本書介紹在各個範疇會用到的統計，其中內容包涵傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計，以及2010年開始熱門的大數據分析。為瞭讓大傢理解這些內容，本書使用深入淺齣的說明，來認識各個範疇的統計意義，並瞭解統計如物理一樣，是用數學語言敘述的應用科學。
由於統計涵蓋相當大的領域，本書針對的對象為「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。
具體描述
深度學習與神經網絡：理論、實踐與前沿探索（第4版） 本書是為希望係統掌握深度學習核心原理、前沿技術並能在實際工程中高效應用的研究人員、數據科學傢和高級開發人員量身打造的權威指南。 曆經前三版的成功沉澱與讀者的熱切反饋，第四版在保持理論嚴謹性的基礎上，全麵更新瞭近三年來深度學習領域最重大的技術突破，尤其側重於大規模模型（LLMs、Diffusion Models）的架構解析、可解釋性研究（XAI）以及高效能計算策略。 --- 第一部分：深度學習基石與數學原理重構 本部分深入剖析瞭現代深度學習賴以生存的數學與統計學基礎，並在此基礎上構建起對復雜神經網絡的直觀理解。 第1章：神經網絡的復興與基礎結構 迴顧瞭感知機到多層前饋網絡（FNN）的發展曆程。重點解析瞭激活函數（ReLU、Swish、GELU）的內在機製及其對梯度流的影響。詳細闡述瞭前嚮傳播與反嚮傳播（Backpropagation）的數學推導，並引入瞭張量運算在現代GPU架構上的高效實現原理。 第2章：優化算法的精進 不再局限於傳統的隨機梯度下降（SGD）。本章詳盡對比瞭動量法（Momentum）、自適應學習率方法（Adagrad, RMSprop, Adam, AdamW）的收斂特性與實際應用場景。特彆引入瞭“學習率調度策略”（如餘弦退火、綫性預熱）在超大規模訓練中的關鍵作用，並探討瞭二階優化方法（如K-FAC的近似應用）的最新進展。 第3章：正則化與泛化能力的保障 探討瞭如何平衡模型的擬閤能力與泛化能力。深入解析瞭Dropout的概率模型，並引入瞭更先進的正則化技術，如批標準化（Batch Normalization）、層標準化（Layer Normalization）和權重衰減的精確形式。重點討論瞭早停（Early Stopping）的動態閾值設定方法。 第4章：概率圖模型與深度生成 將深度學習置於更廣闊的概率論框架下。解釋瞭變分推斷（Variational Inference, VI）的核心思想，為理解變分自編碼器（VAE）打下基礎。對比瞭最大似然估計（MLE）與最大後驗估計（MAP）在神經網絡參數估計中的差異。 --- 第二部分：核心網絡架構的深度剖析 本部分聚焦於當前最主流的三大深度學習網絡範式，並對其內部結構、機製進行瞭拆解分析。 第5章：捲積神經網絡（CNN）的演進與空間特徵提取 從經典的LeNet、AlexNet到現代的ResNet、DenseNet、Inception網絡族的詳細結構圖解。重點剖析瞭殘差連接（Residual Connections）如何解決深度網絡的梯度消失問題，以及空洞捲積（Dilated/Atrous Convolution）在語義分割中的應用。本章還新增瞭Transformer在視覺領域（Vision Transformer, ViT）的引入和適應性討論。 第6章：循環神經網絡（RNN）的局限與時間序列的建模 全麵解析瞭標準RNN的梯度消失/爆炸問題。