专家亲授：极深度大数据专用统计理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 大数据
• 统计理论
• 深度学习
• 专家指导
• 数据分析
• 机器学习
• 统计建模
• 数据挖掘
• 专业书籍
• 技术精讲

阿里巴巴集团内部使用，效果显着

　　大数据的统计计算是进行资料探索和分析採撷的基础。在实际应用中会遇到两个问题：一个是需要使用多少资源；另一个是计算时间，它关系到资料探索分析的效率和效果。人们都希望花更少的钱，并且希望计算时间更短，但对于某个确定的计算过程，它们是成反比的。

　　本书作者从统计计算的演算法入手，重构其计算过程，从而同时降低资源使用量和计算时间。作者提出一套完整的关于大数据统计的计算理论，包括常用的各种统计量和统计方法，开发的资料分析工具已经在阿里巴巴集团内部的多个部门使用，并取得显着效果。　

专家推荐

　　本书提出了一套适合于分散式运算的统计计算方法，透过对一些基础统计量的计算，可获得有关资料集更全面的统计资讯，进而可以进行进阶的统计分析，例如，区间估计、线性回归、主成分分析等。可以说，本书从统计计算的角度，整理出一套对大数据分析有实用价值的统计理论，并形成参考程式。－潘爱民 阿里云首席架构师

　　相信大多数从事数值计算的技术人员都读过一系列叫作Numerical Recipe in C/Fortran/Java 的书。眼前这本书或许可以叫作Numerical Statistics Recipes in Java，和那个系列一样，对重新快速学习和使用数值统计演算法来实现资料分析应用的读者来说，这本书是一本不错的入门手册。－何万青 博士 英特尔技术计算集团技术计算架构师

统计学基础与应用实践：从理论深度到行业前沿 本书导读： 在数据驱动的时代，统计学已不再是少数专业人士的工具，而是各行各业从业者必备的核心能力。本书旨在为广大读者，无论您是刚刚接触统计学的学生，还是希望深化现有知识的行业人士，提供一个全面、严谨且极具实操性的学习路径。我们将从最基本的统计学概念出发，逐步深入到高阶的建模技术和现代数据分析的前沿应用，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”。 第一部分：统计思维的构建与描述性统计 本部分将为读者打下坚实的统计学基础。我们将首先探讨统计学的基本概念，包括总体与样本、参数与统计量，以及数据收集的方法论和抽样技术的合理性。我们着重强调统计思维的建立，即如何用量化的语言来描述世界，理解变异性的本质。 随后，我们将详细阐述描述性统计的核心工具。这包括对集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位距）的深度解析。书中会用大量的真实案例来展示，如何通过恰当的可视化手段（如直方图、箱线图、散点图）有效地传达数据故事，避免常见的误读。我们不会止步于公式的罗列，而是深入探讨每种度量背后的统计学意义及其在不同数据分布下的适用性。例如，正态分布、偏态分布下的统计量选择差异，以及如何识别和处理异常值对描述性统计结果的影响。 第二部分：概率论基础与统计推断的基石 统计推断是本书的核心环节。要实现从样本到总体的可靠预测，必须建立在扎实的概率论基础之上。本部分将系统回顾离散型和连续型随机变量的概率分布，重点讲解二项分布、泊松分布、指数分布，以及最重要的正态分布及其标准化（Z分数）。 随后，我们将过渡到统计推断的两大支柱：参数估计和假设检验。在参数估计部分，我们会详细讨论点估计和区间估计的原理，特别是置信区间的构建与解释，强调区间估计在不确定性量化中的关键作用。 在假设检验部分，我们将彻底解析零假设与备择假设的设定逻辑、I类错误（$alpha$错误）与II类错误（$eta$错误）的权衡，以及统计功效（Power）的计算。本书会系统性地引导读者掌握各种标准检验方法的应用场景，包括Z检验、T检验（单样本、独立样本、配对样本）和方差分析（ANOVA）的原理与操作流程。我们强调对检验结果的批判性解读，区分统计显著性与实际重要性。 第三部分：回归分析的深度探索与模型诊断 回归分析是应用统计学中最强大、最灵活的工具之一。本书将从最基础的简单线性回归出发，逐步扩展到多元线性回归。我们将详细探讨最小二乘法的数学原理，以及如何通过残差分析来评估模型的拟合优度（$R^2$、调整$R^2$）。 进阶章节将深入探讨回归模型中的核心挑战：多重共线性、异方差性和自相关性。我们将介绍处理这些问题的专业技术，例如特征选择方法（逐步回归、Lasso、Ridge回归的原理和实践）、稳健回归技术，以及如何利用广义最小二乘法（GLS）来修正模型结构。 此外，本书将覆盖非线性回归模型和广义线性模型（GLM）。特别是针对分类响应变量（如Logistic回归）和计数数据（如泊松回归），我们将详细阐述其模型设定、参数解释（如优势比Odds Ratio）和模型选择标准（如AIC、BIC）。 第四部分：高级统计模型与时间序列分析 本部分面向希望掌握更复杂数据建模技术的读者。我们将探讨方差分析（ANOVA）的高级应用，包括多因素实验设计、交互作用的检验与解释，以及非参数统计方法（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）在不满足正态性或方差齐性假设时的应用策略。 时间序列分析将作为单独的模块呈现。我们将介绍时间序列数据的基本特性（平稳性、趋势、季节性），以及如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来识别序列结构。核心内容将集中在经典的时间序列模型，如ARIMA模型的构建、参数估计和模型诊断。读者将学习如何应用移动平均模型和平滑技术来预测未来趋势。 第五部分：非参数方法、贝叶斯统计入门与现代统计软件应用 认识到现实世界数据分布的复杂性，本书将用专门的章节介绍非参数统计学的应用场景，包括符号检验、秩和检验等，它们是处理小样本或非正态数据的有力武器。 同时，本书将适度引入现代统计学的重要分支——贝叶斯统计。我们将解释贝叶斯推断的核心思想（先验、似然、后验），并简要介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的基本概念，为读者后续深入学习奠定概念基础。 贯穿全书的实践环节，我们将结合当前主流的统计分析软件（如R语言或Python的统计库），提供大量结构清晰、可复现的代码示例和练习。这些实践将帮助读者将抽象的理论知识转化为解决实际问题的能力，从数据清洗、模型构建到结果的可视化呈现，实现端到端的统计分析流程掌握。 总结与展望： 本书的最终目标是培养读者成为一名能够独立思考、审慎决策的“统计实践者”。通过对从基础概率到复杂模型的系统性学习，读者将能够选择最合适的统计工具来应对真实世界中遇到的各种数据挑战，真正做到用数据说话，用统计支撑决策。

