认识资料科学的第一本书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 数据科学
• 机器学习
• Python
• 数据分析
• 统计学
• 算法
• 数据可视化
• 人工智能
• 入门
• 教程

本书以简单易懂，简单直白的叙述，带领读者认识资料分析与资料科学。每个主题都会以一个真实世界的案例带入，希望能够帮助读者快速建立资料科学的概念。无论您是学生、上班族、行销人员、分析师或财务人员，只要您对资料科学感到好奇，本书都可以帮助您对资料科学有更一步的认识。

读者的赞誉

　　「本书是关于资料相关领域极佳的参考书籍。我一定会推荐本书作为商业智慧与资料探勘研究课程的教科书。」- Edi Shivaji博士

　　「这是一本好读且应景的书！对于想要知道到底大数据是什么的读者来说，是很好的入门书！」– Alok Mishra博士

　　「本书将复杂、又极度重要的主题变得人人皆能轻易学习。它一开始只是连接您已知道的事，接着，砰！突然间您就懂得决策树、回归模型、以及类神经网路，还有群集分析、网路探勘以及大数据。」– Charmaine Oak小姐

　　「对在此领域完全是新手，并刚开始进修MBA 课程的我来说，这是一本极度有用的书，并且容易阅读与理解。它清楚地说明各个观念，并让理解此主题成为一个简单的任务。」– Craig Domoney先生
 

