Systems Biology

Systems Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Oxford Univ Pr
作者:Rigoutsos, Isidore (EDT)/ Stephanopoulos, Gregory (EDT)
出品人:
页数:336
译者:
出版时间:2006-8
价格:$ 84.75
装帧:HRD
isbn号码:9780195300819
丛书系列:
图书标签:
  • 系统生物学
  • 生物信息学
  • 计算生物学
  • 网络生物学
  • 建模
  • 生物化学
  • 分子生物学
  • 基因组学
  • 蛋白质组学
  • 合成生物学
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具体描述

Familiar sciences of biology, physics, chemistry, cybernetics, and computational methods for dealing with vast new data sets of information at molecular and sub-molecular levels are morphing into new sciences. Some exist beneath our line of sight where laws of nature hover between Newtonian and quantum mechanics. New fields of cyber-, bio-, nanotechnology and systems biology raise arcane new concepts. The completed human genome has led to an explosion of interest in genetics and molecular biology. The view of the genome as a network of interacting computational components is well established and here writers explore it in new ways. These systemic approaches are timely in light of the availability of an increasing number of genomic sequences, and the generation of large volumes of biological data by high-throughput methods. Suitable for two-semesters of study, the works surveys genomics principles in the 13 chapters of Vol I, and networks and models in the 14 chapters of Vol II. Both, as a two-book set, will serve as core foundation titles for Dennis Shasha's Series in Systems Biology, establishing the principles and challenges for this emerging field of study. In each chapter world-renowned experts trail-blazing in their respective fields will review corresponding topics as well as current and planned research. Chapters will treat the integrated study and analysis of biological systems by use of data and information about the system components in their entirety, as opposed to the study of individual components in isolation. Systems Biology courses are popping up all over the place and biology, computer science, and bioinformatics programs are the primary potential takers. The editors plan books for a very wide audience, at the same time providing a comprehensive repository of up-to-date overviews and predictions for a number of inter-related sub-fields within this hierarchy. Intended readers include graduate students plus academic and professional researchers of genomics, bioinformatics, molecular biology, biochemistry, bioengineering, and computer systemic approaches to those fields. By comparison, Shasha's first Systems Biology Series title, Amos's Cellular Biology, is a book for technologists using biology as a vehicle to do something else, whereas this is a book about systems and related technologies in service to biologists. The volume editors plan to review or have reviewed, and to edit the invited chapters for content and consistent conceptual level, each chapter contributing uniquely to the key aspects of the Systems Biology hierarchy. A few chapter contents may date after two years, but the majority will endure for longer-term reference use because they treat methodologies and provide sample applications.

