类别数据分析导引 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国统计出版社

作者:ALAN AGRESTI

出品人:

页数:0

译者:陈家鼎

出版时间:2006-6

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787503750212

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 类别数据
• 统计分析
• 机器学习
• 数据挖掘
• Python
• R语言
• 可视化
• 商业分析
• 数据科学

领域探索与方法论：非《类别数据分析导引》内容的图书简介 第一卷：复杂系统建模与仿真：从理论基石到前沿应用 【本书定位】 本著作旨在系统梳理复杂系统建模与仿真领域的理论基础、核心算法及其在工程实践中的前沿应用。本书尤其侧重于超越传统线性模型范畴，深入探讨非线性和涌现现象的数学描述方法，并结合先进的计算技术，为研究人员和高级工程师提供一套严谨而实用的建模框架。 【核心内容概述】 第一章：复杂性科学的哲学与数学基础 本章首先回顾了复杂性科学的哲学渊源，从牛顿力学到混沌理论的范式转变。重点剖析了非平衡态热力学在描述开放系统动态行为中的核心地位。数学工具上，我们详细介绍了随机过程理论（如马尔可夫链、布朗运动的修正形式）在描述微观粒子相互作用下的宏观行为中的应用。特别关注了分岔理论和奇异点分析，用以识别系统从有序到无序转变的关键控制参数。 第二章：多尺度建模方法论 复杂系统的一个主要挑战在于其固有的多尺度性。本章系统比较了粗粒化（Coarse-Graining）技术与多尺度耦合框架。我们详细阐述了如何构建有效的桥梁连接不同尺度的描述符，例如在材料科学中，如何从原子尺度的分子动力学（MD）模拟结果，有效地推导出介观尺度的相场（Phase Field）模型参数。探讨了平均场近似（Mean-Field Approximation）的适用边界及其在系统尺寸趋于无穷大时的收敛性分析。 第三章：基于代理的模型（ABM）的构建与验证 代理模型（Agent-Based Modeling, ABM）被视为研究社会、生态和经济系统复杂动态的有力工具。本章超越基础的网格模型，深入探讨了异质性代理的定义、基于规则的决策逻辑的设计，以及网络拓扑结构对系统涌现行为的决定性影响。在模型验证方面，本书引入了逆向建模（Inverse Modeling）的技术，利用实测数据对模型中的关键交互强度进行约束和优化，以确保模型具有合理的预测能力。 第四章：高级仿真技术与高性能计算 仿真效率是处理大规模复杂系统的瓶颈。本卷介绍了GPU加速技术在蒙特卡洛方法（如Metropolis-Hastings算法）中的应用加速。针对连续介质系统，我们详细分析了有限元方法（FEM）在处理复杂几何边界条件时的误差控制策略，并引入离散元法（DEM）在模拟颗粒材料流动性问题中的并行化实现。章节最后探讨了不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的方法，特别是Polynomial Chaos Expansion (PCE) 在降低高维输入空间计算成本方面的潜力。 --- 第二卷：信息结构、网络科学与动态演化 【本书定位】 本卷聚焦于信息如何在结构中流动、存储和改变系统状态。它横跨信息论、图论和统计物理学，旨在揭示结构如何塑造功能，以及信息流如何驱动系统从一种状态跃迁至另一种状态。 【核心内容概述】 第五章：网络拓扑的度量与分类 本章系统介绍了现代网络科学的核心工具箱。除了传统的度中心性、介数中心性和紧密中心性之外，我们深入探讨了结构洞（Structural Holes）的量化方法，以及层次化网络和小世界结构的生成模型（如Watts-Strogatz模型的高阶扩展）。特别关注了如何利用谱图理论（拉普拉斯矩阵的特征值）来分析网络的连通性和信息扩散速率。 第六章：信息传播动力学与控制 本章研究信息（如疾病、意见、故障信号）在网络上传播的数学模型。我们详细对比了SIS/SIR/SIS模型的连续时间版本及其在离散网络上的实现。重点在于临界阈值（Critical Threshold）的确定，该阈值决定了信息能否在网络中永久存活。