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出版者:Allyn & Bacon

作者:Albert Romano

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1977-02

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780205055753

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 科学
• 工业
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 实验设计
• 回归分析
• 统计建模

现代数据科学导论：理论、方法与实践 作者：[此处留空，或使用虚构的作者名，如：李明, 王芳] 出版社：[此处留空，或使用虚构的出版社名，如：科学技术出版社] --- 内容概述 《现代数据科学导论：理论、方法与实践》旨在为读者提供一个全面且深入的现代数据科学知识体系。本书超越了传统统计学的范畴，聚焦于如何利用计算工具、先进的算法和跨学科的知识，从海量、复杂的数据中提取有价值的洞察，并转化为实际的决策和创新。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与实践的可操作性。我们首先奠定坚实的数学和统计学基础，然后逐步引入机器学习、深度学习、大数据处理技术，以及数据可视化和解释性分析的最新进展。重点强调的是，数据科学不仅是关于算法，更是关于如何提出正确的问题、如何设计合理的实验、如何批判性地评估模型，以及如何将复杂的发现清晰地传达给非专业人士。 本书面向的读者群体广泛，包括计算机科学、工程学、经济学、社会科学以及生命科学等领域的学生、研究人员和希望通过数据驱动提升工作效率的专业人士。对于希望系统学习数据科学全貌，并掌握从数据获取到模型部署全流程的读者而言，本书将是一本不可或缺的参考资料。 --- 第一部分：数据科学的基石与环境 (The Foundations and Environment) 本部分为后续高级主题的顺利展开打下坚实的基础，侧重于理解数据科学的生态系统、基本工具链以及数据本身的属性。 第一章：数据科学的范式与跨学科性质 定义与演变： 明确数据科学在信息时代中的角色，区分其与传统统计学、数据挖掘和人工智能的区别与联系。 数据生命周期模型（CRISP-DM、KDD）： 介绍从商业理解、数据准备、建模、评估到部署的完整工作流程。 伦理、隐私与治理： 探讨数据偏见（Bias）、公平性（Fairness）、可解释性（Explainability）在现代数据项目中的核心地位，以及GDPR、CCPA等法规的影响。 第二章：编程环境与核心工具集 Python/R 语言速览： 侧重于数据科学相关的生态系统，包括 NumPy、Pandas（或R中的Tidyverse）在数据操作上的高效应用。 Jupyter/Colab 笔记本的使用： 掌握交互式编程环境，实现代码、输出、可视化和文本的无缝整合。 版本控制与协作： Git/GitHub 的基础操作，确保项目可复现性和团队协作的流畅性。 第三章：数据结构、质量与预处理 数据类型与存储格式： 深入探讨结构化、半结构化（JSON, XML）和非结构化数据（文本、图像）的特性。 数据清洗与缺失值处理： 比较均值/中位数插补、回归插补、多重插补（Multiple Imputation）的优缺点及适用场景。 异常值检测与平滑技术： 介绍基于统计（如箱线图、Z-Score）和基于距离（如LOF）的异常值识别方法。 特征工程基础： 变量转换（对数、Box-Cox）、离散化（Binning）以及如何从原始数据中创建有预测力的特征。 --- 第二部分：探索性分析与推断统计 (Exploratory Analysis and Inferential Statistics) 本部分重温并扩展了推断统计学的核心概念，强调在探索性数据分析（EDA）中如何运用这些工具来指导建模过程。 第四章：描述性统计与数据可视化 集中趋势与离散程度的深入理解： 不仅限于均值和标准差，探讨更鲁棒的统计量如中位数、四分位距（IQR）的意义。 分布拟合与检验： 正态性检验（Shapiro-Wilk, KS Test）及非参数分布的识别。 高级可视化技术： 利用 Seaborn/ggplot2 绘制复杂关系图，如小提琴图（Violin Plots）、热力图（Heatmaps）和配对图矩阵（Pair Plots）。强调可视化在发现交互作用和异方差性中的作用。 第五章：概率论基础与随机变量 概率分布详解： 重点关注伯努利、二项、泊松、指数和正态分布，及其在建模假设中的应用。 中心极限定理（CLT）的实践意义： 解释为什么大样本下均值的分布趋于正态，以及这对置信区间和假设检验的重要性。 大数定律（LLN）与模型收敛性。 