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梅长林，范金城 编

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• 数据分析
• 统计学
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• 机器学习
• Python
• R语言
• 数据可视化
• 商业分析
• 数据科学
• 量化分析

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040186840

版次：1

商品编码：11061733

包装：平装

开本：16开

出版时间：2006-02-01

用纸：胶版纸

页数：286

正文语种：中文

内容简介

　　《数据分析方法》是为高等院校信息与计算科学专业本科生“数据分析课程”编写的教材，内容涉及常用统计数据分析的基本内容与方法，包括数据的描述性分析、线性回归分析、方差分析、主成分分析和典型相关分析、判别分析、聚类分析、Bayes统计分析等。另外，对SAS软件的基本内容以及与以上内容有关的SAS过程做了简介，以便于各方法的实际应用。各章均配备了丰富的有实际应用背景的习题。
　　《数据分析方法》也可作为高等院校统计专业的本科生和非数学类硕士研究生教材以及数据分析工作者的参考书。

目录

第1章 数据描述性分析
§1.1 一维数据的数字特征
1.1.1 表示位置的数字特征
1.1.2 表示分散性的数字特征
1.1.3 表示分布形状的数字特征
§1.2 数据的分布
1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图
1.2.2 茎叶图
1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验
§1.3 多维数据的数字特征及相关分析
1.3.1 二维数据的数字特征及相关系数
1.3.2 多维数据的数字特征及相关矩阵
1.3.3 总体的数字特征、相关矩阵及多维正态分布
习题1
第2章 线性回归分析
§2.1 线性回归模型及其参数估计
2.1.1 线性回归模型及其矩阵表示
2.1.2 参数估计及其性质
§2.2 统计推断与预测
2.2.1 回归方程的显著性检验
2.2.2 回归系数的统计推断
2.2.3 预测及其统计推断
2.2.4 与回归系数有关的假设检验的一般方法
§2.3 残差分析
2.3.1 误差项的正态性检验
2.3.2 残差图分析
2.3.3 Box-Cox变换
§2.4 回归方程的选取
2.4.1 穷举法
2.4.2 逐步回归法
习题2
第3章 方差分析
§3.1 单因素方差分析
3.1.1 单因素方差分析模型
3.1.2 因素效应的显著性检验
3.1.3 因素各水平均值的估计与比较
§3.2 两因素等重复试验下的方差分析
3.2.1 统计模型
3.2.2 交互效应及因素效应的显著性检验
3.2.3 无交互效应时各因素均值的估计与比较
3.2.4 有交互效应时因素各水平组合（AiBj）上的均值估计与比较
§3.3 两因素非重复试验下的方差分析
习题3
第4章 主成分分析与典型相关分析
§4.1 主成分分析
4.1.1 引言
4.1.2 总体主成分
4.1.3 样本主成分
§4.2 典型相关分析
4.2.1 引言
4.2.2 总体的典型变量与典型相关
4.2.3 样本的典型变量与典型相关
4.2.4 典型相关系数的显著性检验
习题4
第5章 判别分析
§5.1 距离判别
5.1.1 两个总体的距离判别
5.1.2 判别准则的评价
5.1.3 多个总体的距离判别
§5.2 Baves判别
5.2.1 Bayes判别的基本思想
5.2.2 两个总体的Beyes判别
5.2.3 多个总体的.Beyes判别
习题5
第6章 聚类分析
§6.1 样品间相近性的度量
§6.2 快速聚类法
6.2.1 快速聚类法的步骤
6.2.2 用Lm距离进行快速聚类
§6.3 谱系聚类法
6.3.1 类间距离及其递推公式
6.3.2 谱系聚类法的步骤
6.3.3 变量聚类
习题6
第7章 Bayes统计分析
§7.1 Baves统计模型
7.1.1 Bayes统计分析的基本思想
7.1.2 Bayes统计模型
7.1.3 Bayes统计推断原则
7.1.4 先验分布的Bayes假设与不变先验分布
7.1.5 共轭先验分布
7.1.6 先验分布中超参数的确定
§7.2 Baves统计推断
7.2.1 参数的Bayes点估计
7.2.2 Bayes区间估计
7.2.3 Bayes假设检验
习题7
第8章 SAS软件及有关数据分析过程简介
§8.1 SAS基本内容简介
8.1.1 数据的输入与输出
8.1.2 利用已有的SAS数据集建立新的SAS数据集
8.1.3 SAS系统的数学运算符号及常用的SAS函数
8.1.4 逻辑语句与循环语句
§8.2 与本书内容有关的SAS过程简介
8.2.1 几种描述性统计分析的SAS过程和作图过程
8.2.2 回归分析的SAS过程——PR0C REG过程
8.2.3 方差分析的SAS过程——PR0C ANOVA过程
8.2.4 主成分分析的SAS过程——PROC PRINc0MP过程
8.2.5 典型相关分析的SAS过程——PROC CANC0RR过程
8.2.6 判别分析的SAS过程——PR0C DISCRIM过程
8.2.7 聚类分析的SAS过程
8.2.8 SAS系统的矩阵运算编程语言——PROC IML过程简介
主要参考文献