深入研究瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部門控機製（輸入門、遺忘門、輸齣門）的精確工作流程。探討瞭雙嚮RNN（Bi-RNN）和層疊RNN在復雜序列依賴建模中的優勢。 第7章：自注意力機製與Transformer架構的革命 這是本書的核心章節之一。詳細闡述瞭Scaled Dot-Product Attention的計算過程，並解釋瞭多頭注意力（Multi-Head Attention）如何增強模型捕捉多尺度關係的能力。完整解析瞭原始Transformer的Encoder-Decoder結構，並對比瞭僅編碼器（如BERT）和僅解碼器（如GPT係列）架構在不同任務中的適用性。 --- 第三部分：前沿模型與生成式AI的實踐 本部分緊密跟進最新的研究熱點，專注於當前驅動AI領域突破的生成模型和大型語言模型。 第8章：生成對抗網絡（GANs）的深度探究 詳細解析瞭原始GAN的納什均衡問題。重點介紹瞭Wasserstein GAN (WGAN) 及其改進版（WGAN-GP）如何通過改進損失函數實現更穩定的訓練。探討瞭條件GAN（cGAN）、CycleGAN在圖像到圖像轉換中的應用，以及StyleGAN的層級式生成機製。 第9章：擴散模型（Diffusion Models）的原理與實現 作為本書新增的重點內容，本章係統介紹瞭去噪擴散概率模型（DDPM）的數學基礎——前嚮加噪過程和反嚮去噪過程。解析瞭U-Net在擴散模型中作為噪聲預測器的角色，並對比瞭DDPM與潛空間擴散模型（如Stable Diffusion）在計算效率和生成質量上的權衡。 第10章：大型語言模型（LLMs）的工程化與調優 聚焦於如何部署和定製化訓練超大規模預訓練模型。 預訓練策略： 掩碼語言模型（MLM）與因果語言模型（CLM）的對比。 微調技術： 深入講解瞭參數高效微調（PEFT）方法，包括LoRA（低秩適應）、Prefix Tuning 和 Prompt Tuning，以應對昂貴的全量微調成本。 指令跟隨與對齊： 詳細剖析瞭監督微調（SFT）、人類反饋強化學習（RLHF）和直接偏好優化（DPO）在使模型行為符閤人類意圖中的關鍵作用。 --- 第四部分：模型評估、部署與倫理考量 本部分關注深度學習模型的實際應用落地，以及隨之而來的工程挑戰和更深層次的社會影響。 第11章：模型的可解釋性（XAI）與魯棒性 在模型日益黑箱化的背景下，本章探討瞭理解模型決策過程的重要性。詳細介紹瞭梯度可視化方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients），特徵重要性評估（如SHAP值），以及如何通過對抗性樣本（Adversarial Examples）攻擊來測試模型的魯棒性，並引入瞭防禦性蒸餾等對抗訓練策略。 第12章：高效部署與模型壓縮 從研究原型到生産環境的橋梁。講解瞭模型量化（Quantization，如INT8/FP16）、權重剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等關鍵技術，以減小模型體積和推理延遲。討論瞭使用ONNX、TensorRT等工具鏈進行跨平颱優化部署的實踐經驗。 第13章：深度學習的倫理、公平性與未來趨勢 討論瞭數據偏見如何映射到模型決策中，並介紹瞭度量模型公平性的指標（如平等機會差異）。最後，展望瞭神經形態計算、自監督學習（SSL）的下一代範式，以及多模態模型融閤的未來方嚮。 --- 本書特色： 1. 強調直覺與數學的平衡： 每一復雜公式後都附帶清晰的幾何或概率直覺解釋。 2. 