第六章：假设检验与模型评估的统计学视角 P值、显著性水平与统计功效（Power）： 对这些核心概念进行更细致的辨析，避免常见的统计误解。 经典检验方法的应用与局限： T检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验在不同数据结构下的正确应用。 非参数检验方法： 介绍 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验等，以应对不满足正态性假设的情况。 多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）与校正方法（Bonferroni, Holm）。 --- 第三部分：经典与现代机器学习模型 (Classical and Modern Machine Learning) 本部分聚焦于构建和评估预测模型，从基础回归模型到复杂的集成学习方法。 第七章：线性模型与正则化 多元线性回归的深入探讨： 多重共线性（Multicollinearity）的诊断（VIF）与处理。 模型选择与评估指标： $R^2$ 的局限性，引入 AIC, BIC 作为信息准则。 正则化技术： 详细解析 Ridge (L2)、Lasso (L1) 和 Elastic Net 的机制，理解它们如何实现特征选择和防止过拟合。 第八章：分类模型与判别分析 逻辑回归（Logistic Regression）： 从概率建模角度理解 Log-Odds 和几率比（Odds Ratio）。 支持向量机（SVM）： 核函数的选择（线性、多项式、RBF）及其对高维空间映射的解释。 模型评估的度量标准： 混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC 曲线与 AUC 的应用场景。 第九章：树模型与集成学习 决策树原理： 熵、信息增益、基尼不纯度（Gini Impurity）在节点分裂中的作用。 集成方法的核心： 深入剖析 Bagging（如随机森林 Random Forests）和 Boosting（如 AdaBoost, Gradient Boosting Machines - GBM）。 XGBoost, LightGBM 与 CatBoost 框架： 介绍现代梯度提升算法在速度、精度和处理稀疏数据方面的优化策略。 第十章：无监督学习与降维 聚类分析： K-均值（K-Means）的初始化问题与优化；DBSCAN 在发现任意形状簇上的优势。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 链结方法的比较。 降维技术： 主成分分析（PCA）的数学原理、方差解释率；流形学习（t-SNE, UMAP）在可视化高维数据中的应用。 --- 第四部分：高级主题与应用拓展 (Advanced Topics and Applications) 本部分拓展到处理非结构化数据、序列数据以及模型的可解释性，使读者能够应对更前沿的数据科学挑战。 第十一章：时间序列分析与预测 时间序列的分解： 趋势、季节性、周期性与残差的识别。 平稳性检验与差分： ADF 检验与如何通过差分使序列平稳化。 经典模型回顾： ARIMA 模型族（AR, MA, ARMA, SARIMA）的识别、估计与诊断。 现代方法简介： 引入 Prophet 和基于 LSTMs 的时间序列预测。 第十二章：文本数据处理与自然语言基础 (NLP) 文本的向量化表示： Bag-of-Words (BoW), TF-IDF 的计算与局限性。 词嵌入（Word Embeddings）： Word2Vec (CBOW/Skip-gram) 和 GloVe 的原理介绍。 基础文本分类： 使用朴素贝叶斯和逻辑回归处理文本分类任务。 第十三章：深度学习简介与框架 神经网络基础： 感知机、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的作用。 前向传播与反向传播（Backpropagation）： 理解梯度下降的机制。 卷积神经网络（CNN）在图像数据中的应用概述。 循环神经网络（RNN/LSTM）在序列数据中的基础应用。 第十四章：模型可解释性（XAI）与因果推断 黑箱模型的挑战： 为什么我们需要解释模型？ 全局可解释性工具： 特征重要性（Feature Importance）的计算；偏依赖图（PDP）和个体条件期望（ICE）图。 局部解释技术： LIME 和 SHAP 值在解释单个预测背后的贡献。 超越相关性： 因果推断的初步介绍，如倾向性得分匹配（Propensity Score Matching），以更好地理解“为什么”而不是仅仅“是什么”。 --- 附录 A：统计学公式速查表 B：常用 R/Python 库函数参考 C：交叉验证与超参数调优策略详解（Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization）

