图解！大数据下必学的统计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　‧65个统计学知识点／50个经典学习案例
　　‧让您以数据提供最大的说服力

　　这本书谈大数据，也讨论统计学，更讨论二者之间千丝万缕的关联。大数据时代要面对的不仅是技术的变革，还有工作方式和思维模式的变革。统计学本身就是大数据时代的一门重要学科。随着大数据逐渐走进公众的视野，统计学也必然会迎来更多的关注。这就意味着，越来越多的非统计学专业人士会了解统计学、应用统计学，人们也必然需要更多的统计学读物。

　　本书从当下热门话题大数据切入，引入与之息息相关的统计学。深入浅出地讲述了在「资料为王」的时代下，统计学作为分析、解读数据的学科，如何为商业、社会、生活等领域提供决策支援。

　　本书行文按照【案例】+【知识点】+【分析】的结构，辅以清晰明了的图解和文字说明，搭配大量讲述的应用案例也都和人们的生活息息相关，是想要了解大数据应用和统计学的必备入门参考。

　　本书内容重要点如下：

　　第1章 大数据时代下的统计学，讲解了统计学的基本原理、应用领域及资料的获取方法等内容。

　　第2章 样本魅影，重点介绍了统计学最核心的思维，即用样本资讯推论总体，并和大数据的推论思维进行比较，强调二者在实践中结合使用的重要性。

　　第3章 描述资料，告诉读者面临大量资料的时候，如何迅速提炼出有用资讯，以一种直接、感性的方式勾勒出隐藏在冷冰冰的资料背后的内涵。

　　第4章 常态女神，隆重推出了统计学最经典、最重要、最具代表性的一个分佈—常态分佈，详细介绍了关于常态分佈的理论、应用和相关的知识点。

　　第5章 统计推断，讲述了统计推断是用样本来估计总体的，是一种具有科学依据的合理猜测，尽管它不可能百分百准确，却对人们认知事物有着不可估量的作用。

　　第6章 变数间的关系，从大数据思维的其中一个角度切入，即强调事物的相关关系而非因果关系，重点讲述了究竟什么是相关关系，它的统计学内涵、方法及应用。

　　第7章 统计杂谈，以一种漫谈的方式，深入浅出地讲解了统计学一些热门应用的理论。特别强调了这些理论在实践中的误用，并告诉读者正确的使用方法和解读方法。

　　第8章 大数据，在水一方，探讨了大数据巨大的商业价值，除此之外还强调如何从大数据中获取洞察力和决策力。

深入浅出：掌握现代数据科学的基石 本书聚焦于数据科学的核心概念、实践方法以及在实际业务场景中的应用，旨在为读者构建一个扎实、全面的数据分析与建模能力框架。 我们将超越基础的统计描述，深入探讨现代数据分析师和工程师必须具备的深度知识体系。 --- 第一部分：现代数据分析的思维模式与工具链 第一章：数据驱动决策的范式转变 本章首先界定“数据科学”在当代商业环境中的核心价值。我们将探讨从传统BI（商业智能）到预测性分析和规范性分析的演进路径。重点分析数据驱动决策（DDD）的流程模型，包括问题定义、数据获取、模型构建、部署与反馈循环。我们还会剖析在高速迭代的商业环境中，如何快速验证数据假设，避免“数据沼泽”陷阱。 第二章：高效数据获取与处理的艺术 现代数据科学项目往往面临数据分散、质量参差不齐的挑战。本章深入讲解结构化、半结构化和非结构化数据的处理策略。 数据库深度解析： 不仅仅是SQL查询，我们将重点讨论关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL）的高级特性（窗口函数、复杂JOINs、索引优化），以及NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）在处理大规模、高并发数据时的适用场景和数据建模思路。 数据清洗与预处理的实战技巧： 缺失值处理（不仅仅是均值/中位数填充，而是基于时间序列或分类的插补方法）、异常值检测（利用箱线图之外的鲁棒统计方法，如Isolation Forest）。我们将详细介绍如何构建可复现的数据管道（Data Pipeline）框架。 数据集成与ETL/ELT流程设计： 讨论使用Airflow或Dagster等工具进行复杂工作流调度的最佳实践，确保数据流的稳定性和可追溯性。 第三章：Python生态系统精进：从基础语法到高性能计算 本章假定读者已具备基础编程能力，重点在于如何高效地利用Python进行数据处理和建模。 Pandas高级操作： 掌握向量化操作、多级索引、性能调优技巧（如使用`apply`的替代方案、内存优化）。 可视化叙事的力量： 深入使用Matplotlib、Seaborn和Plotly/Bokeh。重点在于如何根据分析目标（探索性分析、模型解释、报告展示）选择最合适的图表类型，并实现交互式仪表盘的构建。 并行计算与GPU加速基础： 介绍Dask和NumPy/SciPy在处理超出内存限制的数据集时的应用，以及初步接触如何利用CuPy或TensorFlow/PyTorch的GPU特性加速矩阵运算。 --- 第二部分：深入建模：从线性回归到复杂模型的调优 第四章：回归分析的深度剖析与模型诊断 回归模型是预测的基础，本章将深入探讨其背后的假设与限制。 多重共线性、异方差性与自相关性： 识别这些常见问题的诊断方法（VIF检测、残差图分析），以及如何使用岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）进行正则化处理，平衡模型偏差与方差。 时间序列基础： 介绍时间序列数据的特点（趋势、季节性、周期性），并实战应用ARIMA/SARIMA模型，以及如何利用Prophet进行快速、可解释的时间序列预测。 第五章：分类模型的精妙与选择 分类问题在市场细分、风险评估中至关重要。本章侧重于模型的可解释性与性能的权衡。 逻辑回归的高级应用： 探讨概率输出的校准（Calibration），以及如何利用决策边界的分析来理解分类阈值的业务影响。 树模型的艺术： 深入理解决策树、随机森林（Random Forest）的构建机制、过拟合风险控制。重点讲解梯度提升模型（GBM, XGBoost, LightGBM）的迭代优化过程，以及参数调优（如学习率、树的深度、子采样比例）的系统性方法。 模型评估的维度： 详细分析混淆矩阵的各个指标（精确率、召回率、F1分数、特异度），以及如何利用ROC曲线、PR曲线和AUC指标在不同业务场景（如罕见事件检测）下做出最优的模型选择。 第六章：无监督学习：发现数据中的隐藏结构 当缺乏标签时，无监督学习成为洞察数据的利器。 聚类算法的比较与应用： 深入对比K-Means、DBSCAN和层次聚类（Hierarchical Clustering）的优缺点，以及如何使用轮廓系数（Silhouette Score）等方法客观评估聚类效果。 降维技术： 主成分分析（PCA）的数学原理与应用边界，以及t-SNE和UMAP在数据可视化和特征工程中的应用。 --- 第三部分：高阶主题与模型部署 第七章：特征工程的实战哲学 特征是模型性能的天花板。本章强调特征工程的迭代性和创造性。 类别特征的处理： One-Hot Encoding之外的高级技术，如Target Encoding（目标编码）的去偏置处理，以及特征交叉（Feature Interaction）的自动化发现。 文本数据特征化： 从词袋模型（Bag-of-Words）到TF-IDF，再到词嵌入（Word Embeddings）如Word2Vec和GloVe的原理介绍，为后续的NLP任务打下基础。 特征选择与重要性评估： 使用Filter、Wrapper和Embedded方法（如Permutation Importance）进行特征子集选择，降低模型复杂度并提高鲁棒性。 第八章：模型可解释性（XAI）与伦理考量 在关键决策领域，模型“为什么”做出某个预测比预测本身更重要。 局部解释方法： 深入讲解LIME（局部可解释模型）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的工作原理，并演示如何将这些工具集成到模型解释报告中。 全局解释： 偏依赖图（PDP）和个体条件期望图（ICE）的应用。 数据公平性与偏差检测： 识别数据和模型中潜在的偏见，讨论如何使用度量标准（如统计均等、机会均等）来量化和缓解算法歧视。 第九章：从模型到生产环境的流程化 一个成功的项目不仅仅是写出高分模型，更在于其稳定可靠的部署。 模型生命周期管理（MLOps简介）： 介绍模型版本控制、模型注册表（Model Registry）的概念。 模型服务化基础： 使用Flask/FastAPI构建模型API接口，实现低延迟的实时预测服务。讨论容器化（Docker）在保证环境一致性方面的重要性。 模型监控与漂移检测： 部署后的关键步骤，包括数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的实时监控指标与报警机制。 本书的宗旨是提供一套完整的、面向实战的数据科学技能栈，强调从数据理解、严谨建模到工程化部署的闭环能力。 读者将学会的不仅是“如何运行代码”，更是“如何设计一个可靠的数据驱动解决方案”。

作者简介

杨轶莘

　　瑞典厄勒布鲁大学商学院统计学博士毕业，北京诺贝伦思教育谘询有限公司高级谘询师，旗下商学院CN网站联合创始人和网站知识分享类微信节目《杨博夜话》制作人和主持人。

王辉

　　北京大学滙丰商学院金融学（数量金融方向）研究生。善于统计综合评价方法的应用、金融计量学、经济计量分析领域的研究。2013—2014年，主持项目《社区养老现状和需求研究》，获第四届全国大学生市场调查分析大赛一等奖和第三届海崃两岸市场调查分析大赛二等奖。2014—2015年，参与朱喜安教授的国家社科基金课题《综合评价方法的优良标准研究》。

第 1 章 大数据时代下的统计学
第 2 章 样本魅影
第 3 章 描述资料
第 4 章 常态女神
第 5 章 统计推断
第 6 章 变数之间的关系
第 7 章 统计杂谈
第 8 章 大数据，在水一方