《数据驱动决策的艺术：从理论基石到前沿实践》 导读：在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，它已成为驱动商业、科研乃至社会进步的核心资产。本书旨在为所有渴望掌握数据力量的人士提供一套全面、系统且极具实操性的知识框架，帮助读者超越基础概念，深入理解现代数据科学的精髓与应用前沿。 第一部分：数据科学的哲学与基础架构 第一章：数据科学的生态位与思维模式转型 本章将深入探讨数据科学在当代知识体系中的独特地位，它并非单一学科的延伸，而是统计学、计算机科学和特定领域专业知识的深度融合。我们将剖析“数据驱动思维”如何重塑传统的决策流程，强调从“经验判断”向“证据支持”的根本转变。重点讨论数据科学家的核心素养，包括批判性思考、对不确定性的容忍度，以及构建可解释性模型的能力。我们还会审视伦理考量在数据生命周期中的基础地位，确保技术进步与社会责任同步发展。 第二章：数据生命周期的严谨构建 高效的数据科学项目始于对数据生命周期的精确管理。本章详细拆解从数据采集（Data Acquisition）到最终洞察（Insight Generation）的每一个关键阶段。我们将讨论不同类型数据的获取策略（如API调用、爬虫技术、数据库直连），以及数据存储的演进——从传统的关系型数据库（RDBMS）到NoSQL的分布式解决方案（如MongoDB、Cassandra）和现代数据仓库（Data Warehouses）及数据湖（Data Lakes）架构的适用性权衡。强调构建可复现、版本控制良好的数据管道（Data Pipelines）的重要性。 第三章：统计学的核心支柱与现代回归分析 统计学是数据科学的理论基石。本章将超越基础的描述性统计，聚焦于推断性统计在复杂场景中的应用。我们将详细阐述假设检验的严谨步骤、P值与置信区间的正确解读，以及如何避免常见的统计陷阱（如多重比较问题）。回归分析部分将重点讲解线性回归的局限性、广义线性模型（GLM）在非正态分布数据上的应用，并引入非参数检验方法，为理解更复杂的机器学习模型打下坚实的统计基础。 第二部分：数据处理与特征工程的艺术 第四章：数据清洗与预处理的精细化操作 现实世界的数据充斥着噪声、缺失值和异常点。本章致力于提供一套系统化的数据清洗工具箱。我们将对比不同的缺失值插补策略（均值、中位数、多重插补MICE）及其在不同数据集上的适用性，并深入探讨异常值（Outliers）的检测方法（如Z-Score、IQR、LOF算法）和处理方式（截断、转换或模型鲁棒性增强）。同时，标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的技术选择，对模型性能的微妙影响将被详尽剖析。 第五章：特征工程：从原始数据到信号提取 特征工程是区分“数据分析师”和“数据科学家”的关键能力。本章聚焦于如何从原始数据中“创造”出对模型最有预测力的特征。内容涵盖时间序列特征的构建（滞后项、滚动统计量）、文本数据的特征化（TF-IDF、词嵌入的原理介绍）、类别变量的高级编码技术（如目标编码Target Encoding、特征交叉Feature Crossing）。强调特征选择的重要性，通过如方差阈值、卡方检验以及更先进的L1正则化方法来优化模型复杂度。 第六章：维度缩减与数据可视化的高阶技巧 当数据集维度过高时，模型的训练效率和可解释性都会受到影响。本章详细介绍了降维技术，包括主成分分析（PCA）的数学原理、在保留方差最大化目标下的应用，以及t-SNE和UMAP在非线性高维数据可视化中的实际操作。可视化部分，我们将超越基础的条形图和散点图，探讨如何利用交互式图表库（如Plotly, Bokeh）来揭示复杂数据结构中的隐藏关系，确保可视化叙事清晰且富有洞察力。 第三部分：机器学习模型：深度解析与部署 第七章：监督学习的稳健实践：分类与回归 本章系统梳理核心监督学习算法。决策树（Decision Trees）的构建机制、偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的直观理解是基础。重点放在集成学习（Ensemble Methods）上，包括Bagging（如随机森林Random Forests）如何通过并行训练降低方差，以及Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）如何通过序列化迭代提高精度。对于回归问题，我们将深入探讨正则化（Lasso, Ridge, Elastic Net）在防止过拟合中的机制。 第八章：无监督学习与深度模式发现 无监督学习是探索未知结构的关键。聚类分析将涵盖K-Means的局限性与K-Means++的优化，以及DBSCAN在识别任意形状簇上的优势。关联规则挖掘（如Apriori算法）在市场购物篮分析中的应用将被详细阐述。本章还会初步引入半监督学习的场景和自编码器（Autoencoders）在特征学习中的初步应用。 第九章：模型评估、选择与超参数优化 一个模型的价值取决于其在真实世界中的表现。本章专注于评估指标的精细选择：分类问题中，ROC曲线、AUC、精确率-召回率（Precision-Recall）曲线在不平衡数据集上的适用性对比；回归问题中，RMSE与MAE的选择标准。模型选择将聚焦于交叉验证（Cross-Validation）的严谨执行，以及系统性的超参数调优技术，如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）。 第十章：走向生产环境：模型部署与可解释性 优秀的代码需要转化为实际业务价值。本章讨论将训练好的模型封装成API服务（如使用Flask/FastAPI），并探讨容器化技术（Docker）在确保环境一致性中的作用。更重要的是，我们将探讨模型可解释性（XAI）的重要性，介绍LIME和SHAP值等技术，用以解释复杂模型的预测逻辑，确保业务决策的可信赖性与合规性。 第四部分：数据科学的前沿与专业领域 第十一章：自然语言处理（NLP）的核心演进 本章关注文本数据处理的飞跃式发展。从传统的词袋模型（Bag-of-Words）到词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）的理论基础。重点解析Transformer架构的革命性意义，并介绍BERT、GPT等预训练语言模型（PLMs）如何改变了问答系统、情感分析和文本摘要任务的基准。探讨在特定领域（如法律、金融）微调（Fine-tuning）大型模型的策略。 第十二章：时间序列分析的高级建模 处理具有时间依赖性的数据需要特殊工具。本章将从经典的ARIMA、SARIMA模型出发，讲解如何进行平稳性检验（ADF检验）。随后，过渡到基于机器学习的方法，如使用循环神经网络（RNNs）及其变体LSTM/GRU来捕捉长期依赖关系。重点讨论多变量时间序列分析和异常点在时间序列中的特异性检测。 结语：持续学习与数据科学的未来图景 数据科学领域迭代迅速。本章总结了数据科学家的终身学习路径，强调了云计算平台（AWS, Azure, GCP）在处理大规模数据和弹性计算中的作用。展望图计算、联邦学习以及AI伦理治理的未来发展方向，鼓励读者将所学知识灵活应用于解决真实的、有挑战性的行业问题。 --- 本书特色： 实践导向：理论讲解后紧跟代码片段和案例分析，确保读者能够亲手实现。 深度跨越：平衡了统计学的严谨性和工程实践的效率，避免了对任何单一工具的过度依赖。 批判性视角：鼓励读者质疑模型结果，理解算法的局限性和数据偏差的影响。

