認識資料科學的第一本書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據科學
• 機器學習
• Python
• 數據分析
• 統計學
• 算法
• 數據可視化
• 人工智能
• 入門
• 教程

本書以簡單易懂，簡單直白的敘述，帶領讀者認識資料分析與資料科學。每個主題都會以一個真實世界的案例帶入，希望能夠幫助讀者快速建立資料科學的概念。無論您是學生、上班族、行銷人員、分析師或財務人員，隻要您對資料科學感到好奇，本書都可以幫助您對資料科學有更一步的認識。

讀者的贊譽

　　「本書是關於資料相關領域極佳的參考書籍。我一定會推薦本書作為商業智慧與資料探勘研究課程的教科書。」- Edi Shivaji博士

　　「這是一本好讀且應景的書！對於想要知道到底大數據是什麼的讀者來說，是很好的入門書！」– Alok Mishra博士

　　「本書將復雜、又極度重要的主題變得人人皆能輕易學習。它一開始隻是連接您已知道的事，接著，砰！突然間您就懂得決策樹、迴歸模型、以及類神經網路，還有群集分析、網路探勘以及大數據。」– Charmaine Oak小姐

　　「對在此領域完全是新手，並剛開始進修MBA 課程的我來說，這是一本極度有用的書，並且容易閱讀與理解。它清楚地說明各個觀念，並讓理解此主題成為一個簡單的任務。」– Craig Domoney先生
 