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说实话，《Applied Statistics for Science and Industry》这本书给我最大的感受就是，它似乎完全忽略了“应用”这个词的真正含义。我满怀期待地想学习如何在科学研究和工业生产中实际运用统计学知识，结果却发现，这本书大部分篇幅都在讲解那些深奥的理论推导和复杂的数学证明。我翻来覆去看了好几遍，试图从中找到一些能够指导我实际操作的技巧和方法，但收效甚微。那些看似高深的统计模型，在书里被描述得过于抽象，根本无法让我产生将其应用到实际问题中的信心。我需要的是能够解决我实际工作中遇到的问题的工具和思路，而不是一大堆我无法理解的数学公式。这本书给我的感觉更像是一本理论教材，而非一本指导实践的应用指南。我甚至觉得，作者似乎更关注于展示他对统计学理论的深刻理解，而忽略了读者的实际需求。这让我感到非常失望，因为我当初购买这本书的目的，就是为了能够提升我在工作中的统计分析能力。现在看来，这本书对我而言，可能更适合那些已经具备扎实理论基础，并希望进一步深化理论理解的专业人士。对于我这样的普通读者，这本书的“应用”部分，简直形同虚设。

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天呐，我最近真的是被《Applied Statistics for Science and Industry》这本书折磨得够呛。我本来以为这本书会像它的名字一样，一本正经地教我在科研和工业领域如何应用统计学，结果呢？简直是一场噩梦！开篇就用一些我完全看不懂的数学符号和概念把我轰炸得晕头转向，像是掉进了一个由抽象公式构成的迷宫。我花了整整一个晚上，试图理解那个关于“正态分布的中心极限定理”的推导，感觉自己的脑子都要被烧坏了。而且，书中给出的例子，那些什么“小麦产量与肥料用量之间的关系”、“药物有效性检验”等等，虽然听起来高大上，但解读起来却异常晦涩。我反复翻看，试图从那些复杂的表格和图表中找到一丝逻辑，但往往是越看越糊涂。感觉作者完全没有考虑到我们这些统计学初学者，直接就把我们丢进了统计学的深水区。我甚至怀疑，作者是不是在故意刁难读者，想看看谁能坚持下来。我只能说，这本书的难度系数简直堪比攀登珠穆朗玛峰，而且还没有氧气瓶。我真心希望，如果将来有修订版，作者能稍微考虑一下读者的感受，多加一些循序渐进的解释，或者至少提供一些更容易理解的辅助材料。不然，对于大多数想要学习应用统计学的读者来说，这本书真的会成为一个难以逾越的障碍。我现在每天都在纠结，是该继续硬着头皮啃下去，还是干脆放弃，换一本更友好的入门书籍。这选择本身就足够让人头疼了。

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我对《Applied Statistics for Science and Industry》这本书中提到的某些案例分析，感到非常不满。虽然书中声称是“应用统计”的范例，但那些案例的设定和数据，都显得有些脱离实际，甚至有些过于理想化。我尝试着去理解这些案例背后的统计思想，但总觉得这些“完美”的数据和情境，并不能真正反映出现实世界中复杂多变的统计问题。我更希望看到的是一些真实、甚至是有些 messy 的数据，以及在处理这些不确定性数据时，如何运用统计学工具进行分析的详细过程。书中的案例，更像是教科书上的标准模型，而不是真正能够指导我在实际工作中遇到的具体问题的解决方案。这让我对这本书的“应用”价值产生了怀疑。如果书中能够提供一些来自真实科研项目或工业生产中的案例，并详细阐述如何从原始数据出发，进行预处理、建模、分析、解释和决策的全过程，那将是更有意义的。目前这本书中的案例，对我来说，更像是一种理论的展示，而不是一种实践的指导。我希望，未来的版本能够更多地关注案例的真实性和实用性，让读者能够从中获得切实的启发和帮助。

