大數據統計理論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• 統計學
• 理論
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• 數據挖掘
• 概率論
• 數理統計
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　　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

深入探索：現代數據科學的基石與前沿 圖書名稱： 現代數據科學導論：從基礎理論到前沿應用 圖書簡介： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業創新的核心資産。然而，原始數據的堆積並不能自動轉化為價值。真正的力量蘊藏於對數據的深刻理解、嚴謹的分析方法，以及從中提煉齣可執行洞察的能力。本書《現代數據科學導論：從基礎理論到前沿應用》旨在為讀者構建一個全麵、係統且高度實用的數據科學知識體係，作為理解和駕馭復雜數據集的權威指南。 本書的撰寫，立足於當前數據科學實踐中麵臨的核心挑戰，旨在彌閤理論學習與實際應用之間的鴻溝。我們不局限於單一技術或工具的介紹，而是將重點放在構建一種“數據思維”——一種能夠批判性地審視數據來源、選擇恰當模型、並對結果進行審慎解釋的思維模式。 第一部分：數據科學的基石——理論與基礎 本部分將為讀者奠定堅實的數據科學基礎。我們將從信息論和概率論的基本公理齣發，深入探討統計推斷的原理，這對於理解樣本數據如何代錶總體至關重要。我們將詳細剖析經典統計學的迴歸分析、方差分析（ANOVA）的適用條件、局限性及其在現代計算環境下的適應性。 概率分布的精細化理解： 不僅涵蓋正態分布，還將詳述泊鬆分布、貝塔分布、以及多變量正態分布在綫性模型中的作用。強調貝葉斯推斷的哲學基礎及其在小樣本問題中的優勢。 數據結構與預處理的藝術： 詳細討論數據清洗、缺失值處理（如多重插補法MICE）、異常值檢測（基於距離、密度和模型殘差的方法）。探索時間序列數據的平穩性檢驗、季節性分解以及差分的理論依據。 維度災難與特徵工程的挑戰： 深入探討高維空間中距離測量的失效，以及主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）背後的數學原理。特徵構造環節將側重於領域知識如何驅動創新的特徵提取，而非僅僅依賴自動化工具。 第二部分：機器學習的核心算法與模型構建 本部分將係統梳理當代機器學習的主流範式，從判彆模型到生成模型，確保讀者不僅能“使用”算法，更能“理解”算法的優化目標、收斂條件以及內在的偏差-方差權衡。 監督學習的深度解析： 綫性模型（邏輯迴歸、SVM）的核方法（Kernel Methods）及其在非綫性可分問題中的應用。決策樹（CART, C4.5）的構建準則（熵、基尼係數）和剪枝策略。我們將特彆關注提升（Boosting）和Bagging（如隨機森林）如何通過集成學習剋服單一模型的弱點。 非監督學習的探索： 聚類算法（K-Means, DBSCAN, 譜聚類）的幾何意義和參數敏感性分析。關聯規則挖掘（Apriori, FP-Growth）在市場籃子分析中的應用細節。 模型評估與選擇的嚴謹性： 深入探討交叉驗證（K-Fold, Stratified K-Fold）的必要性。超越單一準確率指標，詳細闡述AUC-ROC麯綫的計算、PR麯綫的適用場景，以及如何根據業務目標選擇最優的損失函數和評價指標。模型校準（Calibration）在風險預測中的重要性。 第三部分：深入前沿——深度學習與復雜係統建模 隨著計算能力的飛躍，深度學習已成為解決復雜模式識彆問題的關鍵工具。本部分將引導讀者進入神經網絡的世界，重點關注其結構設計、優化挑戰與應用領域。 神經網絡基礎與架構演進： 詳細介紹反嚮傳播算法（Backpropagation）的鏈式法則應用。剖析激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇對梯度流的影響。從全連接網絡到捲積神經網絡（CNN）的空間特徵提取機製，以及循環神經網絡（RNN, LSTM, GRU）處理序列依賴性的內在邏輯。 優化器的精細調參： 區彆於傳統的隨機梯度下降（SGD），本書將詳述Momentum、Adagrad、RMSProp和Adam等現代優化器的工作機製，以及學習率衰減策略（Learning Rate Scheduling）對模型收斂速度和最終性能的決定性作用。 模型的可解釋性（XAI）： 在深度模型日益“黑箱化”的背景下，可解釋性成為關鍵。我們將介紹LIME、SHAP值等局部解釋工具的數學基礎，以及全局可解釋性方法，幫助用戶理解模型決策背後的驅動因素，這對於金融、醫療等高風險領域的應用至關重要。 第四部分：數據科學的工程化與倫理考量 數據科學的價值實現依賴於有效的部署和對潛在風險的預見。最後一部分關注數據科學項目從原型到生産的轉化，並強調負責任的數據使用。 模型部署與M LOps概述： 討論模型序列化（如Pickle/Joblib）、API封裝（如Flask/FastAPI）的基礎流程。簡要介紹模型漂移（Model Drift）的監控和模型再訓練的自動化管道設計。 大數據生態下的挑戰： 盡管本書側重理論，但仍需瞭解在處理TB級數據時，如何將算法邏輯映射到分布式計算框架（如MapReduce範式下的數據切分與聚閤）。 數據倫理與偏見緩解： 這是一個不容忽視的議題。本書將探討算法偏見（Bias）的來源（數據采集、標注、模型選擇），並介紹公平性度量標準（如平等機會、統計均等性），以及在模型訓練過程中減輕係統性歧視的策略。 總結： 《現代數據科學導論：從基礎理論到前沿應用》不僅僅是一本工具書，更是一份係統性的思維訓練手冊。它要求讀者具備一定的數學基礎，但其闡述方式力求清晰、直觀，通過大量的實例和案例分析，確保讀者能夠將嚴謹的理論知識轉化為解決現實世界復雜問題的強大能力。本書適閤於數據分析師、軟件工程師、統計學研究生以及希望係統性提升數據科學技能的專業人士。掌握本書內容，即是掌握瞭駕馭未來數據驅動決策的核心鑰匙。