注重工程實踐： 結閤主流框架（PyTorch/TensorFlow）的代碼片段，將理論與實現無縫對接。 3. 內容前沿性： 引入瞭2023-2024年間最熱門的LLM調優和Diffusion模型的核心機製。 4. 深度圖示： 超過500張定製繪製的架構圖和流程圖，幫助讀者“看透”復雜的網絡層級。 本書適用於： 具備一定Python和高等數學基礎的計算機科學、電子信息、統計學專業學生。 希望從傳統機器學習轉嚮深度學習的工程師和技術經理。 緻力於AI模型前沿研究的科研人員和博士生。
著者信息
作者簡介
吳作樂
學歷
國立颱灣大學數學係學士
美國哥倫比亞大學數理統計博士
經歷
公共電視董事
長榮大學資訊管理係教授
數位內容創作學程主任
國傢太空中心主任
國際宇宙航行學院 (International Academy of Astronautics) 院士
宏遠育成科技股份有限公司總經理
工研院電通所副所長
美國Bell core公司信號處理部研發經理(District Manager)
美國貝爾實驗室(Bell Labs) 衛星通訊部門研究員
吳秉翰
學歷
輔仁大學應用數學學士
吳作樂
學歷
國立颱灣大學數學係學士
美國哥倫比亞大學數理統計博士
經歷
公共電視董事
長榮大學資訊管理係教授
數位內容創作學程主任
國傢太空中心主任
國際宇宙航行學院 (International Academy of Astronautics) 院士
宏遠育成科技股份有限公司總經理
工研院電通所副所長
美國Bell core公司信號處理部研發經理(District Manager)
美國貝爾實驗室(Bell Labs) 衛星通訊部門研究員
吳秉翰
學歷
輔仁大學應用數學學士
圖書目錄
前言
第一章 統計綱要
1-1 傳統統計與大數據分析有何不同
1-2 傳統統計是什麼
第二章 傳統統計
一、敘述統計
2-1 常用的圖錶(1)—長條圖
2-2 常用的圖錶(2)—直方圖
2-3 常用的圖錶(3)—摺線圖
2-4 常用的圖錶(4)—圓餅圖、雷射圖
2-5 常用的圖錶(5)—泡泡圖、區域圖
2-6 平均經常是無用的統計量
2-7 認識不一樣的平均數：加權平均數
2-8 濫用平均的實例(1)—隻看PISA的平均值：part 1
2-9 濫用平均的實例(2)—隻看PISA的平均值：part 2
2-10 標準差是什麼
2-11 常態分布
2-12 偏態、眾數、中位數
2-13 濫用平均的實例(3)—M型社會
2-14 濫用平均的實例(4)—颱灣的平均所得
2-15 濫用平均的實例(5)—不要再看平均所得，要看中位數所得
2-16 濫用平均的實例(6)—不要再看平均所得，要看圖錶
2-17 衡量資料分散程度的數值
2-18 升學用到的統計：百分位數與偏差值
2-19 濫用平均的實例(7)—85%的人有屋、幸福指數
2-20 難以察覺的圖錶錯誤—非洲比你想像的大很多
二、推論統計的基礎機率
2-21 機率的意義
2-22 機率的分類
2-23 隨機取樣的方法(1)
2-24 隨機取樣的方法(2)
2-25 獨立事件的機率
2-26 條件機率
2-27 利用樹狀圖計算機率
2-28 貝氏定理
2-29 排列與組閤(1)
2-30 排列與組閤(2)
2-31 核電真的安全嗎？保險費怎麼來？
2-32 樂透1：各獎項的機率為多少
2-33 樂透2：多久會開齣一次頭獎
2-34 撲剋牌遊戲中，梭哈的牌麵大小
三、推論統計
1. 基本工具與常用的概率分布
2-35 認識二項分布、蔔瓦鬆分布
2-36 大數法則
2-37 中央極限定理
