SAS Learning Edition 4.1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:SAS Publishing

作者:SAS Publishing

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-10-30

价格:USD 199.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781590479179

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 数据分析
• 统计
• 编程
• 学习
• 入门
• 数据挖掘
• 商业智能
• SAS认证
• 数据科学

《数据科学入门：理论、实践与工具》 内容概述： 在当今信息爆炸的时代，数据已经成为驱动决策、洞察趋势和创造价值的核心要素。然而，仅仅拥有海量数据是远远不够的，理解、分析并从中提取有意义的信息才是关键。本书旨在为广大读者提供一个全面而深入的数据科学入门指南，涵盖了从基础理论到实际应用的全过程，帮助您掌握驾驭数据、解决复杂问题的必备技能。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入浅出地讲解了数据科学的核心理论概念，如统计学、机器学习、数据挖掘等，更注重将这些理论应用于实际问题。每一章都配有丰富的案例分析和实践练习，引导读者亲自动手，巩固所学知识。 流程化讲解： 数据科学并非孤立的技术集合，而是一个系统性的工作流程。本书按照数据科学项目的典型生命周期进行组织，从数据获取、数据预处理、探索性数据分析，到模型构建、模型评估与优化，最后是结果可视化与解读，让读者对整个流程有一个清晰的认识。 多领域应用： 数据科学的应用领域极其广泛，从商业智能、金融风控、医疗健康，到市场营销、自然语言处理、计算机视觉等，本书通过多角度的案例，展示了数据科学在不同行业的实际应用价值，激发读者对数据科学的兴趣和思考。 前沿技术聚焦： 尽管是入门读物，本书也紧跟数据科学发展的步伐，介绍了近年来备受关注的前沿技术和方法，如深度学习的基础概念、大数据处理技术等，为读者搭建了进一步深入学习的阶梯。 清晰易懂的语言： 本书力求使用最直观、最易懂的语言来解释复杂的概念，避免使用过于专业和晦涩的术语，即使是没有深厚编程或统计学背景的读者，也能轻松理解和掌握。 目标读者： 对数据科学感兴趣的初学者： 无论您是学生、研究人员，还是希望转型的职场人士，本书都能为您提供坚实的基础。 希望提升数据分析能力的业务人员： 了解数据背后的逻辑，用数据驱动业务决策，将帮助您在工作中取得更大的成就。 正在学习相关课程的学生： 本书可以作为数据科学、统计学、计算机科学等相关专业的辅助教材。 渴望掌握数据驱动方法的研究者： 学习如何利用数据解决科学问题，加速研究进程。 内容详情： 第一部分：数据科学基础 第一章：数据科学概览 什么是数据科学？ 定义、核心组成部分（统计学、计算机科学、领域知识）。 数据科学的价值与应用： 为什么数据科学如此重要？在不同行业的典型应用场景。 数据科学家的角色与技能： 需要具备哪些知识和能力？ 数据科学项目流程概述： 从问题提出到最终交付的整个生命周期。 本系列图书的定位与价值： 如何帮助读者开启数据科学之旅。 第二章：统计学基础 描述性统计： 数据的类型（定性、定量，离散、连续）。 集中趋势度量：均值、中位数、众数。 离散程度度量：方差、标准差、极差、四分位数。 数据分布的可视化：直方图、箱线图、散点图。 概率论基础： 随机事件与概率。 条件概率与独立性。 常用概率分布：二项分布、泊松分布、正态分布。 推断性统计： 抽样与参数估计：点估计、区间估计。 假设检验：基本原理、p值、显著性水平。 t检验、卡方检验等常见检验方法。 相关性与因果性： 理解变量之间的关系，区分相关与因果。 第三章：数据预处理与清洗 数据获取： 常见数据源：数据库、API、文件（CSV、JSON、Excel）。 数据采集策略与注意事项。 数据质量问题： 缺失值：识别、处理方法（删除、插补）。 异常值（离群点）：识别（箱线图、Z-score）、处理方法。 重复值：识别与删除。 数据转换与标准化： 数据类型转换。 特征缩放：标准化（Standardization）、归一化（Normalization）。 编码：独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）。 数据集成： 合并来自不同来源的数据。 数据降维： PCA（主成分分析）等技术简介。 第二部分：数据探索与可视化 第四章：探索性数据分析（EDA） EDA的目标与重要性： 理解数据、发现模式、提出假设。 利用统计方法进行EDA： 运用第二章的统计知识，深入分析数据。 