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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Skillicorn, David

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2007.05

价格:663.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781584888321

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 统计学
• 研究方法
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揭示未知：数据科学与现代决策的基石 本书带领读者踏上一段深入探索和驾驭现代数据科学核心挑战的旅程。在信息爆炸的时代，数据的体量、速度和多样性以前所未有的规模增长，这不仅为组织带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的复杂性。本书摒弃了肤浅的介绍，专注于构建读者对“复杂数据”的深刻理解，以及如何运用尖端技术和严谨的统计学原理将其转化为可操作的洞察力。 第一部分：复杂性的根源与数据生态系统 我们将从定义“复杂性”的本质入手。数据不再是整齐排列的表格，而是弥漫在传感器网络、社交媒体流、基因测序仪和海量日志文件中的非结构化、高维度实体。 第一章：超越关系模型——现代数据景观的拓扑学 本章系统梳理了当前数据存储和处理范式的演变。我们深入探讨了大规模分布式文件系统（如HDFS）的设计哲学，以及NoSQL数据库（包括键值存储、文档数据库、列式家族数据库和图数据库）在处理非结构化和半结构化数据时的独特优势与局限。重点分析了数据异构性（Data Heterogeneity）如何影响传统ETL流程，并引入了数据湖（Data Lake）架构的概念，将其视为现代数据治理的起点。 第二章：高维空间中的挑战：稀疏性、冗余与可解释性危机 当特征数量（维度）开始超越样本数量时，数据分析的挑战呈指数级增长。本章详细剖析了“维度灾难”（Curse of Dimensionality）在特征选择、模型训练和存储效率上的影响。我们讨论了特征相关性、多重共线性（Multicollinearity）以及如何利用信息论指标（如熵和互信息）来量化和管理冗余信息。特别关注了在生物信息学和高频交易数据中，如何平衡模型的预测能力与对高维稀疏数据的鲁棒性。 第三章：时间序列的动态本质：非平稳性与因果推断 时间序列数据是复杂数据集中的核心组成部分，其特点是内在的顺序依赖性和时间依赖性。本章超越了基础的ARIMA模型，深入探讨了非平稳性（Non-stationarity）的识别与处理，包括差分、趋势分解和季节性调整。随后，我们进入因果推断（Causal Inference）的领域，对比了格兰杰因果关系、潜变量模型以及更先进的倾向得分匹配（Propensity Score Matching）在金融市场或气候变化研究中确定时间序列间真实影响的方法。 第二部分：驾驭噪声与结构：先进的特征工程与降维技术 数据的原始形式往往掩盖了潜在的信号。本部分专注于如何通过创新的方法提炼、重构和简化复杂数据集，使其适用于机器学习模型。 第四章：从经验到映射：非线性降维的理论与实践 线性降维（如PCA）在面对高度非线性流形数据时力不从心。本章详细阐述了流形学习（Manifold Learning）的数学基础，包括局部线性嵌入（LLE）、Isomap以及t-SNE在数据可视化中的应用。我们不仅展示了这些技术如何揭示隐藏的低维结构，还探讨了它们在保留局部邻域信息和全局结构之间的权衡。 第五章：大规模特征的构建：深度学习与嵌入空间 在处理文本、图像和网络数据时，特征提取需要更智能的算法。本章聚焦于深度学习在特征表示学习中的核心作用。我们分析了卷积神经网络（CNN）如何从原始像素中学习层次化的视觉特征，以及循环神经网络（RNN）/Transformer模型如何捕获序列数据的上下文依赖性。重点讨论了词嵌入（Word Embeddings）如Word2Vec和BERT的内部机制，以及如何利用这些预训练模型为下游任务生成语义丰富的低维特征向量。 第六章：图数据的几何学：网络分析与结构发现 现实世界中的大量复杂数据天然地以关系网络的形式存在，例如社交互动、蛋白质相互作用或供应链物流。本章将复杂性提升到关系层面。我们详细介绍了图论基础，包括中心性度量（介数、接近度）、社区发现算法（如Louvain方法和模块化优化），以及如何将图嵌入（Graph Embedding）技术，如Node2Vec，映射到欧几里得空间中进行预测任务。 第三部分：鲁棒性与可信赖性：模型选择与验证的复杂性 复杂数据集往往伴随着异常值、数据缺失和模型假设的违背。本部分关注如何构建在真实世界噪声下依然稳健的分析框架。 第七章：不确定性量化：贝叶斯方法与集成学习 在面对不确定性时，点估计往往是不够的。本章引入了贝叶斯统计框架，解释了如何通过先验信息和似然函数来构建后验分布，从而量化模型的参数不确定性。此外，我们探讨了集成方法（如Stacking和Boosting）如何通过组合多个模型的预测来减少方差和偏差，提高面对高噪声数据时的预测鲁棒性。 第八章：异常检测的艺术：从统计异常到结构异常 复杂数据集中的异常值并非总是简单的观测错误，它们可能是系统故障、欺诈行为或新颖现象的信号。本章分类讨论了多种异常检测范式：基于距离（如LOF）、基于密度（如Isolation Forest）以及基于模型重建（如自编码器）。我们特别关注高维和时间序列数据中，如何区分“全局异常”与“上下文相关异常”。 第九章：模型的伦理考量与可解释性（XAI）的必要性 随着模型复杂度的提升，其决策过程往往成为一个“黑箱”。本章强调了在关键决策领域（如信贷评估或医疗诊断），理解模型内部机制的迫切性。我们深入剖析了事后解释技术（Post-hoc Explanation Techniques），如SHAP值和LIME，并讨论了如何利用这些工具来审计模型公平性、识别潜在的偏见，并确保复杂数据分析结果的透明度和可信赖性。 本书旨在为那些需要从海量、多源、动态变化的数据中提取深层、可靠知识的工程师、分析师和研究人员提供一个坚实的理论和实践指南。它要求读者具备基本的线性代数和概率论知识，并致力于将理论严谨性与工程实用性完美结合。

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