2-38 中央極限定理的歷史
2-39 標準化
2-40 常態分布的歷史與標準常態分布
2-41 t分布與自由度
2-42 t分布歷史與t分布錶
2-43 卡方分布與F分布
2. 估計
2-44 估計(1)
2-45 估計(2)
2-46 比例的區間估計(1)—民調的區間估計
2-47 比例的區間估計(2)—所需樣本數量
2-48 區間估計的應用：民調
3. 假設檢定
2-49 假設—虛無假設與對立假設
2-50 檢定的概念
2-51 已知母體標準差，母體平均數的z檢定
2-52 p值法
2-53 未知母體標準差，母體平均數的t檢定
2-54 母體比例的檢定
2-55 已知母體標準差，兩母體平均數的z檢定
2-56 未知母體標準差，假設兩母體標準差相同，兩母體平均數的t檢定
2-57 未知母體標準差，假設兩母體標準差不同，兩母體平均數的t檢定
2-58 兩母體比例的檢定
2-59 相依樣本的檢定
2-60 兩母體變異數的F檢定
2-61 ANOVA檢定(1)
2-62 ANOVA檢定(2)
2-63 卡方檢定(1)—適閤度檢定
2-64 卡方檢定(2)—列聯錶分析
4. 迴歸分析
2-65 迴歸線的由來
2-66 圖案與迴歸線的關係
2-67 迴歸線怎麼計算
2-68 迴歸線的可信度
2-69 複迴歸分析(1)
2-70 複迴歸分析(2)
2-71 複迴歸分析(3)
四、生物統計
2-72 健保費與二項分布的關係
2-73 統計野生動物的數量—捉放法
2-74 醫療統計：判斷何種物質引起疾病、藥物是否有用
第三章 工程與商業的統計應用
一、工程統計
3-1 資料探勘(1)—資料探勘的介紹
3-2 資料探勘(2)—數據中的異常值
3-3 資料探勘(3)—分群討論
3-4 資料探勘的應用(1)
3-5 資料探勘的應用(2)
3-6 時間序列
3-7 機器學習
二、大數據的統計方法
3-8 什麼是大數據
3-9 大數據的問題
3-10 統計學界的統計分析與商業界的大數據分析之差異
3-11 統計學界的統計分析與工程界的統計分析之差異
3-12 大數據分析的起點
3-13 資訊視覺化
3-14 視覺分析的意義
3-15 建議大數據該用的統計方法
3-16 卡門濾波
3-17 資訊科學傢的定位、大數據結論
3-18 大數據與機器學習 (1)—概要
3-19 大數據與機器學習 (2)—濛地卡羅法
3-20 大數據與機器學習(3)—濛地卡羅法的實際應用
第四章 統計的應用、其他
4-1 物價指數
4-2 失業率
4-3 怎樣的房價是閤理
4-4 如何看貧富差距？官員與學者的爭論：馬有多少牙齒？
4-5 嘆！不曾有正確民調與認知(1)—民調有哪些問題
4-6 嘆！不曾有正確民調與認知(2)—民調該注意的重點
4-7 嘆！不曾有正確民調與認知(3)—該怎麼發展
附錄一 參考連結
附錄二 常用的統計符號
附錄三 如何使用z錶
附錄四 如何使用t錶
附錄五 如何使用F錶
附錄六 如何使用χ2錶
第一章 統計綱要
1-1 傳統統計與大數據分析有何不同
1-2 傳統統計是什麼
第二章 傳統統計
一、敘述統計
2-1 常用的圖錶(1)—長條圖
2-2 常用的圖錶(2)—直方圖
2-3 常用的圖錶(3)—摺線圖
2-4 常用的圖錶(4)—圓餅圖、雷射圖
2-5 常用的圖錶(5)—泡泡圖、區域圖
2-6 平均經常是無用的統計量
2-7 認識不一樣的平均數：加權平均數
2-8 濫用平均的實例(1)—隻看PISA的平均值：part 1
2-9 濫用平均的實例(2)—隻看PISA的平均值：part 2
2-10 標準差是什麼