《數據驅動決策的藝術：從理論基石到前沿實踐》 導讀：在信息爆炸的時代，數據不再僅僅是記錄，它已成為驅動商業、科研乃至社會進步的核心資産。本書旨在為所有渴望掌握數據力量的人士提供一套全麵、係統且極具實操性的知識框架，幫助讀者超越基礎概念，深入理解現代數據科學的精髓與應用前沿。 第一部分：數據科學的哲學與基礎架構 第一章：數據科學的生態位與思維模式轉型 本章將深入探討數據科學在當代知識體係中的獨特地位，它並非單一學科的延伸，而是統計學、計算機科學和特定領域專業知識的深度融閤。我們將剖析“數據驅動思維”如何重塑傳統的決策流程，強調從“經驗判斷”嚮“證據支持”的根本轉變。重點討論數據科學傢的核心素養，包括批判性思考、對不確定性的容忍度，以及構建可解釋性模型的能力。我們還會審視倫理考量在數據生命周期中的基礎地位，確保技術進步與社會責任同步發展。 第二章：數據生命周期的嚴謹構建 高效的數據科學項目始於對數據生命周期的精確管理。本章詳細拆解從數據采集（Data Acquisition）到最終洞察（Insight Generation）的每一個關鍵階段。我們將討論不同類型數據的獲取策略（如API調用、爬蟲技術、數據庫直連），以及數據存儲的演進——從傳統的關係型數據庫（RDBMS）到NoSQL的分布式解決方案（如MongoDB、Cassandra）和現代數據倉庫（Data Warehouses）及數據湖（Data Lakes）架構的適用性權衡。強調構建可復現、版本控製良好的數據管道（Data Pipelines）的重要性。 第三章：統計學的核心支柱與現代迴歸分析 統計學是數據科學的理論基石。本章將超越基礎的描述性統計，聚焦於推斷性統計在復雜場景中的應用。我們將詳細闡述假設檢驗的嚴謹步驟、P值與置信區間的正確解讀，以及如何避免常見的統計陷阱（如多重比較問題）。迴歸分析部分將重點講解綫性迴歸的局限性、廣義綫性模型（GLM）在非正態分布數據上的應用，並引入非參數檢驗方法，為理解更復雜的機器學習模型打下堅實的統計基礎。 第二部分：數據處理與特徵工程的藝術 第四章：數據清洗與預處理的精細化操作 現實世界的數據充斥著噪聲、缺失值和異常點。本章緻力於提供一套係統化的數據清洗工具箱。我們將對比不同的缺失值插補策略（均值、中位數、多重插補MICE）及其在不同數據集上的適用性，並深入探討異常值（Outliers）的檢測方法（如Z-Score、IQR、LOF算法）和處理方式（截斷、轉換或模型魯棒性增強）。同時，標準化（Standardization）與歸一化（Normalization）的技術選擇，對模型性能的微妙影響將被詳盡剖析。 第五章：特徵工程：從原始數據到信號提取 特徵工程是區分“數據分析師”和“數據科學傢”的關鍵能力。本章聚焦於如何從原始數據中“創造”齣對模型最有預測力的特徵。內容涵蓋時間序列特徵的構建（滯後項、滾動統計量）、文本數據的特徵化（TF-IDF、詞嵌入的原理介紹）、類彆變量的高級編碼技術（如目標編碼Target Encoding、特徵交叉Feature Crossing）。強調特徵選擇的重要性，通過如方差閾值、卡方檢驗以及更先進的L1正則化方法來優化模型復雜度。 第六章：維度縮減與數據可視化的高階技巧 當數據集維度過高時，模型的訓練效率和可解釋性都會受到影響。本章詳細介紹瞭降維技術，包括主成分分析（PCA）的數學原理、在保留方差最大化目標下的應用，以及t-SNE和UMAP在非綫性高維數據可視化中的實際操作。可視化部分，我們將超越基礎的條形圖和散點圖，探討如何利用交互式圖錶庫（如Plotly, Bokeh）來揭示復雜數據結構中的隱藏關係，確保可視化敘事清晰且富有洞察力。 第三部分：機器學習模型：深度解析與部署 第七章：監督學習的穩健實踐：分類與迴歸 本章係統梳理核心監督學習算法。決策樹（Decision Trees）的構建機製、偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）的直觀理解是基礎。重點放在集成學習（Ensemble Methods）上，包括Bagging（如隨機森林Random Forests）如何通過並行訓練降低方差，以及Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）如何通過序列化迭代提高精度。對於迴歸問題，我們將深入探討正則化（Lasso, Ridge, Elastic Net）在防止過擬閤中的機製。 第八章：無監督學習與深度模式發現 無監督學習是探索未知結構的關鍵。聚類分析將涵蓋K-Means的局限性與K-Means++的優化，以及DBSCAN在識彆任意形狀簇上的優勢。關聯規則挖掘（如Apriori算法）在市場購物籃分析中的應用將被詳細闡述。本章還會初步引入半監督學習的場景和自編碼器（Autoencoders）在特徵學習中的初步應用。 第九章：模型評估、選擇與超參數優化 一個模型的價值取決於其在真實世界中的錶現。本章專注於評估指標的精細選擇：分類問題中，ROC麯綫、AUC、精確率-召迴率（Precision-Recall）麯綫在不平衡數據集上的適用性對比；迴歸問題中，RMSE與MAE的選擇標準。模型選擇將聚焦於交叉驗證（Cross-Validation）的嚴謹執行，以及係統性的超參數調優技術，如網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）和更高效的貝葉斯優化（Bayesian Optimization）。 第十章：走嚮生産環境：模型部署與可解釋性 優秀的代碼需要轉化為實際業務價值。本章討論將訓練好的模型封裝成API服務（如使用Flask/FastAPI），並探討容器化技術（Docker）在確保環境一緻性中的作用。更重要的是，我們將探討模型可解釋性（XAI）的重要性，介紹LIME和SHAP值等技術，用以解釋復雜模型的預測邏輯，確保業務決策的可信賴性與閤規性。 第四部分：數據科學的前沿與專業領域 第十一章：自然語言處理（NLP）的核心演進 本章關注文本數據處理的飛躍式發展。從傳統的詞袋模型（Bag-of-Words）到詞嵌入技術（Word2Vec, GloVe）的理論基礎。重點解析Transformer架構的革命性意義，並介紹BERT、GPT等預訓練語言模型（PLMs）如何改變瞭問答係統、情感分析和文本摘要任務的基準。探討在特定領域（如法律、金融）微調（Fine-tuning）大型模型的策略。 第十二章：時間序列分析的高級建模 處理具有時間依賴性的數據需要特殊工具。本章將從經典的ARIMA、SARIMA模型齣發，講解如何進行平穩性檢驗（ADF檢驗）。隨後，過渡到基於機器學習的方法，如使用循環神經網絡（RNNs）及其變體LSTM/GRU來捕捉長期依賴關係。重點討論多變量時間序列分析和異常點在時間序列中的特異性檢測。 結語：持續學習與數據科學的未來圖景 數據科學領域迭代迅速。本章總結瞭數據科學傢的終身學習路徑，強調瞭雲計算平颱（AWS, Azure, GCP）在處理大規模數據和彈性計算中的作用。展望圖計算、聯邦學習以及AI倫理治理的未來發展方嚮，鼓勵讀者將所學知識靈活應用於解決真實的、有挑戰性的行業問題。 --- 本書特色： 實踐導嚮：理論講解後緊跟代碼片段和案例分析，確保讀者能夠親手實現。 深度跨越：平衡瞭統計學的嚴謹性和工程實踐的效率，避免瞭對任何單一工具的過度依賴。 批判性視角：鼓勵讀者質疑模型結果，理解算法的局限性和數據偏差的影響。

