專傢親授：極深度大數據專用統計理論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阿裏巴巴集團內部使用，效果顯著

　　大數據的統計計算是進行資料探索和分析採擷的基礎。在實際應用中會遇到兩個問題：一個是需要使用多少資源；另一個是計算時間，它關係到資料探索分析的效率和效果。人們都希望花更少的錢，並且希望計算時間更短，但對於某個確定的計算過程，它們是成反比的。

　　本書作者從統計計算的演算法入手，重構其計算過程，從而同時降低資源使用量和計算時間。作者提齣一套完整的關於大數據統計的計算理論，包括常用的各種統計量和統計方法，開發的資料分析工具已經在阿裏巴巴集團內部的多個部門使用，並取得顯著效果。　

專傢推薦

　　本書提齣瞭一套適閤於分散式運算的統計計算方法，透過對一些基礎統計量的計算，可獲得有關資料集更全麵的統計資訊，進而可以進行進階的統計分析，例如，區間估計、綫性迴歸、主成分分析等。可以說，本書從統計計算的角度，整理齣一套對大數據分析有實用價值的統計理論，並形成參考程式。－潘愛民 阿裏雲首席架構師

　　相信大多數從事數值計算的技術人員都讀過一係列叫作Numerical Recipe in C/Fortran/Java 的書。眼前這本書或許可以叫作Numerical Statistics Recipes in Java，和那個係列一樣，對重新快速學習和使用數值統計演算法來實現資料分析應用的讀者來說，這本書是一本不錯的入門手冊。－何萬青 博士 英特爾技術計算集團技術計算架構師

統計學基礎與應用實踐：從理論深度到行業前沿 本書導讀： 在數據驅動的時代，統計學已不再是少數專業人士的工具，而是各行各業從業者必備的核心能力。本書旨在為廣大讀者，無論您是剛剛接觸統計學的學生，還是希望深化現有知識的行業人士，提供一個全麵、嚴謹且極具實操性的學習路徑。我們將從最基本的統計學概念齣發，逐步深入到高階的建模技術和現代數據分析的前沿應用，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“為什麼”和“如何做”。 第一部分：統計思維的構建與描述性統計 本部分將為讀者打下堅實的統計學基礎。我們將首先探討統計學的基本概念，包括總體與樣本、參數與統計量，以及數據收集的方法論和抽樣技術的閤理性。我們著重強調統計思維的建立，即如何用量化的語言來描述世界，理解變異性的本質。 隨後，我們將詳細闡述描述性統計的核心工具。這包括對集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、四分位距）的深度解析。書中會用大量的真實案例來展示，如何通過恰當的可視化手段（如直方圖、箱綫圖、散點圖）有效地傳達數據故事，避免常見的誤讀。我們不會止步於公式的羅列，而是深入探討每種度量背後的統計學意義及其在不同數據分布下的適用性。例如，正態分布、偏態分布下的統計量選擇差異，以及如何識彆和處理異常值對描述性統計結果的影響。 第二部分：概率論基礎與統計推斷的基石 統計推斷是本書的核心環節。要實現從樣本到總體的可靠預測，必須建立在紮實的概率論基礎之上。本部分將係統迴顧離散型和連續型隨機變量的概率分布，重點講解二項分布、泊鬆分布、指數分布，以及最重要的正態分布及其標準化（Z分數）。 隨後，我們將過渡到統計推斷的兩大支柱：參數估計和假設檢驗。在參數估計部分，我們會詳細討論點估計和區間估計的原理，特彆是置信區間的構建與解釋，強調區間估計在不確定性量化中的關鍵作用。 在假設檢驗部分，我們將徹底解析零假設與備擇假設的設定邏輯、I類錯誤（$alpha$錯誤）與II類錯誤（$eta$錯誤）的權衡，以及統計功效（Power）的計算。本書會係統性地引導讀者掌握各種標準檢驗方法的應用場景，包括Z檢驗、T檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）和方差分析（ANOVA）的原理與操作流程。我們強調對檢驗結果的批判性解讀，區分統計顯著性與實際重要性。 第三部分：迴歸分析的深度探索與模型診斷 迴歸分析是應用統計學中最強大、最靈活的工具之一。本書將從最基礎的簡單綫性迴歸齣發，逐步擴展到多元綫性迴歸。我們將詳細探討最小二乘法的數學原理，以及如何通過殘差分析來評估模型的擬閤優度（$R^2$、調整$R^2$）。 進階章節將深入探討迴歸模型中的核心挑戰：多重共綫性、異方差性和自相關性。我們將介紹處理這些問題的專業技術，例如特徵選擇方法（逐步迴歸、Lasso、Ridge迴歸的原理和實踐）、穩健迴歸技術，以及如何利用廣義最小二乘法（GLS）來修正模型結構。 此外，本書將覆蓋非綫性迴歸模型和廣義綫性模型（GLM）。特彆是針對分類響應變量（如Logistic迴歸）和計數數據（如泊鬆迴歸），我們將詳細闡述其模型設定、參數解釋（如優勢比Odds Ratio）和模型選擇標準（如AIC、BIC）。 第四部分：高級統計模型與時間序列分析 本部分麵嚮希望掌握更復雜數據建模技術的讀者。我們將探討方差分析（ANOVA）的高級應用，包括多因素實驗設計、交互作用的檢驗與解釋，以及非參數統計方法（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗）在不滿足正態性或方差齊性假設時的應用策略。 時間序列分析將作為單獨的模塊呈現。我們將介紹時間序列數據的基本特性（平穩性、趨勢、季節性），以及如何通過自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）來識彆序列結構。核心內容將集中在經典的時間序列模型，如ARIMA模型的構建、參數估計和模型診斷。讀者將學習如何應用移動平均模型和平滑技術來預測未來趨勢。 第五部分：非參數方法、貝葉斯統計入門與現代統計軟件應用 認識到現實世界數據分布的復雜性，本書將用專門的章節介紹非參數統計學的應用場景，包括符號檢驗、秩和檢驗等，它們是處理小樣本或非正態數據的有力武器。 同時，本書將適度引入現代統計學的重要分支——貝葉斯統計。我們將解釋貝葉斯推斷的核心思想（先驗、似然、後驗），並簡要介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的基本概念，為讀者後續深入學習奠定概念基礎。 貫穿全書的實踐環節，我們將結閤當前主流的統計分析軟件（如R語言或Python的統計庫），提供大量結構清晰、可復現的代碼示例和練習。這些實踐將幫助讀者將抽象的理論知識轉化為解決實際問題的能力，從數據清洗、模型構建到結果的可視化呈現，實現端到端的統計分析流程掌握。 總結與展望： 本書的最終目標是培養讀者成為一名能夠獨立思考、審慎決策的“統計實踐者”。通過對從基礎概率到復雜模型的係統性學習，讀者將能夠選擇最閤適的統計工具來應對真實世界中遇到的各種數據挑戰，真正做到用數據說話，用統計支撐決策。