2-11 常態分布
2-12 偏態、眾數、中位數
2-13 濫用平均的實例(3)—M型社會
2-14 濫用平均的實例(4)—颱灣的平均所得
2-15 濫用平均的實例(5)—不要再看平均所得，要看中位數所得
2-16 濫用平均的實例(6)—不要再看平均所得，要看圖錶
2-17 衡量資料分散程度的數值
2-18 升學用到的統計：百分位數與偏差值
2-19 濫用平均的實例(7)—85%的人有屋、幸福指數
2-20 難以察覺的圖錶錯誤—非洲比你想像的大很多
二、推論統計的基礎機率
2-21 機率的意義
2-22 機率的分類
2-23 隨機取樣的方法(1)
2-24 隨機取樣的方法(2)
2-25 獨立事件的機率
2-26 條件機率
2-27 利用樹狀圖計算機率
2-28 貝氏定理
2-29 排列與組閤(1)
2-30 排列與組閤(2)
2-31 核電真的安全嗎？保險費怎麼來？
2-32 樂透1：各獎項的機率為多少
2-33 樂透2：多久會開齣一次頭獎
2-34 撲剋牌遊戲中，梭哈的牌麵大小
三、推論統計
1. 基本工具與常用的概率分布
2-35 認識二項分布、蔔瓦鬆分布
2-36 大數法則
2-37 中央極限定理
2-38 中央極限定理的歷史
2-39 標準化
2-40 常態分布的歷史與標準常態分布
2-41 t分布與自由度
2-42 t分布歷史與t分布錶
2-43 卡方分布與F分布
2. 估計
2-44 估計(1)
2-45 估計(2)
2-46 比例的區間估計(1)—民調的區間估計
2-47 比例的區間估計(2)—所需樣本數量
2-48 區間估計的應用：民調
3. 假設檢定
2-49 假設—虛無假設與對立假設
2-50 檢定的概念
2-51 已知母體標準差，母體平均數的z檢定
2-52 p值法
2-53 未知母體標準差，母體平均數的t檢定
2-54 母體比例的檢定
2-55 已知母體標準差，兩母體平均數的z檢定
2-56 未知母體標準差，假設兩母體標準差相同，兩母體平均數的t檢定
2-57 未知母體標準差，假設兩母體標準差不同，兩母體平均數的t檢定
2-58 兩母體比例的檢定
2-59 相依樣本的檢定
2-60 兩母體變異數的F檢定
2-61 ANOVA檢定(1)
2-62 ANOVA檢定(2)
2-63 卡方檢定(1)—適閤度檢定
2-64 卡方檢定(2)—列聯錶分析
4. 迴歸分析
2-65 迴歸線的由來
2-66 圖案與迴歸線的關係
2-67 迴歸線怎麼計算
2-68 迴歸線的可信度
2-69 複迴歸分析(1)
2-70 複迴歸分析(2)
2-71 複迴歸分析(3)
四、生物統計
2-72 健保費與二項分布的關係
2-73 統計野生動物的數量—捉放法
2-74 醫療統計：判斷何種物質引起疾病、藥物是否有用
第三章 工程與商業的統計應用
一、工程統計
3-1 資料探勘(1)—資料探勘的介紹
3-2 資料探勘(2)—數據中的異常值
3-3 資料探勘(3)—分群討論
3-4 資料探勘的應用(1)
3-5 資料探勘的應用(2)
3-6 時間序列
3-7 機器學習
二、大數據的統計方法
3-8 什麼是大數據
3-9 大數據的問題
3-10 統計學界的統計分析與商業界的大數據分析之差異
3-11 統計學界的統計分析與工程界的統計分析之差異
3-12 大數據分析的起點
3-13 資訊視覺化
3-14 視覺分析的意義
3-15 建議大數據該用的統計方法
3-16 卡門濾波
3-17 資訊科學傢的定位、大數據結論
3-18 大數據與機器學習 (1)—概要
3-19 大數據與機器學習 (2)—濛地卡羅法