作者簡介

Anil Maheshwari博士

　　Anil Maheshwari博士是瑪赫西管理大學的電腦科學與資訊係統教授以及資料分析中心總監。他在IBM Austin TX扮演領導角色，並且任職於許多其他公司，包括新創公司。他同時也是一位超覺靜坐技術的執業者。

　　個人網站：anilmah.com

Ch01｜資料分析概觀
Ch02｜商業智慧
Ch03｜資料倉儲
Ch04｜資料探勘
Ch05｜資料視覺化
Ch06｜決策樹
Ch07｜迴歸
Ch08｜類神經網路
Ch09｜群集分析
Ch10｜關聯規則探勘
Ch11｜文字探勘
Ch12｜單純貝式分析
Ch13｜支援嚮量機
Ch14｜網路探勘
Ch15｜社群網路分析
Ch16｜大數據
Ch17｜資料建模入門
Ch18｜資料科學職涯與個案研究
附錄A｜資料探勘之R語言教學練習

 

導讀

　　市麵上已經有許多關於資料分析的好書，為什麼我還想要寫另一本關於這個主題的書？在我教授資料分析課程數年的時間裏，發覺現有的教科書對學生來說，似乎都太長、太技術性、也太復雜瞭。本書則是為瞭滿足能輕鬆學習此主題的需求而生。我的目標是撰寫一本輕鬆、充滿資訊的對話式書籍。所以這是一本涵蓋所有重要事項、引用具體範例的易讀書籍，邀請讀者與我一起進入這個領域。

　　本書是由我的課程筆記發展而來，反應我數十年的IT産業經驗，以及多年的學術經驗。書中章節是按照典型一學期研究生課程而製定，並且在每一章節的起始皆涵蓋真實世界的故事案例，並有一個進行中的個案貫穿章節作為練習。

商業行為乃是執行滿足人們需求的生産力活動，並從中賺取收益，最終讓世界變得更美好。商業活動會經由紙張或電子媒體記錄下來，而這些記錄便成為資料。整體而言，從客戶的迴應以及産業中皆能取得許多資料。所有這些資料經過特殊工具與技術的分析與挖掘，便能歸納齣産生模式與情報，反應齣商業活動的運作情形。這些想法接著便能迴饋至企業，進而演化改善，而更能有效且有效率地滿足客戶的需求。這樣的循環會一直持續下去（圖1.1）。

商業智慧

任何企業組織都需要持續監看其商業環境與自身成效，然後迅速調整未來計劃。這包括瞭對産業、競爭者、供應商、以及客戶的持續監看。同時企業亦需要發展齣一套「平衡記分卡」來追蹤其自身健康與活力。管理者通常會依據關鍵績效指標（KP）或關鍵成效領域（KRA）來決定他們需要追蹤什麼。因此需要設計客製化的報錶來傳達每個管理者所需要的資訊。這些報錶再轉換為能快速傳遞資訊並能一眼掌握的客製化儀錶闆。

商業智慧是一套廣泛的資訊科技（IT）解決方案，它包含各種可針對使用者收集、分析與匯報資訊的工具，從而瞭解組織與環境的績效。這些IT 解決方案對投資決策而言，是最優先的方案。

就拿於世界各地透過綫上與實體商店，銷售各種商品與服務的零售連鎖企業來說，它會從不同地區與時區，産生銷售、購買、以及費用的資料。分析此資料有助於找齣熱銷的項目、區域性銷售商品、季節商品、快速成長的客層⋯等等。它還有助於提供何種産品可以搭配銷售的想法、哪些人傾嚮於購買何種産品⋯等等。這些見解與智慧，皆對設計齣更好的促銷計畫、産品搭售、以及店麵陳列有極大幫助，進而引導齣績效更佳的企業。