前言

第1 章 基本概念
1.1 资料类型
1.2 整体和样本
1.3 参数和统计量
1.4 分散式运算

第2 章 单变数基本统计量
2.1 数量统计量
2.2 频率统计量
2.3 次序统计量

第3 章 单变数资料的分佈
3.1 长条图  
3.2 经验分佈
3.3 近似分位数和近似百分位数
3.4 PP、QQ 机率图
3.5 单变数的基本统计资讯

第4 章 多变数的资料特征
4.1 协方差
4.2 相关系数
4.3 协方差和相关系数的计算实现
4.4 资料表的基本统计结果

第5 章 资料探索
5.1 扩充长条图     
5.2 交叉表

第6 章 极限定理
6.1 大数定理
6.2 中心极限定理

第7 章 常用的分佈函数介绍
7.1 基本定义
7.2 标准正态分佈（Z 分佈或U 分佈）
7.3 卡方分佈（Χ2 分佈）
7.4 学生T 分佈
7.5 F 分佈

第8 章 常用分佈函数计算
8.1 函式定义
8.2 函数性质及相互间的关系
8.3 分佈函数关系图
8.4 分佈函数的计算
8.5 产生常用分佈的乱数

第9 章 参数估计
9.1 点估计与区间估计
9.2 单一整体的参数估计
9.3 两个整体的参数估计

第10 章 假设检验
10.1 基本概念
10.2 参数检验
10.3 单一整体参数的检验
10.4 两个整体参数的检验

第11 章 非参数检验
11.1 PEARSON 拟合优度Χ2 检验
11.2 两个变数的列联表检验
11.3 K-S 检验
11.4 符号检验
11.5 秩统计量和秩检验方法

第12 章 方差分析
12.1 单因素方差分析
12.2 双因素方差分析

第13 章 多元线性回归
13.1 数学模型
13.2 显着性检验
13.3 计算步骤
13.4 程式实现
13.5 多重共线性
13.6 逐步回归

第14 章 主成分分析
14.1 计算步骤
14.2 程式实现
14.3 应用举例

第15 章 判别分析
15.1 距离判别
15.2 FISHER 判别
15.3 BAYES 判别
15.4 判别演算法的综合模型
15.5 应用举例

第16 章 模型评估曲线
16.1 相关概念
16.2 定义
16.3 计算实现

参考文献

前言

　　大数据的统计计算是进行资料探索和分析採撷的基础。在实际应用中，随着资料规模的快速增长，资料会分散式储存在多台电脑上，即使最简单的求和操作都需要多台电脑协作完成，并且需要分钟等级的计算时间，这样我们将面对以下两个问题：