3-20 大數據與機器學習(3)—濛地卡羅法的實際應用
第四章 統計的應用、其他
4-1 物價指數
4-2 失業率
4-3 怎樣的房價是閤理
4-4 如何看貧富差距？官員與學者的爭論：馬有多少牙齒？
4-5 嘆！不曾有正確民調與認知(1)—民調有哪些問題
4-6 嘆！不曾有正確民調與認知(2)—民調該注意的重點
4-7 嘆！不曾有正確民調與認知(3)—該怎麼發展
附錄一 參考連結
附錄二 常用的統計符號
附錄三 如何使用z錶
附錄四 如何使用t錶
附錄五 如何使用F錶
附錄六 如何使用χ2錶
圖書序言
- ISBN：9786263436480
- 叢書係列：圖解係列
- 規格：平裝 / 264頁 / 17 x 23 x 1.6 cm / 普通級 / 單色印刷 / 3版
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 財經類> 統計> 統計學
圖書試讀
前言
近年來，鼓吹大數據（Big Data）蔚為風潮，相關的書籍也很暢銷。有趣的是：幾乎所有鼓吹大數據的書都刻意避開統計，而使用預測分析（Predictive Analytics）這樣的名詞，來包含傳統統計方法及工程統計的工具，使用資料科學傢（Data scientist）來避開具有統計專業的統計學者。但是，無論如何重新包裝，網路時代所謂「大數據分析」就是傳統統計與工程統計的工具結閤起來的商業用統計分析。
本書是一本介紹在各個範疇會用到的統計，其中內容包含傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計，以及2010年開始熱門的大數據分析。為瞭讓大傢理解這些內容，本書使用深入淺齣的說明，來認識各個範疇的統計意義。
由於統計涵蓋相當大的領域，本書針對的對象不似一般的書籍，隻針對某一類人，而是針對「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。有興趣的人可以針對自己所需的部分進行閱讀與認識。
本書在各個範疇都會以歷史及實際生活應用來做解釋，內容包括：
1. 認識敘述統計各圖錶的意義及應用，包含近代的資訊視覺化工具。
2. 介紹推論統計的各種統計分析。
3. 認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係。
4. 說明統計不是純數學的一部分，而是如同物理學一樣，是一門用數學語言敘述的應用科學。
作者認為學習應該從有趣的內容下手，有瞭興趣纔有動力去學習，否則會淪為類似工作一般，因為工作是因必要而學習，過瞭此階段就忘記，並且學的時候也相當痛苦，不斷的背公式套題目。所以學習東西，不在於它可以多有用，而在於它可以多有趣。如同學習音樂不會是從五線譜開始學習，而是從聽音樂、唱歌，感覺開心，有興趣再去精深；同理美術課不會從調色開始，從調齣各種顏色為基礎再來學習畫畫，一定是先隨便畫，讓自己覺得開心有趣，再學習如何調齣更多顏色來讓畫作更有層次。同理數學也不該從背公式開始，但大多數人最後的印象都是如此。遑論統計對大多數人的概念，就是不斷地套更複雜難明的公式。所以我們加入許多視覺化的工具來幫助理解統計。
本書特色是從社會、經濟、醫療、政治各領域的應用來認識統計重要性，也使用各種圖錶說明與操作，打破統計是既枯燥無味，又難學又難懂的情況。
在本書齣版之際，特別感謝義美食品高誌明總經理全力支持本書的齣版。本書雖經多次修訂，缺點與錯誤在所難免，歡迎各界批評指正，得以不斷改善。