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我不得不说，《Applied Statistics for Science and Industry》这本书在对统计学背景知识的要求上，简直是“门槛”极高。在我开始阅读这本书之前，我以为只需要具备一些基础的数学知识就足够了，结果我大错特错了。书中大量地引入了微积分、线性代数以及一些更高级的概率论概念，而这些概念的讲解在书中却非常有限，或者说，它们被假设读者已经掌握。我感觉这本书更像是给那些已经具备了深厚数学功底的“专业人士”准备的，而不是面向广大想要学习应用统计学的学生或工程师。我每次遇到不熟悉的数学概念，都需要中断阅读，去翻阅其他的数学教材来学习，这极大地打断了我的学习思路，也让我感到非常沮丧。我希望，如果这本书的目标读者是更广泛的群体，那么在内容中能够提供一些必要的数学背景知识的简要回顾或解释，或者至少给出一些推荐的参考书籍。否则，对于很多没有经过系统数学训练的读者来说，这本书将是一座难以逾越的高山。我真的觉得，作者在编写这本书时，可能没有充分考虑到读者的知识背景多样性，而只是以自己的专业视角来编写。

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这本书的公式和符号使用，可以说是非常“任性”的。我花了大量的时间去熟悉那些层出不穷的希腊字母、下标、上标以及各种特殊的数学符号，感觉自己像是在学习一门新的外星语言。而且，书中对这些符号的定义和使用，有时候并不是特别一致，或者说，在不同的章节里，同一个符号可能会有不同的含义，这让我感到非常困惑。我需要不停地对照附录或者前面的章节，才能弄清楚每一个符号代表的意义。更糟糕的是，作者在推导公式时，经常会省略一些关键的步骤，或者直接跳过一些比较复杂的推导过程，留给读者自己去“脑补”。我理解对于专业人士来说，这些省略可能是可以理解的，但对于我这样的读者来说，这些省略的地方恰恰是我最需要详细解释的部分。我感觉自己就像是在被作者“考验”，看我能不能自己把这些空白填补上。这种不严谨或者说“偷懒”的推导方式，让我对公式的理解大打折扣，也极大地削弱了我学习的积极性。我希望，作者在讲解公式时，能够更加清晰、完整，避免使用不一致的符号，并尽量给出完整的推导过程，这样才能真正帮助读者理解这些复杂的数学工具。

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这本书的语言风格，简直是一场文字的“灾难”。我感觉自己每读一句话，都像是在和一位哲学教授进行对话，充满了晦涩的术语和冗长的句子。作者似乎非常享受使用那些听起来高深莫测的词汇，却丝毫没有考虑过读者是否能够理解。我经常需要停下来，翻阅词典，或者上网搜索那些陌生的统计学专业术语，才能勉强明白作者到底想表达什么。而且，句子结构也非常复杂，经常是主语、谓语、宾语都被拉得很长，中间夹杂着各种插入语和修饰语，读起来就像是绕口令一样，让人费尽心思去理解。我花了很长时间，才勉强理解了第一章的内容，但感觉自己已经消耗了大量的脑细胞。我怀念那种清晰、简洁、易于理解的语言风格，那种能够将复杂概念用通俗易懂的语言解释清楚的表达方式。这本书完全没有给我这种感觉，反而让我觉得，作者似乎在故意制造理解的门槛，让普通读者望而却步。我只能说，这本书的语言风格，是我阅读过程中最痛苦的部分之一。我希望，未来的统计学教材，能够更加注重语言的易读性，用更平实的语言来解释复杂的概念，让更多的人能够轻松地学习统计学。

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我必须得说，《Applied Statistics for Science and Industry》这本书中的练习题，简直是我学习过程中的一大阻碍。我本来想通过做练习题来巩固和检验我学到的知识，结果却发现，大部分的题目都极其刁钻，而且与书中的讲解内容联系并不紧密。很多题目都需要我花费大量的时间去查阅其他的资料，或者反复阅读书中模糊不清的章节才能勉强理解题意。更令人沮丧的是，书后的答案解析非常简略，甚至很多题目都没有提供详细的解题步骤，这让我无法知道自己错在哪里，也无法从错误中学习。我感觉这些练习题更像是作者用来炫耀自己理论深度的一种方式，而不是真正帮助读者理解和掌握知识的工具。我曾经尝试过自己解决几个题目，结果发现自己越做越迷茫，越做越沮丧。我甚至开始怀疑，是不是自己根本就没有学习统计学的才能。一本好的教材，应该提供有层次、有针对性的练习题，并配以详细的解析，才能真正帮助读者提高。这本书在这方面，做得非常不够。我真心希望，如果作者在编写过程中，能多从读者的角度出发，设计一些更贴近实际应用、难度适中的练习题，并提供更详尽的答案解析，那将会大大提升这本书的学习价值。