　　需要使用多少资源，即所要付出的成本。计算需要多少时间，它关系到资料探索分析的效率和效果。人们都希望花更少的钱，并且希望计算时间更短，但对于某个确定的计算过程，它们是成反比的。这就是我在大数据统计实作中经常遇到的情况，当研究了一个又一个计算效能问题之后，我惊奇地发现，这些不同的演算法间是有共通性的，这就吸引我去深入研究，最后形成了一套完整的理论，包含常用的各种统计量和统计方法。以本书内容开发为基础的资料分析工具已经在阿里巴巴集团内部的多个部门使用，并取得了显着效果。

　　首先举一个实例，使大家有一个直观的印象：对于10TB 的资料，大约有1.25MB 个资料，以求和计算为例，使用很多人熟悉的分散式SQL 进行计算：

　　SELECT SUM(COL1) AS COL1_SUM, COUNT(COL2) AS COL2_CNT, …FROM DATA_TABLE;共执行了4 分44.062 秒，在该SQL 叙述中，每列只算了一个统计量。然后使用本书的计算方法，计算更多的统计量，包含：总个数、总和、平均值、方差、标准差、标准误、变异系数、立方和、四次方和、二阶原点矩、三阶原点矩、四阶原点矩、二阶中心矩、三阶中心矩、四阶中心矩、偏度、峰度；最大值、最小值、极差、最大的100 个值、最小的100 个值；资料分佈长条图、经验分佈函数、近似百分位元值。如果不同数值的个数小于10000 个，会将其频数资讯计算出来，并有精确百分位值、中值、众数；协方差矩阵、相关系数矩阵。获得所有的这些统计量使用的计算节点数目与用SQL 叙述获得的大致相同，花费的计算时间为：4 分53.673 秒。计算这么多内容才多花约10 秒，说明本书介绍的演算法够高效吧！但这还只是一个开头。

　　接下来，做一个更有挑战的实验，除了上面这些统计量，我们再加入一些进阶的统计计算，区间估计、参数检验、非参数检验、线性回归、共线性分析、方差分析、主成分分析，完成这些需要多久呢？答案是4 分53.766秒。多么神奇的事情！对这些大数据进行进阶统计计算只多用了不到0.1秒。这种计算效率的加强够显着了，我们无须再为资源和时间发愁了。

　　本书透过文字描述、数学运算式和程式码，将整个统计计算过程清晰地展现在读者眼前。全书揭示了各种统计概念和方法，以及它们内在的连结，并根据其特点，对各自的计算公式进行恒等转换，找到更适合大数据的计算方式。书中提供的范例程式码可以帮助读者进一步了解演算法细节，便于将书中的方法运用于实际计算。

　　本书适合对大数据分析有兴趣的读者阅读，前面的章节比较容易了解，包含了常用统计量的计算；后面的各章节需要读者具备一些基础知识，建议读者根据自己的兴趣和工作需要，选择对应的内容进行参考。

　　在本书撰写过程中，感谢初敏、陈一甯、张东晖的支援和帮助，感谢蔡甯、高志涵在演算法方面的讨论和交流，感谢邓钟强、蔡甯、高志涵、蒋耘、罗毅、谭望达、代斌、周俊、王少萌、姜晓燕、王乐珩、曹传宇等同事，一同将此理论应用于实际。

　　因作者水准有限，书中难免有不妥或疏漏之处，敬请广大专家和读者批评、指正！

　　我的电子邮件地址为：yangxu@alibaba-inc.com。

评分☆☆☆☆☆

尽管书名听起来非常高大上，充满了“专家亲授”和“极深度”的字样，但实际阅读过程中，我发现内容并没有预期的那么“极深度”。许多概念的解释显得有些浅尝辄止，并没有深入到理论的根源。例如，在讲解某个高级统计模型时，书中只是简单地罗列了公式和应用场景，但对于模型背后的数学推导过程，或者不同模型之间的细微差异和适用条件，并没有进行详细的阐述。这让我感觉更像是对现有知识点的一个概览，而非真正意义上的“极深度”探索。对于有一定统计学基础的读者来说，可能会觉得这些内容有些“嚼过的馍”，缺乏新意和启发。我本期望这本书能够带领我深入理解那些复杂模型的构建原理，洞悉其精妙之处，从而在实际工作中能够更加灵活地运用。然而，这本书更多的是提供了一些“是什么”，而对“为什么”和“怎么做”的深入挖掘略显不足。对于想要在统计理论领域进行深度钻研的读者，这本书可能无法满足其期望。