前言

第1 章 基本概念
1.1 資料類型
1.2 整體和樣本
1.3 參數和統計量
1.4 分散式運算

第2 章 單變數基本統計量
2.1 數量統計量
2.2 頻率統計量
2.3 次序統計量

第3 章 單變數資料的分佈
3.1 長條圖  
3.2 經驗分佈
3.3 近似分位數和近似百分位數
3.4 PP、QQ 機率圖
3.5 單變數的基本統計資訊

第4 章 多變數的資料特徵
4.1 協方差
4.2 相關係數
4.3 協方差和相關係數的計算實現
4.4 資料錶的基本統計結果

第5 章 資料探索
5.1 擴充長條圖     
5.2 交叉錶

第6 章 極限定理
6.1 大數定理
6.2 中心極限定理

第7 章 常用的分佈函數介紹
7.1 基本定義
7.2 標準正態分佈（Z 分佈或U 分佈）
7.3 卡方分佈（Χ2 分佈）
7.4 學生T 分佈
7.5 F 分佈

第8 章 常用分佈函數計算
8.1 函式定義
8.2 函數性質及相互間的關係
8.3 分佈函數關係圖
8.4 分佈函數的計算
8.5 産生常用分佈的亂數

第9 章 參數估計
9.1 點估計與區間估計
9.2 單一整體的參數估計
9.3 兩個整體的參數估計

第10 章 假設檢驗
10.1 基本概念
10.2 參數檢驗
10.3 單一整體參數的檢驗
10.4 兩個整體參數的檢驗

第11 章 非參數檢驗
11.1 PEARSON 擬閤優度Χ2 檢驗
11.2 兩個變數的列聯錶檢驗
11.3 K-S 檢驗
11.4 符號檢驗
11.5 秩統計量和秩檢驗方法

第12 章 方差分析
12.1 單因素方差分析
12.2 雙因素方差分析

第13 章 多元綫性迴歸
13.1 數學模型
13.2 顯著性檢驗
13.3 計算步驟
13.4 程式實現
13.5 多重共綫性
13.6 逐步迴歸

第14 章 主成分分析
14.1 計算步驟
14.2 程式實現
14.3 應用舉例

第15 章 判彆分析
15.1 距離判彆
15.2 FISHER 判彆
15.3 BAYES 判彆
15.4 判彆演算法的綜閤模型
15.5 應用舉例

第16 章 模型評估麯綫
16.1 相關概念
16.2 定義
16.3 計算實現

參考文獻

前言

　　大數據的統計計算是進行資料探索和分析採擷的基礎。在實際應用中，隨著資料規模的快速增長，資料會分散式儲存在多颱電腦上，即使最簡單的求和操作都需要多颱電腦協作完成，並且需要分鍾等級的計算時間，這樣我們將麵對以下兩個問題：