此外，还探讨了信息级联失败（Information Cascades）的机制，以及通过最小化关键节点的移除或添加，实现对信息流动的最优干预策略。 第七章：信息熵、互信息与复杂网络 本章将信息论的严格性引入网络分析。我们探讨了网络熵（如基于节点度分布的香农熵）如何衡量网络结构的不确定性。更进一步，引入联合熵（Joint Entropy）和互信息（Mutual Information）来量化不同网络子集（如社区结构）之间的依赖强度。讨论了如何利用这些度量来识别网络中真正具有信息冗余或信息增益的连接。 第八章：动态网络的建模与演化 真实世界中的网络是不断变化的。本章专门研究时变图（Temporal Graphs）的建模挑战。我们介绍了时间窗聚合方法与事件驱动模型（Event-Driven Models）的优劣。重点剖析了适应性网络理论（Adaptive Networks），其中节点间的连接强度或是否存在受其携带状态（如信念强度或资源量）的影响而动态调整的机制，并分析了这种反馈回路对系统长期稳定性的影响。 --- 第三卷：高维数据结构挖掘与特征空间几何 【本书定位】 本卷聚焦于在特征维度极高的数据空间中，如何有效地识别内在结构、降低表示维度，并揭示潜在的几何拓扑关系，为机器学习和模式识别提供坚实的数学基础。 【核心内容概述】 第九章：流形学习的理论框架 当数据点嵌入在高维欧氏空间中，但其内在结构遵循低维流形时，传统方法失效。本章深入探讨流形学习（Manifold Learning）的核心思想。详细推导了等距特征映射（Isomap）中测地线距离的估计误差界限，并剖析了局部线性嵌入（LLE）中邻域选择对重构质量的影响。重点对比了线性降维（如PCA）和非线性降维方法的内在几何假设差异。 第十章：拓扑数据分析（TDA）基础 拓扑数据分析是理解数据“形状”的强有力工具。本章详细介绍了持续同调（Persistent Homology）的计算流程。我们阐述了如何构建Vietoris-Rips复形或Čech复形，并解释了条形图（Persistence Barcodes）中“长条”所代表的拓扑特征的稳健性。讨论了如何使用Bottleneck距离或Wasserstein距离来比较不同数据集或模型输出的拓扑结构差异。 第十一章：高维空间中的距离与相似性 在高维空间中，欧氏距离的区分能力下降（“维度诅咒”）。本章系统分析了余弦相似度的几何意义，并讨论了Minkowski距离在不同指数下的特性。针对稀疏高维数据，我们探讨了局部敏感哈希（LSH）的原理，重点分析如何选择合适的哈希函数族以保持查询的近似召回率。 第十二章：特征空间中的聚类与密度估计 本卷最后回归到对高维数据的结构划分。除了标准的K-Means和DBSCAN之外，我们深入研究了基于密度峰值（Density Peaks）的聚类算法，并对其在非凸数据集上的性能进行了严格分析。针对密度估计，本章详述了核密度估计（KDE）的数学原理，特别是高斯核的选择，以及如何利用带宽选择准则来平衡偏差与方差。此外，讨论了在高维空间中如何定义和识别高密度区域的拓扑连通性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《类别数据分析导引》的封面，我心中涌起一股莫名的期待。作为一名刚刚踏入数据分析领域的新人，我深知扎实的基础理论和清晰的实践路径是多么重要。这本书的排版很舒服，字体大小适中，看起来丝毫不费力。我特别欣赏它在开篇就对“类别数据”这个概念进行了深入浅出的阐释，用了很多贴近生活的例子，比如商品分类、用户画像的标签体系等，一下子就把抽象的概念具象化了。作者在行文中展现了深厚的学术功底，但语言却十分平易近人，没有那种拒人于千里之外的晦涩感。读到讲解卡方检验和逻辑回归的部分时，我发现作者不仅仅是罗列公式，而是深入剖析了背后的统计学原理以及在处理非数值型数据时的独特优势。书中配的图表清晰明了，很多复杂的关系通过图形展示后，豁然开朗。我尤其喜欢其中一个章节，专门讨论了如何处理数据清洗和预处理过程中常见的“缺失类别”和“异常类别”问题，这对于我们日常工作来说简直是救命稻草。总而言之，这本书更像是一位经验丰富的前辈在手把手地带我入门，让我对后续的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，简直是类别数据分析领域的“百科全书”式的存在。