评分☆☆☆☆☆

我觉得这本书的理论体系构建得相当不清晰。虽然书名中强调了“专用统计理论”，但实际内容却显得有些杂糅，缺乏一个贯穿始终的主线。不同章节之间的逻辑联系并不紧密，有时甚至会感觉是在拼凑一些独立的知识点。我在阅读过程中，很难将书中的各个部分整合起来，形成一个完整的知识框架。特别是，对于“大数据”这个背景的体现，我觉得也是比较薄弱的。很多统计理论本身就可以应用于大数据，但这本书并没有专门针对大数据带来的挑战（如维度灾难、海量数据处理、分布式计算等）提出更具针对性的统计方法或者优化策略。它更多的是在介绍一些基础的统计理论，然后简单地提及这些理论可以应用于大数据。这让我觉得书名中的“大数据专用”有些名不副实。我期待的是一本能够深入探讨大数据环境下特有的统计问题，并提供相应解决方案的书籍，但这本书在这方面的着墨不多，显得有些泛泛而谈。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版真的很糟糕。封面设计有点过于花哨，色彩搭配也有些突兀，第一眼看上去就让人觉得不够专业。翻开书页，纸张的质量只能说一般般，印刷字体的大小和行间距也有些不协调，读起来总觉得有些费力。尤其是那些公式和图表，排版得乱七八糟，有的地方甚至出现了重叠或者缺失，需要反复对照才能看明白。对于一本讲解“专用统计理论”的书籍来说，这种基础的排版问题真的会极大地影响阅读体验。我花了很长时间才适应这种混乱的视觉呈现，有时候甚至会因为找不到某个关键词或者公式而感到沮丧。如果作者和出版社能在排版上多花点心思，相信这本书的价值会得到更好的体现。我个人认为，一本好的技术类图书，除了内容本身要严谨扎实，易读性也非常重要，而这本书在这方面还有很大的提升空间。希望在未来的版本中，这个问题能够得到改善，让读者能够更专注于学习内容本身。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分，我真的觉得很令人失望。作者似乎花费了大量的篇幅来罗列各种各样的数据集和分析结果，但这些案例的“真实性”和“典型性”却让我产生了很大的疑问。许多案例的数据来源不明，分析过程也过于简化，甚至有些结果看上去像是刻意设计出来为了支撑某个观点，而不是从实际数据中自然得出的。例如，在讲解一个关于“时间序列预测”的案例时，书中直接给出了一个非常漂亮的预测曲线，但对于模型的选择、参数的调整、以及误差的分析等关键步骤，却一带而过。这让我感觉这些案例更像是“教科书式的演示”，缺乏了在真实复杂环境中解决问题的指导意义。我希望看到的，是能够体现数据分析过程中遇到的各种挑战，包括数据清洗、异常值处理、模型选择的困境等，并能从中学习到作者是如何一步步克服这些困难的。可惜的是，这本书的案例部分更多的是一种“结果展示”，而非“过程还原”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格实在是太晦涩了，读起来就像在啃一本古籍，每个句子都充满了复杂的长句和生僻的专业术语。我尝试着去理解，但很多时候，即使我查阅了相关资料，也很难完全捕捉到作者想要表达的核心意思。感觉作者似乎不太在意读者的理解能力，直接将一些非常专业、非常抽象的概念一股脑地抛了出来，完全没有循序渐进的过程。例如，在讲解一个关于“非参数统计”的章节时，书中大量使用了“局部线性嵌入”、“核密度估计”等词汇，并且没有给出任何直观的比喻或者简单的例子来辅助理解。这对于初学者来说，无疑是一道难以逾越的鸿坎。我感觉自己像一个迷失在知识迷宫中的探险者，虽然知道宝藏就在前方，但却苦于找不到正确的路径。我期望的是一本能够引导我逐步深入的教材，而不是一本让我望而却步的参考书。如果这本书能够采用更简洁明了的语言，多一些图示和案例分析，相信会大大降低阅读门槛，吸引更多的读者。