　　需要使用多少資源，即所要付齣的成本。計算需要多少時間，它關係到資料探索分析的效率和效果。人們都希望花更少的錢，並且希望計算時間更短，但對於某個確定的計算過程，它們是成反比的。這就是我在大數據統計實作中經常遇到的情況，當研究瞭一個又一個計算效能問題之後，我驚奇地發現，這些不同的演算法間是有共通性的，這就吸引我去深入研究，最後形成瞭一套完整的理論，包含常用的各種統計量和統計方法。以本書內容開發為基礎的資料分析工具已經在阿裏巴巴集團內部的多個部門使用，並取得瞭顯著效果。

　　首先舉一個實例，使大傢有一個直觀的印象：對於10TB 的資料，大約有1.25MB 個資料，以求和計算為例，使用很多人熟悉的分散式SQL 進行計算：

　　SELECT SUM(COL1) AS COL1_SUM, COUNT(COL2) AS COL2_CNT, …FROM DATA_TABLE;共執行瞭4 分44.062 秒，在該SQL 敘述中，每列隻算瞭一個統計量。然後使用本書的計算方法，計算更多的統計量，包含：總個數、總和、平均值、方差、標準差、標準誤、變異係數、立方和、四次方和、二階原點矩、三階原點矩、四階原點矩、二階中心矩、三階中心矩、四階中心矩、偏度、峰度；最大值、最小值、極差、最大的100 個值、最小的100 個值；資料分佈長條圖、經驗分佈函數、近似百分位元值。如果不同數值的個數小於10000 個，會將其頻數資訊計算齣來，並有精確百分位值、中值、眾數；協方差矩陣、相關係數矩陣。獲得所有的這些統計量使用的計算節點數目與用SQL 敘述獲得的大緻相同，花費的計算時間為：4 分53.673 秒。計算這麼多內容纔多花約10 秒，說明本書介紹的演算法夠高效吧！但這還隻是一個開頭。

　　接下來，做一個更有挑戰的實驗，除瞭上麵這些統計量，我們再加入一些進階的統計計算，區間估計、參數檢驗、非參數檢驗、綫性迴歸、共綫性分析、方差分析、主成分分析，完成這些需要多久呢？答案是4 分53.766秒。多麼神奇的事情！對這些大數據進行進階統計計算隻多用瞭不到0.1秒。這種計算效率的加強夠顯著瞭，我們無須再為資源和時間發愁瞭。

　　本書透過文字描述、數學運算式和程式碼，將整個統計計算過程清晰地展現在讀者眼前。全書揭示瞭各種統計概念和方法，以及它們內在的連結，並根據其特點，對各自的計算公式進行恒等轉換，找到更適閤大數據的計算方式。書中提供的範例程式碼可以幫助讀者進一步瞭解演算法細節，便於將書中的方法運用於實際計算。

　　本書適閤對大數據分析有興趣的讀者閱讀，前麵的章節比較容易瞭解，包含瞭常用統計量的計算；後麵的各章節需要讀者具備一些基礎知識，建議讀者根據自己的興趣和工作需要，選擇對應的內容進行參考。

　　在本書撰寫過程中，感謝初敏、陳一甯、張東暉的支援和幫助，感謝蔡甯、高誌涵在演算法方麵的討論和交流，感謝鄧鍾強、蔡甯、高誌涵、蔣耘、羅毅、譚望達、代斌、周俊、王少萌、薑曉燕、王樂珩、曹傳宇等同事，一同將此理論應用於實際。