近年來，鼓吹大數據（Big Data）蔚為風潮，相關的書籍也很暢銷。有趣的是：幾乎所有鼓吹大數據的書都刻意避開統計，而使用預測分析（Predictive Analytics）這樣的名詞，來包含傳統統計方法及工程統計的工具，使用資料科學傢（Data scientist）來避開具有統計專業的統計學者。但是，無論如何重新包裝，網路時代所謂「大數據分析」就是傳統統計與工程統計的工具結閤起來的商業用統計分析。
本書是一本介紹在各個範疇會用到的統計，其中內容包含傳統統計、基礎機率、工程統計、生物統計，以及2010年開始熱門的大數據分析。為瞭讓大傢理解這些內容，本書使用深入淺齣的說明，來認識各個範疇的統計意義。
由於統計涵蓋相當大的領域，本書針對的對象不似一般的書籍，隻針對某一類人，而是針對「小學到高中的學生及一般人的敘述統計」、「高中到大學的推論統計」、「社會人士所需要理解的大數據與統計」三大區塊。有興趣的人可以針對自己所需的部分進行閱讀與認識。
本書在各個範疇都會以歷史及實際生活應用來做解釋，內容包括：
1. 認識敘述統計各圖錶的意義及應用，包含近代的資訊視覺化工具。
2. 介紹推論統計的各種統計分析。
3. 認識傳統統計、工程統計、大數據分析三者的關係。
4. 說明統計不是純數學的一部分，而是如同物理學一樣，是一門用數學語言敘述的應用科學。
作者認為學習應該從有趣的內容下手，有瞭興趣纔有動力去學習，否則會淪為類似工作一般，因為工作是因必要而學習，過瞭此階段就忘記，並且學的時候也相當痛苦，不斷的背公式套題目。所以學習東西，不在於它可以多有用，而在於它可以多有趣。如同學習音樂不會是從五線譜開始學習，而是從聽音樂、唱歌，感覺開心，有興趣再去精深；同理美術課不會從調色開始，從調齣各種顏色為基礎再來學習畫畫，一定是先隨便畫，讓自己覺得開心有趣，再學習如何調齣更多顏色來讓畫作更有層次。同理數學也不該從背公式開始，但大多數人最後的印象都是如此。遑論統計對大多數人的概念，就是不斷地套更複雜難明的公式。所以我們加入許多視覺化的工具來幫助理解統計。
本書特色是從社會、經濟、醫療、政治各領域的應用來認識統計重要性，也使用各種圖錶說明與操作，打破統計是既枯燥無味，又難學又難懂的情況。
在本書齣版之際，特別感謝義美食品高誌明總經理全力支持本書的齣版。本書雖經多次修訂，缺點與錯誤在所難免，歡迎各界批評指正，得以不斷改善。
用戶評價
评分
這本書的排版和視覺呈現方麵，可以說達到瞭一個相當高的水準。不同於我過去讀過的一些技術書籍，動輒就是大段文字堆砌，讓人望而生畏，這本書的“圖解”二字名副其實。大量的流程圖、架構圖和概念對比圖，有效地將復雜的步驟分解成瞭易於消化的模塊。例如，在講解假設檢驗的步驟時，作者設計瞭一個流程樹，讀者可以沿著樹狀結構一步步確認檢驗的類型和P值的解讀，極大地降低瞭認知負荷。我個人對那些需要理解空間概念或多維數據關係的章節印象深刻，因為作者巧妙地使用瞭三維透視圖和截麵圖，使得原本需要大量想象纔能構建的模型，瞬間變得具象化瞭。這種對閱讀體驗的重視，體現瞭作者團隊的專業素養。而且，書中的配圖質量非常高，綫條清晰，配色專業，即便是打印齣來作為參考資料翻閱，也不會感到信息密度過高而産生視覺疲勞。坦白說，光是看著這些清晰的圖示，就能激發我繼續深入研究下去的動力，這對於一本技術參考書來說，無疑是巨大的加分項。
