哲学，从而能够站在时代前沿，构建下一代的智能应用。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

《数据分析方法和SAS系统》勘误表作者: 邓祖新 ISBN: 9787810987028 出版社: 上海财经大学出版社定价: 38.0 出版年: 2006-08-01 Number page 顺/倒行数错误正确 1 9 倒 7 如率的假设检验如概率的假设检验 2 17 倒 1 选择Options/Edit tools… SA...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

当我深入到中间章节时，我发现这本书在方法论的广度上展现了惊人的野心，它似乎想构建一座横跨古典统计学与现代机器学习的桥梁。我尤其欣赏它对不同分析范式之间思想碰撞的记录。比如，它在讨论回归分析时，并没有将线性回归和逻辑回归视为孤立的工具，而是将它们置于“模型选择与拟合优度”的大背景下进行对比，清晰地阐释了何时应该选择哪种拟合函数背后的逻辑困境。更让我感到耳目一新的是，它对“稳健性检验”这一主题的阐述，它没有停留在理论定义上，而是通过一系列模拟案例，展示了在数据分布不符合正态假设时，传统方法如何迅速失效，而稳健方法又是如何力挽狂澜的。这种“先破后立”的叙事结构，极大地增强了读者的批判性思维，让人不敢轻易相信任何单一的分析结果。这本书的行文风格在这里变得有些尖锐和直接，仿佛在告诫读者：别被漂亮的R-squared迷惑，真正的分析师永远在追问“这个结果可靠吗？”这种对科学审慎态度的坚持，使得这本书超越了一般的工具书范畴，更像是一部关于“如何正确地质疑数据”的哲学入门。

评分☆☆☆☆☆

最后，我认为这本书在收尾部分的处理上，展现出了一种对未来趋势的洞察力，它没有将自己局限于当前流行的工具箱内，而是勇敢地探讨了数据分析的边界和未来可能的演进方向。作者用了几页纸的篇幅，讨论了“可解释性AI”（XAI）的兴起，并将其与传统统计模型的内在可解释性进行了对比分析。他没有盲目追捧最新的“黑箱模型”，而是提出了一个非常中肯的观点：在许多高风险决策领域，可解释性带来的信任价值，可能远高于模型微小的性能提升。这种超越“工具”层面的反思，让整本书的格局瞬间打开。读完结尾，我并没有感到知识的穷尽，反而产生了一种强烈的求知欲，去探索那些尚未被充分标准化的前沿领域。这本书就像一位优秀的导师，不仅教会了你如何走路，更指明了前方道路的远景，让你带着清晰的方法论基础和审慎的科学态度，去迎接未来数据世界里更复杂的挑战，这是一种令人满足的“意犹未尽”感。

评分☆☆☆☆☆

随着阅读的深入，我开始关注作者对“实验设计”这一环节的见解，这部分内容给我的震撼是，它教会了我如何从源头上避免分析的“无用功”。作者用了大量的篇幅来批判那些“没有控制组的分析”或者“因果推断的谬误”，其语气之坚定，仿佛在进行一场关于数据伦理的布道。他反复强调，好的分析始于好的提问，而好的提问则依赖于严谨的实验设计。书中列举了大量的商业案例——关于A/B测试失败的教训、关于安慰剂效应的误用等等，这些案例并非简单的陈述，而是深入剖析了设计缺陷如何导致了灾难性的商业决策。我特别喜欢他对“随机化”这一环节的详细论述，作者指出，在实际操作中，如何平衡随机化的理想状态与企业内部流程的现实限制，才是真正的难题。这种将理论上的“完美设计”与企业管理中的“可行性妥协”进行深刻反思的笔触，使得这本书的价值不再局限于学术圈，而深深扎根于解决实际商业问题的土壤之中，让人读后立刻想回去审视自己过去的项目设计是否合理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，带着一种学术的严谨感，初翻阅时，我最先注意到的是它对基础概念的梳理，简直是为那些初涉统计学殿堂的新手量身打造的指南。作者并没有急于抛出那些令人望而生畏的复杂模型，而是耐心地从最基本的概率论和描述性统计学讲起，那部分内容，详尽得让人几乎可以忽略掉任何背景知识的缺失。例如，在讲解“中心极限定理”时，它不是简单地引用公式，而是通过一系列生动的、似乎是课堂上导师亲自绘制的图示，将抽象的理论具象化，让我仿佛置身于一个研讨会现场，听着资深教授娓娓道来。更值得称赞的是，它对数据清洗和预处理的强调，这往往是许多教材中一笔带过的内容，但这本书却用了大量的篇幅，详细剖析了缺失值处理、异常值检测的各种流派和实际操作中的陷阱，这种对“实战”的关注度，让人感觉作者不仅是理论家，更是一个在数据泥潭里摸爬滚打多年的老兵。每当读到关键转折点，总能发现一些作者的独到见解，它们并非教科书式的标准答案，而是经过实践检验的“经验之谈”，这种深入骨髓的实用主义精神，是这本书最大的魅力所在，让人忍不住想马上动手实践书中的每一个步骤，去验证那些被作者反复强调的“黄金法则”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和配图，也给我留下了深刻的印象，它在视觉上传达了一种秩序美。很多技术书籍往往因为图表过多而显得杂乱无章，但这本却做到了克制与精确的完美平衡。那些复杂的流程图，比如一个多重比较校正的决策树，线条清晰，层级分明，即使用力过猛的读者也能一目了然地追踪到每一步的逻辑走向。我记得有一部分专门讲解时间序列分解的内容，作者没有采用传统的傅里叶变换的复杂数学推导，而是巧妙地运用了一种基于滑动窗口的直观解释，配合着不同时间尺度下数据波动的图示叠加，硬是把一个原本需要高深数学功底的概念，讲得像看动画片一样轻松易懂。这种将“视觉语言”融入“统计语言”的能力，绝对是作者高超教学功力的体现。读完这一部分，我感觉自己对“季节性”和“周期性”的区分不再是死记硬背，而是建立在一种基于图形化的内在理解之上，这对于依赖视觉处理信息的读者来说，简直是如获至宝，大大降低了阅读过程中的认知负荷。

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