作者简介

Anil Maheshwari博士

　　Anil Maheshwari博士是玛赫西管理大学的电脑科学与资讯系统教授以及资料分析中心总监。他在IBM Austin TX扮演领导角色，并且任职于许多其他公司，包括新创公司。他同时也是一位超觉静坐技术的执业者。

　　个人网站：anilmah.com

Ch01｜资料分析概观
Ch02｜商业智慧
Ch03｜资料仓储
Ch04｜资料探勘
Ch05｜资料视觉化
Ch06｜决策树
Ch07｜回归
Ch08｜类神经网路
Ch09｜群集分析
Ch10｜关联规则探勘
Ch11｜文字探勘
Ch12｜单纯贝式分析
Ch13｜支援向量机
Ch14｜网路探勘
Ch15｜社群网路分析
Ch16｜大数据
Ch17｜资料建模入门
Ch18｜资料科学职涯与个案研究
附录A｜资料探勘之R语言教学练习

 

导读

　　市面上已经有许多关于资料分析的好书，为什么我还想要写另一本关于这个主题的书？在我教授资料分析课程数年的时间里，发觉现有的教科书对学生来说，似乎都太长、太技术性、也太复杂了。本书则是为了满足能轻松学习此主题的需求而生。我的目标是撰写一本轻松、充满资讯的对话式书籍。所以这是一本涵盖所有重要事项、引用具体范例的易读书籍，邀请读者与我一起进入这个领域。

　　本书是由我的课程笔记发展而来，反应我数十年的IT产业经验，以及多年的学术经验。书中章节是按照典型一学期研究生课程而制定，并且在每一章节的起始皆涵盖真实世界的故事案例，并有一个进行中的个案贯穿章节作为练习。

商业行为乃是执行满足人们需求的生产力活动，并从中赚取收益，最终让世界变得更美好。商业活动会经由纸张或电子媒体记录下来，而这些记录便成为资料。整体而言，从客户的回应以及产业中皆能取得许多资料。所有这些资料经过特殊工具与技术的分析与挖掘，便能归纳出产生模式与情报，反应出商业活动的运作情形。这些想法接着便能回馈至企业，进而演化改善，而更能有效且有效率地满足客户的需求。这样的循环会一直持续下去（图1.1）。

商业智慧

任何企业组织都需要持续监看其商业环境与自身成效，然后迅速调整未来计划。这包括了对产业、竞争者、供应商、以及客户的持续监看。同时企业亦需要发展出一套「平衡记分卡」来追踪其自身健康与活力。管理者通常会依据关键绩效指标（KP）或关键成效领域（KRA）来决定他们需要追踪什么。因此需要设计客制化的报表来传达每个管理者所需要的资讯。这些报表再转换为能快速传递资讯并能一眼掌握的客制化仪表板。

商业智慧是一套广泛的资讯科技（IT）解决方案，它包含各种可针对使用者收集、分析与汇报资讯的工具，从而了解组织与环境的绩效。这些IT 解决方案对投资决策而言，是最优先的方案。

就拿于世界各地透过线上与实体商店，销售各种商品与服务的零售连锁企业来说，它会从不同地区与时区，产生销售、购买、以及费用的资料。分析此资料有助于找出热销的项目、区域性销售商品、季节商品、快速成长的客层⋯等等。它还有助于提供何种产品可以搭配销售的想法、哪些人倾向于购买何种产品⋯等等。这些见解与智慧，皆对设计出更好的促销计画、产品搭售、以及店面陈列有极大帮助，进而引导出绩效更佳的企业。