评分☆☆☆☆☆

我對這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》充滿了期待，特別是它強調「大數據」這個現代化的應用場景。在我看來，統計學並非只是象牙塔裡的學問，它更是我們理解周遭世界，特別是現代資訊爆炸社會的關鍵鑰匙。過去，統計學常常給人一種刻板印象，認為它只適用於嚴謹的科學研究，或是需要大量數據的學術論文。但如今，從網路購物推薦系統，到社群媒體的用戶行為分析，再到科學研究的新突破，統計學的身影無處不在。這本書如果能將統計學與這些貼近我們生活的「大數據」應用連結起來，那將會極具吸引力。我希望能透過這本書，了解如何利用統計學來解讀那些看似雜亂無章的數據，找出其中的規律與趨勢。例如，如何透過統計學來預測市場的走向？如何分析用戶的喜好，提供個人化的推薦？又或者，如何驗證一個新的商業模式是否有效？我渴望這本書能提供一些實操性的指導，讓我能夠將統計學的知識轉化為解決實際問題的能力，在這個充滿數據的時代，不至於被淘汰。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對新事物總是充滿好奇的科技愛好者，我一直關注著「大數據」這個熱門話題。然而，雖然聽過很多關於大數據的應用，但總覺得自己對背後的原理了解得不夠深入，特別是統計學，這部分是我一直以來比較薄弱的環節。這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》的書名，讓我眼前一亮，因為「圖解」這個詞，預示著它並非一本枯燥乏味的教科書，而是試圖用更生動、更直觀的方式來傳達知識。我希望它能幫助我理解一些基礎的統計概念，像是如何正確地抽樣，如何解讀平均數、中位數、眾數之間的差異，以及如何理解標準差和變異數代表的意義。這些基礎概念，我認為是理解更複雜的統計模型，以及在大數據分析中做出正確判斷的基石。我期待這本書能用圖形化的方式，讓我對這些統計學的「骨架」有清晰的認識，進而能夠更自信地去探討數據背後的奧秘，不再感到畏懼。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對統計學一直以來都抱持著一種又愛又怕的態度。愛是因為知道它在學術研究、科學實驗，甚至是商業分析中扮演著舉足輕重的角色，許多重要的發現都離不開統計方法。但怕的是，過去的學習經驗總讓我感到挫折，那些理論聽起來很厲害，但實際操作起來卻常常不知所云。這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》的出現，讓我看到了一絲曙光。我特別好奇它所謂的「圖解」功力到底有多深厚。是像高中地理課本那樣，用豐富的圖表來輔助說明，還是會更有創新的視覺呈現方式？我希望它能讓我對一些核心概念，例如機率、統計推論、變異數分析等，有更直觀的理解，而不是僅僅停留在理論層面。我也很想知道，書中會不會介紹一些常用的統計軟體或工具，並結合圖解的方式來演示操作步驟，這樣對於初學者來說，會是非常實用的。畢竟，光是知道統計方法還不夠，能夠實際操作並應用才是關鍵。如果它能讓我從「看到統計就頭痛」轉變為「懂得運用統計來解決問題」，那這本書的價值就真的無可限量了。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》抱持著相當大的期待，特別是它打著「圖解」的旗幟，這對於我這種比較偏向視覺學習的人來說，簡直是福音！我曾經嘗試過閱讀一些統計學的入門書籍，但往往因為過於強調理論和數學公式，常常讓我感到困惑和疲憊，最終只能不了了之。我希望這本書能夠打破我對統計學的刻板印象，用清晰、易懂的圖形和圖像，將那些抽象的統計概念，例如機率分布、假設檢定、相關性與因果關係的區別等，變得生動活潑，甚至能引起我學習的興趣。我想了解，如何透過簡單的圖表，就能夠快速地掌握數據的核心訊息，進而做出合理的推論。如果這本書能夠引導我，如何在大數據的海洋中，找到有價值的數據脈絡，並且學會如何運用這些統計工具來支持我的決策，無論是工作上還是生活上，我相信它都會是一本非常有價值的工具書。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《圖解！大數據下必學的統計基礎》的書名，我整個眼睛都亮了！身為一個長期在電商領域打滾的行銷人，每天都在跟數據搏鬥，從網站流量、轉換率、用戶輪廓，到社群媒體的互動率，真的感覺大數據時代來臨，沒點統計學的底子，根本寸步難行。以前唸書時，統計學對我來說就是一堆公式和符號，死記硬背，根本摸不著頭緒，畢業後也幾乎還給老師了。但這本書的「圖解」兩字，真的打中了我的痛點！想像一下，那些複雜的分布圖、迴歸分析、假設檢定，都能透過清晰的圖示變得一目了然，那該有多好！我最怕的就是那種密密麻麻的文字敘述，看完一頁根本記不住重點。希望這本書能像它的名字一樣，把抽象的統計概念「圖像化」，讓我這個數學苦手也能輕鬆入門，甚至能夠實際應用在日常工作中，做出更精準的決策，而不是憑感覺猜測。畢竟，在這個數據爆炸的時代，不懂數據分析，就像在黑暗中摸索，很容易誤判情勢，錯失良機。我真的很期待它能提供一些實際的案例，教我如何從龐雜的數據中提取有用的資訊，找出潛在的趨勢，進而優化行銷策略，提升業績。