《深度学习的数学基石》 本书旨在为读者构建一个扎实的数学基础，以深入理解现代深度学习模型的核心原理。不同于直接教授算法或框架使用，本书回归本源，聚焦于驱动这些复杂模型运转的数学工具。我们将从线性代数的核心概念出发，探讨向量、矩阵、张量及其在数据表示和变换中的作用，重点介绍特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等在降维、特征提取等方面的应用。 接着，我们将转向微积分，特别是多元微积分。梯度下降是深度学习训练中最核心的优化算法，理解其数学原理离不开导数、偏导数、链式法则和梯度。本书将详细阐述这些概念如何指导模型参数的迭代更新，以及如何理解损失函数的几何含义。我们还将触及一些更高级的微积分概念，如Hessian矩阵，并简要介绍其在二阶优化方法中的潜在作用。 概率论与统计学是理解不确定性和模型泛化的关键。本书将涵盖概率分布的基本概念，如贝叶斯定理、条件概率、边缘概率，并深入探讨它们在模型推断、不确定性量化以及生成模型中的应用。我们将研究常见的概率分布，如高斯分布、伯努利分布、多项式分布，并解释它们如何被用来建模各种类型的数据。此外，统计推断的基本原理，如最大似然估计（MLE）和期望最大化（EM）算法，也将得到详细的讲解，它们是许多深度学习模型参数学习的基础。 最后，本书会引入信息论的基本概念，包括熵、交叉熵、KL散度等。这些概念不仅用于衡量信息的不确定性，更是理解损失函数设计（如交叉熵损失）以及衡量模型性能的重要工具。我们将探讨它们在分类问题、生成模型以及注意力机制等方面的理论支撑。 全书采用清晰的数学推导和直观的几何解释相结合的方式，力求让读者在理解抽象数学概念的同时，能够将其与深度学习的实际应用建立联系。本书不涉及任何具体的编程实现或框架细节，而是专注于培养读者独立分析和解决问题的数学思维能力。无论您是想深入理解现有深度学习模型的数学原理，还是希望在未来开发创新的模型，本书都将为您提供不可或缺的数学“内功”。 《时间序列分析与预测：理论与实践》 本书系统地阐述了时间序列分析的理论基础和实际应用。我们从时间序列数据的基本特性出发，如自相关性、平稳性、季节性和趋势性，介绍如何识别和量化这些特征。本书将详细介绍经典的统计模型，包括自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）模型以及季节性自回归移动平均（SARIMA）模型。我们将深入剖析这些模型的数学结构、参数估计方法以及模型检验的原则。 除了经典的统计模型，本书还将重点介绍状态空间模型（SSM），如卡尔曼滤波及其变种。我们将探讨状态空间模型如何提供一个更灵活的框架来描述和预测复杂的时间序列系统，并详细介绍卡尔曼滤波在状态估计和预测中的应用。 此外，本书还涵盖了非参数时间序列分析方法。我们将介绍核平滑、局部回归（LOESS）等技术，以及它们在平滑、去噪和趋势估计方面的优势。对于非线性时间序列，我们将探讨一些方法，如阈值自回归（TAR）模型和状态相关参数（STAR）模型。 在预测部分，本书不仅关注点预测，还强调了区间预测和概率预测的重要性。我们将介绍如何构建预测区间，并讨论如何使用蒙特卡罗模拟等方法来获得更全面的预测不确定性度量。 为了将理论与实践相结合，本书在每个章节都配有详细的案例研究，展示如何在实际场景中应用这些时间序列分析技术，例如金融市场预测、经济指标预测、气候变化分析、以及工业生产过程监控等。虽然本书侧重于理论讲解，但会提供清晰的算法描述，方便读者将其转化为具体的代码实现。本书的目标是让读者不仅掌握时间序列分析的强大工具，更能理解其背后的统计原理，从而在面对复杂的时间序列问题时，能够做出科学的分析和准确的预测。 《图神经网络：模型、算法与应用》 本书是图神经网络（GNNs）领域的全面导论，旨在为读者提供对这一新兴而强大的机器学习范式的深入理解。我们从图论的基础知识开始，介绍节点、边、邻接矩阵等核心概念，以及图的表示方式。随后，我们将深入探讨图神经网络的核心思想，即如何通过消息传递机制在图结构上传播和聚合信息，从而学习节点的表示（embeddings）。 本书将系统地介绍不同类型的图神经网络模型，包括： 卷积图神经网络（GCNs）： 详细讲解谱域和空域的GCNs，剖析其如何将卷积操作推广到非欧几里得的图数据上。 图注意力网络（GATs）： 介绍注意力机制在图上的应用，解释GATs如何学习不同邻居节点的重要性权重，从而提高模型的表达能力。 图采样与池化技术： 探讨如何在大型图上高效地进行训练，包括节点采样、分层采样以及图池化操作。 动态图神经网络： 介绍如何处理随时间演化的图结构，包括时间卷积网络（TCNs）和循环图神经网络（RGNNs）。 除了模型架构，本书还将深入探讨图神经网络的训练和优化算法。我们将讨论如何构建适合图数据的损失函数，以及如何设计有效的反向传播机制。此外，我们还会介绍一些针对图结构特性设计的优化策略。 本书的另一大亮点是详尽的应用案例分析。我们将展示图神经网络在各个领域的广泛应用，包括： 社交网络分析： 用户推荐、社区发现、信息传播预测。 分子与化学图谱： 药物发现、分子性质预测、材料设计。 知识图谱： 实体链接、关系预测、问答系统。 推荐系统： 基于图的协同过滤、物品推荐。 计算机视觉： 场景图生成、点云处理。 交通与物流： 路况预测、交通流量优化。 本书的目标是让读者不仅能够理解图神经网络的工作原理，更能掌握如何根据具体问题选择和设计合适的图神经网络模型，并能将其应用于实际的科研和工程项目中。本书将提供清晰的算法伪代码和原理推导，鼓励读者进行理论探索和模型创新。