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说实话，《Applied Statistics for Science and Industry》这本书在内容组织方面，给我留下了一种混乱无序的印象。我尝试着按照目录的顺序阅读，但却发现章节之间的联系并不那么紧密，有时甚至感觉像是在阅读几本不同书籍的拼凑。我发现，书中某些概念的引入似乎没有明确的逻辑顺序，导致我在学习后面的章节时，会发现前面遗漏了一些关键的铺垫，或者反之，又会遇到一些在后面才得到解释的术语。这种跳跃式的讲解方式，让我在理解知识点时感到非常吃力，需要不断地来回翻阅，才能建立起完整的知识体系。我希望能有一个更加清晰、连贯的内容组织结构，让读者能够循序渐进地掌握统计学知识。例如，对于一个新概念的引入，最好能先给出其直观的解释和应用场景，然后再深入到理论推导和数学证明。而这本书，似乎更多地是直接抛出理论，然后才勉强给出一些不甚清晰的应用例子。这种方式，对于我这样的初学者来说，无疑增加了学习的难度。我希望，作者在后续的修订中，能够重新梳理内容的逻辑顺序，让整本书的结构更加紧凑、流畅，便于读者更好地消化和吸收。

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这本书的排版和设计，简直是反人类级别的。我花了至少半个小时才勉强适应那种密密麻麻的文字和杂乱无章的图表。字体的大小和行距都让人觉得非常不舒服，长时间阅读下去，眼睛简直要爆掉。更别提那些图片和图表了，它们的位置总是和相关的文字隔得很远，或者根本就对不上号，让人有一种在玩捉迷藏游戏的错觉。我经常需要来回翻页，才能找到一张图表所对应的说明，这大大降低了我的阅读效率。而且，那些公式的排版也十分糟糕，很多符号都显得非常小，很难辨认清楚，这使得理解那些复杂的统计模型变得更加困难。我甚至怀疑，这本书的编辑是不是对“美学”这个词毫无概念。我之前读过很多统计学方面的书籍，它们通常都有清晰的结构、美观的排版和易于理解的图示，但这本书却恰恰相反。它给我的感觉就像是一堆零散的笔记被随意地堆砌在一起，缺乏整体的规划和设计。我只能说，这本书在视觉体验上，实在是太差了，差到让人产生放弃阅读的念头。我希望出版社能够重视一下图书的排版和设计，毕竟，一本好的图书，不仅仅是内容重要，它的呈现方式同样至关重要。我希望下一本能有更好的体验。

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这本书的“工业”应用部分，也让我感到有些失望。《Applied Statistics for Science and Industry》听起来似乎能提供很多关于工业领域统计应用的见解，但实际上，我翻了很久，都没有找到一些真正能够指导我如何在实际工业生产中解决具体问题的案例或者方法。书中的例子，更多的是一些非常基础的、脱离实际的“教科书式”的例子，比如简单的抽样调查或者质量控制的理论介绍。我期望看到的，是关于大数据分析在工业中的应用、机器学习在工业预测中的作用、或者如何利用统计学优化生产流程等等更具前瞻性和实用性的内容。但这本书的内容，感觉有些陈旧，并没有跟上当前工业领域统计应用发展的步伐。我尝试着从中寻找一些灵感，但收效甚微。感觉这本书更像是停留在几十年前的统计学应用层面，而没有充分体现出“工业”这个词所蕴含的现代科技和实践意义。我希望，未来的版本能够更加关注当前工业领域的热点和发展趋势，提供更具前沿性和实践指导性的内容。

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