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　　本书主要内容：
　　■ 统计与科学
　　■ 资料与数学   
　　■ 资料视觉化   
　　■ 模型与方法
　　■ 大数据时代
　　■ 数据的陷阱
　　透过本书，读者能够理解人工智慧时代的思维模式，应对迅速变化的世界，入门AI统计基础。

本书特色

　　●96个生活故事读懂人工智慧科学思维
　　●一条条暗藏脉络建立人工智慧统计基础
　　●有趣、有味、有智慧、如饮醇酒、如沐春风

好评推荐

　　舰哥的《统计之美》为你揭开这层面纱，让你重新领略统计学的独特之美！为舰哥鼓掌，为《统计之美》按赞，我辈加油！~~王汉生，北京大学光华管理学院教授

　　本书系统化地组织知识，呈现知识的趣与美，引发读者的学习兴趣和动机。

　　作者旁征博引，资料科学的例子信手拈来，历史上的着名典故、日常生活中的趣事、互联网上的热点话题，甚至科幻与武侠小说中的场景，都成为作者讲述统计学概念、方法的绝佳例子。围绕这些精心挑选的有趣问题进行分析和讨论，给出解决问题的路径，同时引出统计学中重要的概念与方法。读完本书，读者可以深切体会到统计学是如何被应用到生活中的。~~RickJin（靳志辉)博士，火光摇曳CEO

　　本书用优美的语言告诉读者，如何透过定量的方法认识这个世界隐藏的秩序和深刻的美，每一位希望在大数据和人工智慧时代继续跳舞的人，都不容错过。 ~~周涛 教授，电子科技大学

　　这是一本出色的统计学科普书，用朴素的语言和风趣翔实的案例阐述统计学的实用价值和迷人之处。统计学不仅是一门技术，更是我们认识和理解世界的「道」。~~邓一硕，懒投资CFO、统计之都成员

　　坚实的理论基础，独到的思维方式，有趣的应用领域，再加上每节一个生动的小故事作为开胃菜，这是本书献给广大读者的一份统计学大餐。~~邱怡轩，普渡大学统计系博士、统计之都成员

　　本书96个统计相关故事，有趣、有味、有智慧，如饮醇酒，如沐春风。 ~~魏太云，百分点资料建模部负责人、统计之都成员

　　本书虽然没有明确的界定，但是总体上可以划分为三个部分：基础篇、原理篇和扩展篇，以循序渐进的方式让读者容易接受。




 

作者简介

李舰

　　统计学学士、软体工程硕士、商学博士
　　资料科学领域资深工作者，见证并参与统计学从冷门专业到显学的过程。
　　「统计之都」社区的核心成员、开源社区的活跃贡献者，致力于资料科学在实体行业中的应用。

海恩

　　在硅谷着名互联网企业从事资料分析工作，业余时间喜欢抓资料做点好玩的分析。

审阅者简介

张庆晖 统计博士

　　铭传大学会计系教授
 

01 统计与科学
1.1 随机的世界
1.1.1 打撞球的物理学家
1.1.2 上帝掷骰子吗
1.1.3 连环杀手的归案
1.1.4 扔硬币的数学家们
1.2 认识机率
1.2.1 游戏奖金的分配
1.2.2 6 连号和14 连号
1.2.3 主持人背后的山羊
1.2.4 寻找失踪的核潜艇
1.3 统计思想和模型
1.3.1 女士品茶
1.3.2 「渣男」去死
1.3.3 六西格玛的奇蹟
1.3.4 牛顿的苹果
1.4 统计与科学
1.4.1 智多星与神机军师
1.4.2 深蓝与阿尔法狗
1.4.3 中药与西药
1.4.4 所有模型都是错的

02 资料与数学
2.1 资料与空间
2.1.1 多维世界的虫子
2.1.2 骇客帝国和变形金刚
2.1.3 九章算术与线性方程式
2.1.4 二十八宿与黄道十二宫
2.2 随机变数和分佈
2.2.1 伯努利的硬币
2.2.2 相亲多少次与神奇的37
2.2.3 棣莫弗的常态
2.2.4 醉鬼的步伐
2.3 认识资料
2.3.1 忒修斯之船
2.3.2 从性别到体重
2.3.4 一份体检记录
2.4 数理统计基础
2.4.1 管中窥豹与一叶知秋
2.4.2 恶赌鬼的诡计
2.4.3 被平均的工资
2.4.4 小李飞刀与孔雀翎

03 资料视觉化
3.1 历史上的统计图形
3.1.1 河图与洛书
3.1.2 伦敦霍乱的防治
3.1.3 南丁格尔的玫瑰
3.1.4 拿破崙远征
3.2 数据与视觉化
3.2.1 女王的裙子
3.2.2 画布与宣纸
3.2.3 深水王子与针眼画师
3.2.4 「挑战者」号太空梭
3.3 基础统计图形
3.3.1 老忠实喷泉的秘密
3.3.2 统计图形的奠基人
3.3.3 古老国度的诗云
3.3.4 飞翔的动态气泡图
3.4 资料之间的关系
3.4.1 东上相的轨道
3.4.2 五十州的最高峰
3.4.3 泰坦尼克号的倖存者
3.4.4 切尔诺夫的笑脸

04 模型与方法
4.1 常用统计模型
4.1.1 穿杨与射雕
4.1.2 降维攻击
4.1.3 顾客就是上帝
4.1.4 股票的走势
4.2 机器学习
4.2.1 啤酒和尿布的传说
4.2.2 寻找「白富美」
4.2.3 宁可错杀与绝不放过
4.2.4 树木与森林
4.3 人工智慧
4.3.1 人工智慧的三起两落
4.3.2 深度学习的前生今世
4.3.3 神秘的神经
4.3.4 美丽的泸镜
4.4 其他分析方法
4.4.1 茶、酒与百事可乐
4.4.2 蒙地卡罗和原子弹
4.4.3 医生的笔迹
4.4.4 沙漠里的飞碟

05 大数据时代
5.1 技术的变迁
5.1.1 统计学的滥觞
5.1.2 资讯时代的来临
5.1.3 资料探勘和商业智慧
5.1.4 大数据时代新纪元
5.2 分析工具
5.2.1 谁说菜鸟不会资料分析
5.2.2 群雄逐鹿的分析软体
5.2.3 全栈工程师的最爱
5.2.4 本书作者最爱的R
5.3 计算框架
5.3.1 冰箱里的大象
5.3.2 将兵与将将
5.3.3 电老虎和电蚂蚁
5.3.4 摩尔定律的未来
5.4 大数据行业应用
5.4.1 互联网的兴起
5.4.2 流量的起点
5.4.3 收入的来源
5.4.4 猜你喜欢和投其所好

06 数据的陷阱
6.1 一叶障目
6.1.1 神奇的天蝎座
6.1.2 赢家的诅咒
6.1.3 打飞机的油价
6.1.4 和女神的缘分
6.2 相关与因果
6.2.1 芳华与热饮
6.2.2 热帖的秘密
6.2.3 雪与火的城市
6.2.4 名字很重要吗
6.3 样本和调查
6.3.1 测不准的美国大选
6.3.2 不对称的杜蕾斯数据
6.3.3 幸运儿的传奇
6.3.4 哈佛校长的辞职
6.4 图形的误导
6.4.1 收入的变化
6.4.2 收费站与汽车站
6.4.3 东莞的逃亡
6.4.4 有毒的配适

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