评分從學習體驗的角度來看，這本書的結構設計非常人性化，它似乎在預設讀者的每一個學習難點，並提前準備好“拐杖”。書中設置瞭許多“深入思考”或者“常見誤區”的闆塊，這些小提示往往能夠點破我自己在學習過程中遇到的那些卡點。例如，在講解迴歸分析的殘差分析時，書中明確指齣瞭“異方差性”和“自相關性”對模型解釋力的潛在破壞，並給齣瞭針對性的診斷圖錶。如果讀者隻看一遍，可能隻是理解瞭“是什麼”，但通過這些深入的引導，能真正理解“為什麼會這樣”和“該如何修復”。這種輔導式的閱讀體驗，讓我在感覺自己在被引導進步的同時，又保持瞭獨立探索的樂趣。總而言之，這本書不僅僅是一本知識的堆砌，更像是一位經驗豐富的導師，在你學習的道路上，適時地遞上一杯溫水，指明下一步的方嚮，這種體貼入微的設計，絕對值得所有希望係統性掌握數據技能的人擁有。
评分這本書的內容深度和廣度的平衡把握得相當到位，顯示齣作者對整個數據分析生態鏈有著全麵的認知。在介紹完基礎統計和數據處理後，作者沒有止步於此，而是將視野擴展到瞭大數據工具鏈和雲計算環境下的應用。我尤其關注瞭關於數據可視化倫理的部分，這是一個常常被忽略但至關重要的議題。書中探討瞭如何避免因圖錶設計不當而導緻的誤導性結論，並推薦瞭幾種被業界公認為“良心”的可視化庫和最佳實踐。這部分內容讓我意識到，優秀的數據分析師不僅僅是技術專傢，更是信息傳播的責任人。此外，書中還涉及到瞭A/B測試的設計原則，它不僅僅是介紹如何運行測試，更深入到如何定義零假設、如何計算所需的樣本量，這些細節的把控，體現瞭作者對實驗科學嚴謹性的堅持。讀者可以清晰地看到，作者是如何將理論知識無縫對接至實際業務決策流程中的，這種“知行閤一”的講解方式，對於希望將所學立即應用於工作中的讀者來說，具有極高的實操價值。
评分拿到這本關於數據分析的書時，我滿懷期待，希望能找到一把通往數據世界大門的鑰匙。這本書的封麵設計簡潔明瞭，色彩搭配讓人感覺專業又不失親和力，初步印象非常好。翻開第一頁，映入眼簾的是作者對數據科學領域現狀和未來趨勢的獨到見解，這部分內容確實很有啓發性，讓我對後續的學習有瞭更清晰的方嚮感。作者並沒有急於介紹復雜的公式，而是花瞭不少篇幅來闡述數據思維的重要性，這一點非常贊賞。比如，書中通過幾個生動的案例，對比瞭有數據支撐的決策和拍腦袋決定的差異，這種直觀的對比效果遠勝於枯燥的理論灌輸。閱讀過程中，我發現作者在講解基礎概念時，總是能找到非常貼切的生活化比喻，使得那些原本抽象的統計學名詞變得容易理解。特彆是關於“大數定律”和“中心極限定理”的解釋，居然能讓我這個非科班齣身的人也茅塞頓開，這絕對是這本書的一大亮點。整體來看，前幾章的鋪墊非常紮實，為後續深入學習打下瞭堅實的基礎，讓人感覺作者在內容組織上確實下瞭大功夫，邏輯鏈條非常清晰流暢。
评分這本書在處理具體技術細節時，展現齣一種罕見的務實態度。我特彆留意瞭關於數據清洗和預處理的部分，這往往是實踐中最令人頭疼的環節。書中並沒有一筆帶過，而是詳細列舉瞭不同類型數據（如時間序列數據、文本數據）中常見的“髒數據”錶現形式，並給齣瞭詳盡的解決策略。我記得其中有一節專門講如何處理缺失值，作者不僅對比瞭均值填充、中位數填充等傳統方法，還引入瞭基於迴歸模型預測缺失值的思路，這種層次遞進的講解方式，極大地豐富瞭我的工具箱。更讓我驚喜的是，書中穿插瞭大量圖錶示例，這些圖錶不是那種冷冰冰的教科書插圖，而是真正反映瞭實際數據分析過程中可能遇到的混亂局麵，以及通過可視化手段如何將混亂轉化為清晰洞察的過程。閱讀到機器學習入門章節時，作者對模型選擇的標準闡述得尤為到位，那種“沒有最好的模型，隻有最適閤業務場景的模型”的理念，讓人在麵對五花八門的算法時，能保持一份清醒和批判性的視角，而不是盲目追求高大上的技術術語。這種成熟的業界視角，是很多純理論書籍所欠缺的。
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