具体描述
应用多元统计分析（第2版），ISBN：9787301167724，作者：（德）哈德勒，（比）西马工著，陈诗一 译
《现代数据科学导论：方法、工具与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代数据科学领域的知识体系，涵盖从基础理论到前沿应用的各个层面。我们致力于构建一座连接统计学、计算机科学与实际业务需求的桥梁，帮助读者掌握利用复杂数据集解决实际问题的核心能力。全书结构清晰，逻辑严谨，力求在理论的深度与实践的可操作性之间找到完美的平衡点。 第一部分：数据科学的基石与思维 本部分着重于奠定坚实的数据科学思维基础。我们将从数据科学的本质、历史演进及其在现代社会中的角色入手，清晰界定数据科学家所需具备的核心素养。 第一章：数据科学概览与方法论 详细阐述数据科学的生命周期，包括问题定义、数据采集、数据清洗、探索性分析（EDA）、建模、评估与部署。重点剖析“CRISP-DM”和“ASUM-DM”等主流方法论的优缺点及适用场景。讨论从描述性统计到推断性统计的思维转换，强调在不确定性下做出决策的原则。 第二章：数据结构与管理基础 深入探讨不同类型的数据结构（如时间序列、空间数据、网络数据）的特点及其存储要求。详细介绍关系型数据库（SQL）与非关系型数据库（NoSQL，如MongoDB、Cassandra）的基本操作和适用场景，着重于高效数据查询与预处理的技术。 第三章：统计推断与概率模型入门 回顾核心概率论概念（如大数定律、中心极限定理），并将其应用于构建可靠的统计推断框架。介绍参数估计方法（如最大似然估计MLE、矩估计Method of Moments）的原理与应用。本章将侧重于“假设检验”的构建逻辑与解读，确保读者能够科学地验证研究假设。 第二部分：数据探索、可视化与预处理技术 高质量的数据是成功建模的前提。本部分将聚焦于如何高效地“理解”和“准备”原始数据。 第四章：探索性数据分析（EDA）的艺术 EDA不仅仅是计算均值和标准差。本章深入探讨多变量数据探索的技巧，包括使用箱线图、散点图矩阵、热力图等可视化工具揭示数据中的隐藏结构、异常值和相关性。重点介绍如何使用主成分分析（PCA）的降维思想辅助早期探索。 第五章：数据预处理与特征工程 这是决定模型性能的关键步骤。我们将详尽讨论缺失值（Missing Values）的处理策略（如插补法、删除法），异常值（Outliers）的识别与平滑技术。更重要的是，本章将大量篇幅用于特征工程：如何通过特征交叉、特征转换（如Box-Cox变换）、特征编码（如独热编码、目标编码）来最大化原始数据的潜在信息量。 第六章：高级数据可视化与解释 超越基础的柱状图和饼图，本章探讨用于复杂数据分析的可视化技术，如交互式可视化（使用Plotly或Bokeh）、分面可视化（Faceting）以及如何利用视觉设计原则（如颜色、布局）有效传达分析结果，确保信息传递的准确性和冲击力。 第三部分：机器学习与预测建模 本部分系统地介绍主流的机器学习算法，从监督学习到无监督学习，并强调模型选择和评估的科学性。 第七章：经典回归与分类模型 详细解析线性回归（Linear Regression）的理论基础、多重共线性问题及岭回归（Ridge）、Lasso回归的正则化机制。在分类方面，深入讲解逻辑回归（Logistic Regression）的概率建模过程，并引入支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其在非线性分类中的应用。 第八章：决策树与集成学习 决策树是可解释性强的模型。本章分析ID3、C4.5和CART算法的构建流程，着重讨论过拟合问题。随后，重点转向集成学习方法：Bagging（如随机森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）。特别介绍XGBoost、LightGBM等高性能框架的优化策略。 第九章：无监督学习与模式识别 介绍聚类分析的核心思想，包括K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）的算法细节与收敛性分析。深入探讨关联规则挖掘（Apriori算法）在市场篮子分析中的应用。对于降维，除了第一部分介绍的PCA，本章补充了流形学习（如t-SNE）在可视化高维数据中的作用。 第十章：模型评估、选择与交叉验证 构建模型易，评估模型难。本章详细讲解分类模型的评价指标（精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线与AUC），以及回归模型的评价指标（MSE, MAE, $R^2$）。重点阐述交叉验证（Cross-Validation）的变体（如K折、留一法）如何确保模型泛化能力的可靠性。 第四部分：前沿主题与模型部署 本部分探索数据科学领域的新兴热点，并指导读者如何将训练好的模型投入实际应用。 第十一章：时间序列分析与预测 处理时间依赖性数据的专用技术。介绍时间序列分解（趋势、季节性、周期性），平稳性检验（ADF检验）。深入讲解经典的ARIMA模型族，以及如何利用状态空间模型和更现代的Prophet模型进行短期和长期预测。 第十二章：模型可解释性（XAI）与公平性 随着模型复杂度的增加，透明度变得至关重要。本章介绍LIME（局部可解释模型解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）等工具，帮助理解复杂模型内部的决策依据。同时，讨论数据和模型中的偏见（Bias）来源，以及如何从技术层面提升模型的公平性与稳健性。 第十三章：机器学习系统化与 MLOps 基础 将模型从实验台推向生产环境需要系统的工程支持。本章介绍模型部署的基本流程（API化），版本控制策略，以及监控模型在真实世界中性能漂移（Drift）的关键指标和应对措施。 结语 本书的最终目标是培养读者独立思考、批判性评估和高效解决实际问题的能力。我们鼓励读者在掌握这些工具和方法后，能够根据具体业务场景灵活组合，构建出既具有统计严谨性又兼具预测效能的完整数据科学解决方案。本书内容全面覆盖了数据获取、处理、建模、评估到部署的全流程，为有志于进入或提升数据科学领域的专业人士提供了扎实的理论基础和丰富的实践指导。
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