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，並且需要數分鍾的計算時間，因而産生瞭兩個問題：

　　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☆☆☆☆☆

坦白講，這本書給我帶來的最直接的感受是，它成功地將一些看似枯燥的統計學原理，在大數據的語境下變得無比鮮活和實用。我之前一直以為統計學主要就是學習各種分布、假設檢驗，以及迴歸分析這些基礎內容，但《大數據統計理論》徹底顛覆瞭我的認知。書中對“高維數據”的統計建模提齣瞭很多新的思路，比如在特徵數量遠超樣本數量的情況下，如何避免過擬閤，以及如何進行有效的降維和特徵選擇。這部分內容對我來說是全新的，也讓我看到瞭統計學在應對現代數據挑戰時的強大生命力。作者並沒有迴避復雜的數學推導，但每一處推導都緊密聯係著實際應用，力求讓讀者理解“為什麼”要這麼做，而不是僅僅記住公式。尤其讓我印象深刻的是關於“模型評估”的章節，它不再局限於傳統的R方或者均方誤差，而是引入瞭許多在大數據場景下更具魯棒性的評估指標，以及如何處理數據泄露等問題。此外，書中關於“統計學習理論”的闡述，用一種更係統化的方式，將機器學習中的一些核心思想融入到統計學的框架中，讓我對兩者之間的聯係有瞭更深的理解。這不僅僅是一本關於“大數據”的書，更是一本關於“如何用統計學來理解大數據”的書，它提供瞭理解和駕馭海量數據的理論支撐。

评分☆☆☆☆☆

《大數據統計理論》這本書，著實讓我顛覆瞭以往對統計學的一些刻闆印象。我原本以為，大數據更多的是關於算法和計算，統計學可能更多是基礎理論。但這本書恰恰相反，它用大數據這個極其活躍的平颱，重新審視瞭統計學的核心價值。其中關於“模型診斷”的章節，給我留下瞭深刻的印象。它不僅僅是教你如何檢查模型的好壞，而是從統計學原理齣發，告訴你模型可能齣現問題的根源，比如殘差的模式、殘差的異方差性等，並且在大數據環境下，這些診斷方法是如何被改進和拓展的。此外，關於“時間序列分析”在海量數據中的應用，也讓我看到瞭統計學在處理動態數據時的強大之處。書中結閤瞭許多實際的應用場景，比如金融市場數據的預測、物聯網傳感器數據的分析等，展示瞭如何利用復雜的統計模型來捕捉時間序列的動態特徵。更讓我驚喜的是，它還探討瞭“網絡統計”的一些基本概念，比如如何在大規模社交網絡中進行節點度分析、社群發現等，這讓我意識到統計學在分析結構化數據方麵的巨大潛力。這本書讓我覺得，統計學從來不是一門靜態的學科，它總是在與時俱進，而大數據正是它不斷革新和發展的強大驅動力。

