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出版者:Pearson Education

作者:Joseph F. Hair Jr

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:2009-3-5

价格:GBP 146.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780135153093

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 研究方法
• 研
• unscrambler
• 多元统计分析
• 数据分析
• 统计学
• 回归分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 判别分析
• 多变量数据
• 统计建模
• 数据挖掘

多元数据分析导论：从基础到前沿的实践指南 图书名称：多元数据分析导论：从基础到前沿的实践指南 作者： [此处留空，或填写虚构的作者名] 出版社： [此处留空，或填写虚构的出版社名] --- 内容简介： 在当今这个数据爆炸的时代，我们面临的挑战不再是数据量的多少，而是如何从海量、高维、复杂的观测数据中提炼出有意义的洞察和知识。本书《多元数据分析导论：从基础到前沿的实践指南》正是在此背景下应运而生，旨在为统计学、数据科学、机器学习、经济学、生物信息学、市场研究等多个领域的专业人士和高级学生提供一套全面、系统且深入的多元数据分析方法论与实践指导。 本书的独特之处在于，它不仅涵盖了多元统计分析的经典理论框架，更紧密结合了当代数据科学领域对复杂模型和实际应用的需求。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论推导，转而聚焦于方法背后的直觉理解、适用场景的精准判断，以及在实际数据集上的稳健操作。 全书内容架构清晰，逻辑严谨，由浅入深地构建起读者的知识体系。 第一部分：多元数据分析的基石 本部分首先确立了多元分析的数学和统计学基础。我们将回顾必要的概率论和线性代数知识，确保读者拥有必要的工具箱。随后，重点介绍多元数据的基本概念，包括数据结构、数据质量评估、缺失值处理（如多重插补法 MICE）以及离群点检测。我们详细阐述了多元正态性的检验与重要性，这是许多经典方法的理论前提。通过具体的案例，读者将学会如何从宏观上理解数据集的结构和潜在的相互依赖关系。 第二部分：降维技术与特征工程 面对维度灾难，降维是核心的解题思路。本部分系统介绍了主流的降维技术。 主成分分析 (PCA)： 我们深入探讨了基于特征值分解的PCA，不仅仅停留在计算协方差矩阵上，更阐释了其在数据方差最大化和信息压缩中的几何意义。同时，我们讨论了非线性降维方法的局限性与适用性。 因子分析 (Factor Analysis, FA)： 区分了描述性（PCA）与模型驱动（FA）的差异，详细讲解了因子载荷矩阵、旋转方法（如Varimax、Promax）在提高解释性上的作用，并讨论了因子得分的计算。 线性判别分析 (LDA) 与二次判别分析 (QDA)： 针对分类问题中的降维需求，我们对比了这两种方法在群体间均值向量差异假设下的表现，并探讨了它们在特征空间中的决策边界。 第三部分：依赖关系建模：回归与判别分析的拓展 本部分将视角转向数据点之间的相互关系建模，这是应用统计学的核心。 多元回归模型 (Multiple Regression)： 从经典的最小二乘法出发，扩展到处理多重共线性问题（如岭回归 Ridge Regression、套索回归 Lasso），并探讨了如何利用正则化方法实现变量选择。 多元方差分析 (MANOVA) 与协方差分析 (ANCOVA)： 深入剖析了如何检验多个因变量的均值向量是否存在显著差异，重点关注了Wilks' Lambda、Pillai's Trace等统计量的应用。 判别函数分析 (Discriminant Function Analysis)： 详细演示了如何构建判别函数以最大化组间差异，并评估分类的准确性和误分类成本。 第四部分：数据结构发现：聚类与分类 本部分聚焦于无监督和半监督学习中对数据内在结构（群体）的探索。 层次聚类 (Hierarchical Clustering)： 比较了凝聚法（Agglomerative）和分裂法（Divisive）的优劣，并详细讲解了不同连接标准（Single, Complete, Average Linkage）对树状图（Dendrogram）形态的影响。 非层次聚类 (Partitioning Methods)： 重点讲解了K-均值 (K-Means) 算法的优化过程，以及如何通过肘部法则（Elbow Method）或轮廓系数（Silhouette Score）确定最优的簇数K。我们还讨论了K-Medoids（PAM）在处理异常值时的鲁棒性。 混合模型聚类： 引入了基于概率模型的聚类方法，特别是高斯混合模型 (GMM)，它提供了一种比硬性划分更灵活的软聚类归属度。 第五部分：前沿与特定领域应用 为保持内容的时代性，本部分引入了当前数据分析领域的热点和挑战。 结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)： 作为一个强大的工具，SEM 允许研究人员检验复杂的理论模型，包括测量模型（因子分析）和结构模型（路径分析）。我们将重点讲解路径图的绘制、模型的识别与估计。 典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis, CCA)： 讨论了如何分析两个变量集之间的关系，例如，将一组自变量集与另一组因变量集进行关联分析，以发现潜在的共同结构。 应用案例与软件实现： 全书的每一个核心方法都配有详尽的R语言（或Python，视最终定稿而定）代码示例和真实数据集分析过程。读者将不仅理解“如何做”，更能掌握“如何高效地在专业软件中实现”。我们强调结果的可视化解释，确保分析结果能够清晰地传达给非技术背景的决策者。 本书的特点： 1. 强调直觉与应用： 避免过度数学化，注重方法背后的统计学假设和业务含义。 2. 平衡经典与现代： 覆盖了经典多元统计（如MANOVA, FA）与现代机器学习前置技术（如正则化回归、先进聚类）。 3. 实战导向： 贯穿实际数据集的分析流程，从数据清洗到最终报告撰写，提供完整的“从零到一”的实操指导。 无论您是希望通过严谨的统计方法验证理论假设的社会科学家，还是致力于从复杂数据中挖掘价值的数据工程师，抑或是准备进入高级统计学殿堂的研究生，《多元数据分析导论》都将是您案头不可或缺的指南。它不仅传授工具，更培养一种系统性、批判性地审视高维数据结构的能力。

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上学期几乎整个班都在抱怨这个顶着Nielsen SVP头衔的executive in residence根本搞不清楚多元统计, 就知道让大家" tell a STORY". 这学期在CS学院修DM的课看到他们怎么做presentation才顿悟. 引用Jan: In the real world your models have to take the "Meaningful Insights" and turn them into "Actionable Results" on which the client can make a fact based business decision, thus reducing risks and increasing rewards!

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