　　因作者水準有限，書中難免有不妥或疏漏之處，敬請廣大專傢和讀者批評、指正！

　　我的電子郵件地址為：yangxu@alibaba-inc.com。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版真的很糟糕。封麵設計有點過於花哨，色彩搭配也有些突兀，第一眼看上去就讓人覺得不夠專業。翻開書頁，紙張的質量隻能說一般般，印刷字體的大小和行間距也有些不協調，讀起來總覺得有些費力。尤其是那些公式和圖錶，排版得亂七八糟，有的地方甚至齣現瞭重疊或者缺失，需要反復對照纔能看明白。對於一本講解“專用統計理論”的書籍來說，這種基礎的排版問題真的會極大地影響閱讀體驗。我花瞭很長時間纔適應這種混亂的視覺呈現，有時候甚至會因為找不到某個關鍵詞或者公式而感到沮喪。如果作者和齣版社能在排版上多花點心思，相信這本書的價值會得到更好的體現。我個人認為，一本好的技術類圖書，除瞭內容本身要嚴謹紮實，易讀性也非常重要，而這本書在這方麵還有很大的提升空間。希望在未來的版本中，這個問題能夠得到改善，讓讀者能夠更專注於學習內容本身。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格實在是太晦澀瞭，讀起來就像在啃一本古籍，每個句子都充滿瞭復雜的長句和生僻的專業術語。我嘗試著去理解，但很多時候，即使我查閱瞭相關資料，也很難完全捕捉到作者想要錶達的核心意思。感覺作者似乎不太在意讀者的理解能力，直接將一些非常專業、非常抽象的概念一股腦地拋瞭齣來，完全沒有循序漸進的過程。例如，在講解一個關於“非參數統計”的章節時，書中大量使用瞭“局部綫性嵌入”、“核密度估計”等詞匯，並且沒有給齣任何直觀的比喻或者簡單的例子來輔助理解。這對於初學者來說，無疑是一道難以逾越的鴻坎。我感覺自己像一個迷失在知識迷宮中的探險者，雖然知道寶藏就在前方，但卻苦於找不到正確的路徑。我期望的是一本能夠引導我逐步深入的教材，而不是一本讓我望而卻步的參考書。如果這本書能夠采用更簡潔明瞭的語言，多一些圖示和案例分析，相信會大大降低閱讀門檻，吸引更多的讀者。

评分☆☆☆☆☆

盡管書名聽起來非常高大上，充滿瞭“專傢親授”和“極深度”的字樣，但實際閱讀過程中，我發現內容並沒有預期的那麼“極深度”。許多概念的解釋顯得有些淺嘗輒止，並沒有深入到理論的根源。例如，在講解某個高級統計模型時，書中隻是簡單地羅列瞭公式和應用場景，但對於模型背後的數學推導過程，或者不同模型之間的細微差異和適用條件，並沒有進行詳細的闡述。這讓我感覺更像是對現有知識點的一個概覽，而非真正意義上的“極深度”探索。對於有一定統計學基礎的讀者來說，可能會覺得這些內容有些“嚼過的饃”，缺乏新意和啓發。我本期望這本書能夠帶領我深入理解那些復雜模型的構建原理，洞悉其精妙之處，從而在實際工作中能夠更加靈活地運用。然而，這本書更多的是提供瞭一些“是什麼”，而對“為什麼”和“怎麼做”的深入挖掘略顯不足。對於想要在統計理論領域進行深度鑽研的讀者，這本書可能無法滿足其期望。

评分☆☆☆☆☆

我覺得這本書的理論體係構建得相當不清晰。雖然書名中強調瞭“專用統計理論”，但實際內容卻顯得有些雜糅，缺乏一個貫穿始終的主綫。不同章節之間的邏輯聯係並不緊密，有時甚至會感覺是在拼湊一些獨立的知識點。我在閱讀過程中，很難將書中的各個部分整閤起來，形成一個完整的知識框架。特彆是，對於“大數據”這個背景的體現，我覺得也是比較薄弱的。很多統計理論本身就可以應用於大數據，但這本書並沒有專門針對大數據帶來的挑戰（如維度災難、海量數據處理、分布式計算等）提齣更具針對性的統計方法或者優化策略。它更多的是在介紹一些基礎的統計理論，然後簡單地提及這些理論可以應用於大數據。這讓我覺得書名中的“大數據專用”有些名不副實。我期待的是一本能夠深入探討大數據環境下特有的統計問題，並提供相應解決方案的書籍，但這本書在這方麵的著墨不多，顯得有些泛泛而談。

评分☆☆☆☆☆

這本書的案例分析部分，我真的覺得很令人失望。作者似乎花費瞭大量的篇幅來羅列各種各樣的數據集和分析結果，但這些案例的“真實性”和“典型性”卻讓我産生瞭很大的疑問。許多案例的數據來源不明，分析過程也過於簡化，甚至有些結果看上去像是刻意設計齣來為瞭支撐某個觀點，而不是從實際數據中自然得齣的。例如，在講解一個關於“時間序列預測”的案例時，書中直接給齣瞭一個非常漂亮的預測麯綫，但對於模型的選擇、參數的調整、以及誤差的分析等關鍵步驟，卻一帶而過。這讓我感覺這些案例更像是“教科書式的演示”，缺乏瞭在真實復雜環境中解決問題的指導意義。我希望看到的，是能夠體現數據分析過程中遇到的各種挑戰，包括數據清洗、異常值處理、模型選擇的睏境等，並能從中學習到作者是如何一步步剋服這些睏難的。可惜的是，這本書的案例部分更多的是一種“結果展示”，而非“過程還原”。