评分☆☆☆☆☆

拿起《数据分析方法》这本书，我原本是带着一种“寻宝”的心态，希望能在其中挖掘出关于数据分析的“金矿”，那些能够瞬间提升我分析能力的秘诀，比如如何运用贝叶斯定理来更新概率，如何理解决策树模型的剪枝算法，或者如何用K-means算法来划分用户群体。我期待着，书中能有大量的数学公式和严谨的推导，带领我一步步理解这些模型的精髓。然而，当我翻阅这本书时，我发现它更像是一本关于数据分析“哲学”和“艺术”的入门读物。它并没有过多地纠缠于复杂的数学模型，而是将重点放在了数据分析师应该具备的“大局观”和“洞察力”上。书中反复强调了理解业务背景的重要性，如何将数据分析的目标与企业的战略目标紧密结合，以及如何将分析结果转化为可执行的商业建议。它还探讨了数据分析师的伦理责任，如何避免数据偏见，以及如何保护用户隐私。这些内容对于数据分析师的职业发展来说，无疑是至关重要的，但是，对于一个希望掌握具体分析技术，比如想要学习如何使用Python进行文本挖掘，或者如何利用R语言进行统计建模的，的读者来说，可能会觉得它“缺了点什么”。书中关于数据探索性分析（EDA）的论述，更多的是停留在“做什么”和“为什么要做”，而不是“具体怎么做”。例如，在讨论相关性分析时，书中提到了皮尔逊相关系数，但没有深入讲解其计算公式，以及它在统计学上的意义和局限性。