零售公司的业务副总会想要追踪每日销售成绩达成当月目标的状况、每一家分店与各产品类别的绩效，以及该月销售最佳的店经理是谁。财务副总则有兴趣追踪每日营收、费用、以及各店的现金流；将这些数据与计划相比较；评估资金成本等等。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考，在这个信息爆炸的时代，我们每天都在产生海量的数据，而这些数据里到底藏着什么秘密？我一直觉得，那些能够从数据中提炼出有价值信息的人，就像是现代的寻宝者，他们拥有发现财富的能力。这本书的名字，让我觉得它可能就是那个能引导我找到宝藏地图的工具。我希望能通过它，理解到底是什么构成了“资料”，以及我们如何才能有效地“认识”它。我最想知道的是，有哪些常见的“资料科学”的应用场景，比如在商业分析、市场营销，甚至是在我们日常生活中，资料科学是如何发挥作用的。我并不指望看完就能成为专家，但我希望至少能建立起一个基本的概念框架，明白这个领域的核心思想是什么，它的基本流程是怎样的。我希望能看到一些实际的例子，让我能更直观地理解资料科学的价值，而不是停留在理论层面。这本书给我的感觉是，它可能真的能帮助我打开一扇新的视野，让我看到数据背后的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新鲜事物充满好奇的普通读者，我经常被那些能“看懂”数据的能力所吸引。我总觉得，那些能从看似杂乱无章的数据中发现规律、预测趋势的人，拥有某种超能力。我希望这本《认识资料科学的第一本书》能够揭示这种“超能力”的秘密，让我明白它到底是怎么实现的。我最感兴趣的是，资料科学究竟是通过哪些方法和工具来实现对数据的分析和解读的。我希望它能介绍一些最基础、最核心的分析方法，比如数据的可视化，或者一些简单的统计模型。我并不期待深入的数学推导，而是希望能够理解这些方法背后的逻辑和作用。我希望这本书能以一种生动有趣的方式，把我引入这个充满魅力的领域，让我感受到资料科学的强大之处，而不是让我觉得它是一个冰冷的技术学科。这本书的标题很吸引人，给我一种“小白也能懂”的信号，我希望它能兑现这个承诺。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对“资料科学”这个词之前一直觉得有点遥远，好像是属于IT专业人士的专属领域。但最近看到很多关于人工智能、大数据分析的新闻，感觉它离我们的生活越来越近。我希望这本《认识资料科学的第一本书》能够帮助我打破这种隔阂，让我明白，即使我不是技术背景出身，也能理解并开始接触这个领域。我特别想知道，学习资料科学需要具备哪些基本的素质，是不是一定要懂编程？我更倾向于从概念入手，理解它的原理和逻辑，而不是一开始就陷入代码的海洋。我希望这本书能解释清楚，资料科学和统计学、计算机科学之间有什么联系和区别，它们是如何相互融合，共同构建起一个完整的资料科学体系的。我希望它能提供一个清晰的学习路径，告诉我如果我想进一步深入，应该从哪里开始。这本书的名字给我一种“入门”的感觉，我希望它真的能成为我的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真的很有意思，一看就觉得很亲切，那种淡淡的蓝色调，加上一行清晰的白色字体，给人一种宁静又充满知识的氛围。我拿到书的时候，就迫不及待地翻开看了看，虽然我不是专业人士，但之前听过一些关于“资料科学”的名头，觉得听起来很高大上，但又有点摸不着头脑。我一直对那些能从海量数据中挖掘出隐藏规律的工具和方法很感兴趣，总觉得这是一种非常酷的技能。我期望这本书能像它的名字一样，真的成为我认识这个全新领域的一块敲门砖。我希望它能用一种通俗易懂的方式，把我带入资料科学的世界，让我明白到底什么是资料科学，它能做什么，以及为什么它现在如此重要。我尤其期待能了解一些基础的概念，比如数据是什么，我们怎么收集它，又怎么对它进行初步的处理。我希望它不是那种枯燥的技术手册，而是一个循循善诱的向导，能让我感受到这个领域的魅力，而不是一开始就被复杂的公式和术语吓倒。这本书给我的第一印象就是“友好”，我希望它能保持这种友好，带我开启一段愉快的学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

我常常思考，在我们生活的这个时代，数据已经渗透到了方方面面，那么我们普通人如何才能更好地利用这些数据，或者至少不被它们所淹没？我希望这本《认识资料科学的第一本书》能够为我提供一个清晰的指引。我渴望了解，资料科学究竟能为我们带来哪些实际的好处，它如何帮助我们做出更明智的决策，或者如何优化我们的生活和工作。我特别希望书中能有一些关于数据伦理和隐私的讨论，因为在享受数据带来的便利的同时，我也对数据的安全和使用感到担忧。我希望这本书能让我对资料科学有一个全面且负责任的认识，明白它的潜力，也了解它的局限和挑战。我希望它能培养我一种“数据思维”，让我能够以一种更审慎、更具洞察力的方式去理解和处理信息。这本书给我的感觉是，它可能不仅仅是一本技术书籍，更是一种思维方式的引导。