我原本以为它会集中在某几个特定的模型上进行阐述，但没想到作者竟然涵盖了从描述性统计到高级机器学习应用的全链路。尤其让我印象深刻的是关于判别分析（Discriminant Analysis）和多重对应分析（Multiple Correspondence Analysis, MCA）的论述。作者没有止步于理论层面，而是用好几个大型数据集案例，展示了如何将这些经典但略显“过时”的技术，巧妙地整合到现代数据分析流程中，以挖掘出传统线性模型难以发现的潜在结构。书中对模型假设条件的讨论极其严谨，这一点对于追求严谨性的研究人员来说至关重要。当我读到如何利用Bootstrap方法来评估类别模型稳定性的那一节时，我立刻停下来，在自己的一个项目中进行了复现验证，效果立竿见影。这本书的理论深度足以支撑起一篇硕士论文的框架，但其行文逻辑又保证了自学者能够逐步跟进，这种平衡掌握得非常到位。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来形容这本书给我的感受，那就是“系统性重塑”。我过去零散地学过一些关于离散变量分析的知识，但总觉得它们像一个个孤岛，不成体系。这本《类别数据分析导引》就像一张巨大的地图，将这些知识点精准地标注在了正确的坐标轴上。它巧妙地构建了一个从“数据结构识别”到“模型构建与验证”再到“结果解释与部署”的闭环分析流程。让我印象深刻的是它对时间序列类别数据处理的章节，这通常是教科书容易忽略的难点。作者引入了马尔可夫链（Markov Chains）和隐马尔可夫模型（HMM）的概念，并以用户行为路径分析为例，展示了如何对有序的类别序列进行建模。这种前瞻性的内容安排，让我意识到类别数据分析远不止于静态的交叉表分析，它在动态过程建模中也有着巨大的潜力。这本书的结构设计，使得学习路径非常流畅，每读完一个大章节，都会感觉自己对整个领域有了更宏观的掌控力，这是其他任何单点技术的书籍都无法比拟的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格是极其冷静和客观的，仿佛一位经验丰富的法官在审阅证据。它没有过分煽情或夸大某些技术的魔力，而是冷静地剖析了每种类别数据处理方法的适用边界和内在局限性。例如，作者在对比朴素贝叶斯分类器和支持向量机（SVM）在二元分类问题上的表现时，没有偏袒任何一方，而是通过构建一系列边界模糊的数据集，清晰地展示了SVM在高维空间中的鲁棒性与朴素贝叶斯在小样本下的先验依赖性之间的微妙关系。这种“不偏不倚”的态度，反而让我更加信服书中的论断。我特别欣赏作者在讨论模型评估指标时，对召回率（Recall）和精确率（Precision）的深入权衡，并结合了不同业务场景的成本效益分析，这远比教科书中简单地介绍F1分数要深刻得多。读完这些章节，我感觉自己看待模型结果的角度都变得更加成熟和审慎，不再盲目追求最高的准确率数字，而是学会了从业务风险的角度去衡量模型的优劣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着多年业务背景的分析师，我最看重的是工具的书写是否“能用”。这本《类别数据分析导引》在这方面表现得近乎完美。它不仅仅停留在SAS或R语言的基础语法介绍上，而是直接提供了高度封装的、可以直接投入生产环境的代码片段和函数库调用说明。例如，在处理高维稀疏的文本标签数据时，书中详细对比了不同降维策略（如PCA vs. Latent Class Analysis）在计算效率和解释性上的取舍，并给出了优化的Python实现脚本。更难能可贵的是，书中还专门开辟了一章讨论了“可解释性AI（XAI）”在类别模型中的应用，教我们如何向非技术背景的决策者解释为什么模型会给出某个分类结果，这在商业落地中是至关重要的软技能。每次我感觉快要被复杂的统计术语绕晕时，翻到后面的“实战小结”或者“常见误区警示”，总能及时地被拉回现实，明确我下一步该做什么，而不是沉溺于纯粹的数学推导中。这本书是真正意义上的“将知识转化为生产力”的指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