评分☆☆☆☆☆

读完《数据分析方法》这本书，我的感受就像是在一场精心准备的盛宴中，发现餐桌上的主角并非我预期的美味佳肴，而是那些精致却不那么“填饱肚子”的开胃小点。我一直以来，都渴望能够获得一本关于数据分析的“秘籍”，里面充斥着各种高级算法的细节，比如如何巧妙地运用梯度下降优化损失函数，如何理解支持向量机（SVM）的核技巧，或者如何用隐马尔可夫模型（HMM）来处理序列数据。我甚至期待着，能够看到关于大数据可视化工具的深度评测，以及如何利用它们来构建炫酷的交互式仪表盘，比如在Tableau中创建联动筛选器，或者在Power BI中集成R语言脚本。然而，这本书的内容，却似乎把重心放在了数据分析的“前奏”和“余韵”上。它花了很多篇幅去讲解数据采集的策略，如何选择合适的数据来源，如何设计问卷，以及如何避免数据采集过程中的偏差。同时，它也强调了数据分析后的“行动”和“反馈”，比如如何根据分析结果制定产品改进计划，如何调整营销策略，以及如何进行持续的效果追踪。这些内容无疑是数据分析项目成功的关键组成部分，但是，对于一个希望提升自身技术硬实力的读者，比如渴望学习如何用Python进行爬虫，或者如何运用Spark进行实时流数据处理的，来说，这些内容可能会显得略微“虚化”。书中对于数据预处理的论述，更多的是侧重于“为什么要做”和“要注意什么”，而不是“如何具体实现”。例如，在讨论特征工程时，书中提到了类别特征编码的重要性，但对于One-Hot编码、Label Encoding、Target Encoding等不同方法的优缺点和适用场景，并没有进行细致的比较和分析。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数据分析的魅力在于它能够揭示隐藏在数字背后的故事，而讲述这些故事的工具，便是那些强大而精密的算法和模型。当我拿起《数据分析方法》这本书时，我的期待自然是能够从中找到一把开启数据分析奥秘的钥匙，一把能够让我掌握诸如决策树、随机森林、支持向量机等经典机器学习算法的钥匙。我甚至幻想着，书中会有大量关于Python或R语言的代码示例，能够让我直接上手实践，例如如何使用Scikit-learn库来构建一个预测模型，或者如何利用Matplotlib库来绘制出精美的图表。然而，这本书的内容，却似乎将重心放在了数据分析的“软实力”和“大局观”上。它更多地是在探讨如何成为一名优秀的数据分析师，如何培养批判性思维，如何从业务的角度去理解问题，以及如何将分析结果有效地传达给非技术背景的听众。书中还花费了相当大的篇幅去讨论数据治理和数据伦理，强调了数据安全和隐私保护的重要性。这些内容对于一个数据分析师的职业素养来说，是不可或缺的，但是，对于一个希望提升自身技术硬实力，比如想要学习如何进行大规模数据处理，或者如何掌握深度学习的最新进展的，的读者来说，可能会觉得它“不够硬核”。书中对数据预处理的论述，更多的是在强调“为什么要进行预处理”以及“预处理过程中需要注意的问题”，而不是“如何通过代码实现具体的预处理步骤”。例如，在讨论异常值处理时，书中提到了基于统计的方法，但没有详细讲解各种统计方法的计算原理和适用场景。