EDA的迭代过程： 如何根据分析结果调整分析方向。 常见的EDA问题： 业务洞察、数据偏差、潜在关系。 第五章：数据可视化 数据可视化的原则： 清晰、准确、有效传达信息。 常见图表类型及其应用： 单变量可视化： 直方图、箱线图、饼图（谨慎使用）。 双变量可视化： 散点图、折线图、条形图。 多变量可视化： 热力图、气泡图、平行坐标图。 交互式可视化： 提升用户体验，允许用户探索数据。 可视化工具简介： (此处不提及具体工具，仅为概念性描述) 案例分析： 如何通过可视化揭示数据中的隐藏信息。 第三部分：机器学习基础与应用 第六章：机器学习入门 什么是机器学习？ 定义、与传统编程的区别。 机器学习的类型： 监督学习： 回归、分类。 无监督学习： 聚类、降维。 强化学习： 简介。 核心概念： 特征（Features）、标签（Labels）、模型（Model）、训练（Training）、预测（Prediction）。 过拟合与欠拟合： 理解和避免。 模型评估指标： 回归： MSE, RMSE, MAE, R-squared。 分类： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线与AUC。 第七章：监督学习算法（一）——回归 线性回归： 基本原理、模型假设。 最小二乘法。 多项式回归。 正则化：L1（Lasso）、L2（Ridge）回归，及其作用。 决策树回归： 构建过程、分裂标准（MSE）。 可视化树结构。 集成学习（简介）： Bagging与Boosting的概念。 随机森林（Random Forest）回归。 梯度提升（Gradient Boosting）回归。 第八章：监督学习算法（二）——分类 逻辑回归（Logistic Regression）： 分类问题的线性模型。 Sigmoid函数。 损失函数（交叉熵）。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基于距离的分类方法。 选择K值的策略。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 最大间隔分类器。 核函数（Kernel Trick）：线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核。 决策树分类： 构建过程、分裂标准（基尼不纯度、信息增益）。 集成学习： 随机森林分类。 梯度提升分类。 第九章：无监督学习算法 聚类（Clustering）： K-Means聚类： 算法流程。 选择K值的挑战（肘部法则 Elbow Method）。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 凝聚型（Agglomerative）与分裂型（Divisive）。 树状图（Dendrogram）。 降维（Dimensionality Reduction）： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 目标：寻找方差最大的方向。 应用：可视化、特征提取。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 用于高维数据可视化。 第四部分：高级话题与实战 第十章：模型评估与选择 交叉验证（Cross-Validation）： K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）。 留一法（Leave-One-Out）。 模型调参： 网格搜索（Grid Search）。 随机搜索（Random Search）。 模型解释性： 理解模型决策过程。 特征重要性。 第十一章：数据科学项目实践 项目案例研究： 案例一：客户流失预测（分类问题）。 问题定义、数据收集、预处理。 特征工程、模型选择与训练（如逻辑回归、随机森林）。 模型评估与解释。 案例二：房价预测（回归问题）。 问题定义、数据收集、预处理。 特征工程、模型选择与训练（如线性回归、梯度提升）。 模型评估与解释。 案例三：用户分群（聚类问题）。 问题定义、数据收集、预处理。 特征工程、K-Means聚类。 聚类结果解读与应用。 第十二章：总结与展望 数据科学的未来趋势： 深度学习在数据科学中的角色。 自动化机器学习（AutoML）。 AI伦理与负责任的数据科学。 进阶学习路径： 如何进一步深入学习特定算法或领域。 推荐的学习资源和社区。 持续学习的重要性： 数据科学是一个不断发展的领域，保持学习和探索是成功的关键。 本书通过系统性的讲解和丰富的实践指导，旨在为读者打下坚实的数据科学基础，使其能够自信地应对各种数据挑战，并在数据驱动的时代取得成功。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