零售公司的業務副總會想要追蹤每日銷售成績達成當月目標的狀況、每一傢分店與各産品類彆的績效，以及該月銷售最佳的店經理是誰。財務副總則有興趣追蹤每日營收、費用、以及各店的現金流；將這些數據與計劃相比較；評估資金成本等等。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對“資料科學”這個詞之前一直覺得有點遙遠，好像是屬於IT專業人士的專屬領域。但最近看到很多關於人工智能、大數據分析的新聞，感覺它離我們的生活越來越近。我希望這本《認識資料科學的第一本書》能夠幫助我打破這種隔閡，讓我明白，即使我不是技術背景齣身，也能理解並開始接觸這個領域。我特彆想知道，學習資料科學需要具備哪些基本的素質，是不是一定要懂編程？我更傾嚮於從概念入手，理解它的原理和邏輯，而不是一開始就陷入代碼的海洋。我希望這本書能解釋清楚，資料科學和統計學、計算機科學之間有什麼聯係和區彆，它們是如何相互融閤，共同構建起一個完整的資料科學體係的。我希望它能提供一個清晰的學習路徑，告訴我如果我想進一步深入，應該從哪裏開始。這本書的名字給我一種“入門”的感覺，我希望它真的能成為我的起點。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真的很有意思，一看就覺得很親切，那種淡淡的藍色調，加上一行清晰的白色字體，給人一種寜靜又充滿知識的氛圍。我拿到書的時候，就迫不及待地翻開看瞭看，雖然我不是專業人士，但之前聽過一些關於“資料科學”的名頭，覺得聽起來很高大上，但又有點摸不著頭腦。我一直對那些能從海量數據中挖掘齣隱藏規律的工具和方法很感興趣，總覺得這是一種非常酷的技能。我期望這本書能像它的名字一樣，真的成為我認識這個全新領域的一塊敲門磚。我希望它能用一種通俗易懂的方式，把我帶入資料科學的世界，讓我明白到底什麼是資料科學，它能做什麼，以及為什麼它現在如此重要。我尤其期待能瞭解一些基礎的概念，比如數據是什麼，我們怎麼收集它，又怎麼對它進行初步的處理。我希望它不是那種枯燥的技術手冊，而是一個循循善誘的嚮導，能讓我感受到這個領域的魅力，而不是一開始就被復雜的公式和術語嚇倒。這本書給我的第一印象就是“友好”，我希望它能保持這種友好，帶我開啓一段愉快的學習之旅。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在思考，在這個信息爆炸的時代，我們每天都在産生海量的數據，而這些數據裏到底藏著什麼秘密？我一直覺得，那些能夠從數據中提煉齣有價值信息的人，就像是現代的尋寶者，他們擁有發現財富的能力。這本書的名字，讓我覺得它可能就是那個能引導我找到寶藏地圖的工具。我希望能通過它，理解到底是什麼構成瞭“資料”，以及我們如何纔能有效地“認識”它。我最想知道的是，有哪些常見的“資料科學”的應用場景，比如在商業分析、市場營銷，甚至是在我們日常生活中，資料科學是如何發揮作用的。我並不指望看完就能成為專傢，但我希望至少能建立起一個基本的概念框架，明白這個領域的核心思想是什麼，它的基本流程是怎樣的。我希望能看到一些實際的例子，讓我能更直觀地理解資料科學的價值，而不是停留在理論層麵。這本書給我的感覺是，它可能真的能幫助我打開一扇新的視野，讓我看到數據背後的無限可能。

评分☆☆☆☆☆

我常常思考，在我們生活的這個時代，數據已經滲透到瞭方方麵麵，那麼我們普通人如何纔能更好地利用這些數據，或者至少不被它們所淹沒？我希望這本《認識資料科學的第一本書》能夠為我提供一個清晰的指引。我渴望瞭解，資料科學究竟能為我們帶來哪些實際的好處，它如何幫助我們做齣更明智的決策，或者如何優化我們的生活和工作。我特彆希望書中能有一些關於數據倫理和隱私的討論，因為在享受數據帶來的便利的同時，我也對數據的安全和使用感到擔憂。我希望這本書能讓我對資料科學有一個全麵且負責任的認識，明白它的潛力，也瞭解它的局限和挑戰。我希望它能培養我一種“數據思維”，讓我能夠以一種更審慎、更具洞察力的方式去理解和處理信息。這本書給我的感覺是，它可能不僅僅是一本技術書籍，更是一種思維方式的引導。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對新鮮事物充滿好奇的普通讀者，我經常被那些能“看懂”數據的能力所吸引。我總覺得，那些能從看似雜亂無章的數據中發現規律、預測趨勢的人，擁有某種超能力。我希望這本《認識資料科學的第一本書》能夠揭示這種“超能力”的秘密，讓我明白它到底是怎麼實現的。我最感興趣的是，資料科學究竟是通過哪些方法和工具來實現對數據的分析和解讀的。我希望它能介紹一些最基礎、最核心的分析方法，比如數據的可視化，或者一些簡單的統計模型。我並不期待深入的數學推導，而是希望能夠理解這些方法背後的邏輯和作用。我希望這本書能以一種生動有趣的方式，把我引入這個充滿魅力的領域，讓我感受到資料科學的強大之處，而不是讓我覺得它是一個冰冷的技術學科。這本書的標題很吸引人，給我一種“小白也能懂”的信號，我希望它能兌現這個承諾。