好的,这是一份关于一本虚构的、名为《数据科学与商业洞察》的图书简介。 --- 数据科学与商业洞察:驾驭数据驱动的决策时代 导论:数据的洪流与决策的航向 在当今这个信息爆炸的时代,数据已不再是简单的记录或报告,而是驱动商业增长和战略转型的核心资产。企业如同航行在无边数据海洋中的船只,只有掌握了先进的导航技术,才能避免迷失方向,并精准抵达成功的彼岸。《数据科学与商业洞察》正是为决策者、数据分析师以及寻求在数字化转型中脱颖而出的专业人士准备的“航海图”。 本书旨在系统性地阐述如何将海量、复杂的原始数据转化为可执行的商业智慧。我们摒弃了晦涩难懂的理论堆砌,聚焦于实践应用和业务场景的落地。从数据采集、清洗、建模,到最终的洞察解读与战略部署,本书提供了一套完整、实用的方法论框架,帮助读者真正理解数据科学在现代商业环境中的核心价值。 第一部分:奠定基石——数据科学的商业逻辑 本部分深入探讨数据科学与传统商业分析之间的本质区别,并确立数据驱动文化在企业中的战略地位。 第一章:数据驱动的思维范式 本章首先剖析了从“经验驱动”到“数据驱动”的思维转变过程中的关键障碍与机遇。我们探讨了数据素养(Data Literacy)的重要性,强调高管层如何理解数据科学的局限性与潜力。重点讨论了“相关性不等于因果性”这一核心原则在商业决策中的应用,以及如何构建一个允许“快速失败、快速学习”的数据探索环境。 第二章:商业问题的界定与量化 一个优秀的数据项目始于一个清晰的商业问题。本章教授读者如何将模糊的业务挑战(例如,“如何提高客户留存率?”)转化为可测量的、可建模的科学问题。我们将引入“关键绩效指标(KPIs)”的梳理与“成功指标(Success Metrics)”的建立流程,确保所有数据分析活动都直接对齐公司的核心战略目标。 第三章:数据治理与质量的基石 垃圾进,垃圾出(Garbage In, Garbage Out)。本章聚焦于构建可靠数据基础的必要步骤。内容涵盖数据源的集成、数据清洗的标准流程(缺失值处理、异常值检测、数据标准化),以及建立健壮的数据治理框架,确保数据的合规性、准确性和可信赖性,这是所有高级分析工作的前提。 第二部分:核心技能——数据建模与预测分析的实战 本部分是本书的技术核心,通过大量实际案例,介绍如何运用机器学习和统计模型解决具体的商业难题。 第四章:描述性分析与探索性数据分析(EDA) 在构建复杂模型之前,必须先理解数据。本章详细介绍了可视化工具和统计摘要在数据探索中的应用。重点讲解如何利用箱线图、散点图矩阵和热力图等,揭示数据中的潜在模式、趋势和异常点,为后续的特征工程提供直观指导。 第五章:预测建模的艺术与科学 本章深入探讨回归分析、分类算法(如逻辑回归、决策树、随机森林)和时间序列预测在商业预测中的应用。我们强调模型选择的业务考量,例如,在信用风险评估中,模型的可解释性(Interpretability)往往比微小的精度提升更为重要。详细介绍如何评估模型性能,包括准确率、召回率、F1分数以及ROC曲线的商业解读。 第六章:客户细分与推荐系统 客户是商业的核心。本章侧重于无监督学习方法,如K-均值聚类(K-Means)和主成分分析(PCA),用于构建精准的客户细分群体(Segmentation)。此外,我们将详细介绍协同过滤和基于内容的推荐算法,演示如何通过个性化体验直接提升交叉销售和向上销售的转化率。 第七章:运营优化与流程挖掘 数据科学不仅关乎客户,也关乎效率。本章探讨如何运用过程分析技术(Process Mining)和模拟建模来优化供应链、生产流程和客户服务路径。通过识别流程瓶颈和冗余环节,帮助企业实现成本节约和效率最大化。 第三部分:从洞察到行动——价值的最终实现 数据分析的终点不是生成报告,而是促成有效的商业行动。本部分关注分析结果的沟通、部署与监测。 第八章:讲故事:数据可视化与叙事的力量 再强大的分析结果,如果不能被非技术背景的决策者理解,其价值也将大打折扣。本章专门讲解如何设计具有说服力的商业仪表板(Dashboards)和报告。我们教授“数据叙事”(Data Storytelling)的技巧,强调根据受众调整信息深度,将复杂的统计发现转化为简洁、有力的行动建议。 第九章:模型部署与A/B测试的闭环验证 构建的模型必须进入生产环境才能发挥作用。本章涵盖了模型部署的实用步骤,包括API集成、性能监控(Model Drift Detection)。更重要的是,我们详细阐述了A/B测试的设计原则,确保任何基于模型洞察的商业决策都能经过严格的对照实验验证,形成“分析-部署-验证”的良性反馈循环。 第十章:伦理、偏见与可信赖的AI 随着数据应用日益深入,社会责任和法规遵循变得至关重要。本章深入探讨数据隐私(如GDPR、CCPA)和算法公平性问题。我们将分析模型中可能存在的历史偏见如何被放大,并提供减轻偏见、增强模型透明度和可解释性的实践方法,确保数据科学的长期可持续性与社会接受度。 结语:持续学习与未来展望 在快速迭代的技术环境中,本书提供的工具和框架是起点而非终点。结语部分鼓励读者将本书中学到的知识内化为一种持续探索和解决问题的能力,为迎接下一波数据技术浪潮做好准备。 《数据科学与商业洞察》不仅是一本技术手册,更是一份指引您在数据时代实现卓越商业绩效的行动指南。 它将助您从数据的噪音中提炼出清晰的信号,将分析的力量转化为切实的商业胜利。

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