评分☆☆☆☆☆

讀完《大數據統計理論》，我最大的感受是，它讓我對“統計思維”有瞭更深層次的理解。我之前認為統計學就是學習工具和方法，但這本書讓我看到，它更是一種解決問題的思維方式。比如，書中關於“實驗設計”的討論，即便是在大數據背景下，嚴謹的實驗設計依然是獲取可靠結論的關鍵。作者通過各種實際案例，比如如何設計有效的在綫實驗，如何處理潛在的混淆因素，讓我看到瞭統計學在驅動商業決策和科學研究中的強大力量。另外，關於“貝葉斯統計”在大數據時代的演進，也給瞭我很多新的思考。它不僅僅是提供瞭一種概率建模的框架，更是一種更新知識、處理不確定性的哲學。書中對貝葉斯方法的計算效率和可擴展性進行瞭討論，讓我看到瞭它在處理大規模數據時的巨大潛力。還有，對於“維度災難”的深入分析，以及如何通過信息論的視角來理解和解決這個問題，都讓我對數據本身的特性有瞭更深刻的認識。這本書給我一種感覺，它不僅僅是在傳授知識，更是在培養一種能夠獨立思考和分析復雜問題的能力，這對於任何一個想要在大數據時代有所作為的人來說，都是極其寶貴的。

评分☆☆☆☆☆

在翻閱《大數據統計理論》之前，我腦海中對於“大數據”的理解，更多停留在“數據量大”、“速度快”、“種類多”這些概念層麵，並且認為統計學在這方麵能夠提供的無非是更高效的計算工具和一些簡化的模型。然而，這本書卻以一種極其宏觀和深刻的視角，重新定義瞭我對大數據統計的認知。它讓我意識到，大數據帶來的挑戰，不僅僅是計算能力的問題，更是在統計理論層麵上的根本性變革。書中對“非參數統計”在大數據時代的迴歸和重要性進行瞭詳盡的闡述，這讓我重新認識到，在數據分布未知或復雜的情況下，非參數方法的重要性遠超我的想象。同時，作者還對“集成學習”背後的統計學原理進行瞭深入剖析，解釋瞭為什麼bagging和boosting等方法能夠顯著提升模型的性能，並且如何從統計學的角度去理解它們的偏差-方差關係。此外，關於“魯棒統計”的討論，在麵對大數據中普遍存在的異常值和噪聲時，顯得尤為重要。它提供瞭一套係統性的方法來處理這些問題，確保統計推斷的可靠性。整本書的邏輯非常嚴謹，層層遞進，讓我逐漸從對大數據技術的錶麵理解，深入到對其背後統計學原理的領悟。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題是《大數據統計理論》，我最近剛好讀完瞭它。說實話，一開始我是衝著“大數據”這個時髦的詞去的，想著能學到些時下最熱門的分析技巧，比如深度學習、機器學習在統計學上的應用，以及如何處理海量、高維度的數據集。這本書在這方麵確實有提及，但讓我印象最深刻的反而是它對一些經典統計學概念的重新審視和拓展。比如，它對偏差-方差權衡的討論，不僅僅停留在理論層麵，而是結閤瞭大數據背景下的實際情況，探討瞭在大規模數據下，如何更有效地進行模型選擇和正則化。作者還花瞭相當大的篇幅去講解因果推斷在實際應用中的重要性，這對我來說是個不小的啓發。我一直以為因果推斷是比較偏嚮哲學或者理論研究的範疇，但這本書通過很多案例，比如 A/B 測試的優化、社交網絡中的影響傳播分析，生動地展示瞭如何在大數據環境中，利用統計方法去區分相關性和因果性，這對於我日後做一些決策支持類的工作非常有價值。書中對於模型的可解釋性也有深入的探討，這在當前“黑箱模型”盛行的時代，顯得尤為可貴。它不僅僅是告訴你怎麼“預測”，更重要的是讓你理解“為什麼”會這樣預測，以及模型的局限性在哪裏。整體而言，這本書更像是一本“硬核”的統計學教材，它用大數據的視角去重新梳理和深化瞭統計學的根基，而非僅僅羅列一些流行算法。