评分☆☆☆☆☆

在我初次与《数据分析方法》这本书“邂逅”时，我的脑海中描绘的，是一幅由复杂算法和精妙模型构成的图景。我期待着，能够深入探究线性代数在数据分析中的应用，理解如何用矩阵运算来加速计算；我渴望看到概率论和统计学如何在各种模型中扮演基石的角色，比如如何理解最大似然估计的原理；我甚至幻想着，书中会详细介绍深度学习的各种架构，如CNN、RNN，以及它们在不同领域的应用。然而，当我在书中徜徉时，我发现它仿佛把我带到了一个更为“务实”的场景。这本书更像是在讲解数据分析的“工程实践”和“项目管理”。它详细阐述了数据项目的生命周期，从需求分析、数据收集，到数据处理、模型开发，再到模型部署和效果监控，形成了一个完整的闭环。书中还强调了数据团队协作的重要性，如何建立有效的沟通机制，如何分配任务，以及如何进行版本控制。这些内容对于成功交付一个数据项目来说，至关重要，但是，对于一个渴望深入理解模型背后的数学原理，比如想要学习如何运用梯度下降算法优化神经网络，或者如何理解生成对抗网络（GAN）的工作机制的，的读者来说，可能会觉得它“言不及义”。书中对数据可视化的论述，更多的是停留在“原则”和“方法”上，例如如何选择合适的图表类型，如何避免误导性可视化，而不是具体的技术实现。例如，在讨论散点图的应用时，书中提到了如何展示变量之间的关系，但没有详细讲解如何通过颜色、大小、形状等视觉元素来增强信息的传达。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的体验，可以说是一种“预期落空”又“意外收获”的奇妙交织。我抱着一本“数据分析工具箱”的期待，希望能从中找到各种编程语言的代码片段，详细介绍如何使用Python的Pandas进行复杂的数据操作，如何用SQL语句从海量数据中提取所需信息，或者如何利用R语言的ggplot2库绘制出令人惊艳的图表。我甚至幻想，书中会有关于云平台（如AWS、Azure）的数据服务配置指南，例如如何搭建一个数据仓库，或者如何部署一个机器学习模型。然而，这本书的内容，却将焦点更多地放在了数据分析的“思维模式”和“工作流程”上。它深入探讨了数据分析师应具备的批判性思维，如何挑战现有假设，如何从不同角度审视数据，以及如何识别数据中的潜在偏见。书中还强调了沟通的重要性，如何用清晰、简洁的语言向非技术人员解释复杂的分析结果，以及如何通过数据故事来影响决策。这些内容对于成为一名优秀的数据分析师来说，是不可或缺的软技能，但是，对于一个渴望掌握硬核技术，比如想要学习如何使用TensorFlow构建卷积神经网络，或者如何利用PyTorch实现循环神经网络的，的读者来说，可能会觉得有些“隔靴搔痒”。书中对于数据清洗的论述，更多的是在强调“为什么需要清洗”和“需要关注哪些问题”，而不是“如何通过代码实现”。例如，在讨论缺失值处理时，书中提到了均值填充、中位数填充、众数填充等，但没有详细讲解这些方法的原理，以及在什么情况下选择哪种方法会更合适。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对那些能够剖析复杂数据、提炼出隐藏洞见的书籍都充满着浓厚的兴趣。近来，我偶然翻阅了一本名为《数据分析方法》的书，初看书名，我便被它所吸引，脑海中浮现出无数关于数据分析的知识和技巧。然而，在深入阅读的过程中，我却发现这本书的侧重点似乎与我的预期有所偏差。它并没有像我之前读过的某些经典著作那样，直接深入到各种统计模型、算法的细节，例如贝叶斯统计的推断过程，或者机器学习中决策树的剪枝策略。取而代之的是，它更多地探讨了在实际工作中，如何进行数据治理，如何建立起一套行之有效的数据收集和清洗流程。书中花了大量的篇幅去阐述数据源的可靠性、数据缺失值的处理方法、异常值的识别与修正，以及如何构建元数据管理体系。这些内容虽然至关重要，但对于一个渴求掌握尖端分析技术，比如时间序列预测的ARIMA模型，或是自然语言处理中的词向量表示方法，的读者而言，多少显得有些“基础”。书中对于模型选择的论述，更多的是站在业务需求的角度，强调理解业务场景，而不是从模型本身的数学原理和适用条件出发。例如，在讨论A/B测试时，书中更多的是强调如何设计实验、如何收集反馈，以及如何解读统计显著性，但对于背后所依赖的假设检验原理，例如t检验或卡方检验的详细推导和细微差别，则一带而过。我原以为会看到大量关于数据可视化工具如Tableau或Power BI的高级技巧，比如如何构建交互式仪表盘，如何运用地图可视化来展示地理空间数据，亦或是如何利用Python库如Matplotlib和Seaborn创建复杂的多变量图表。然而，书中对可视化的论述，更多的是停留在“图表选择的原则”、“如何避免误导性的可视化”等宏观层面上，对于具体的技术实现和高级定制，着墨不多。这让我有些意外，因为我一直认为，清晰、直观的数据可视化是数据分析成果有效传达的关键。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我拿起这本《数据分析方法》时，我的期待值是很高的。我一直认为，数据分析的精髓在于那些能够揭示事物本质的算法和模型。我脑海中期待的是，能够看到深入浅出的数学理论，比如如何从概率论的角度理解逻辑回归的损失函数，如何用线性代数的知识去解释主成分分析的降维原理，或者如何通过图论来理解网络分析中的社群发现算法。然而，这本书的内容，却仿佛把我带入了一个更为“地面”的视角。它似乎更侧重于数据分析的“前置”工作，也就是那些在模型和算法真正登场之前必须完成的关键步骤。书中花了大量的笔墨去描述如何与业务部门沟通，如何理解他们的需求，如何将模糊的业务问题转化为可以量化和分析的数据指标。它强调了数据血缘的重要性，如何追溯数据的来源，理解数据的含义，以及如何建立数据的字典。这对于一个刚入行的数据分析师来说，无疑是宝贵的经验之谈，能够帮助他们避免许多“凭空想象”的分析。但是，对于我这样已经有一定分析基础，并且希望在技术深度上有所突破的读者来说，这些内容略显“浅尝辄止”。比如，书中提到了数据质量的重要性，也列举了一些常见的质量问题，但对于如何系统性地进行数据质量评估，或者如何利用自动化工具来检测和修复数据质量问题，并没有深入的探讨。同样，在模型评估方面，书中更多地强调了业务上的可解释性，以及如何根据业务目标来选择合适的评估指标，而不是深入讲解模型评估指标背后的统计学意义，比如AUC-ROC曲线的各个区域代表什么，F1-score在不平衡数据集中的局限性等等。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我感到既熟悉又陌生的书。熟悉，是因为它讨论的“数据”这个概念，是我工作中最常接触的；陌生，则在于它切入的角度，与我以往接触过的许多关于数据分析的书籍，有着截然不同的风格。我原以为，这本书会是一本典型的“技术手册”，里面会塞满各种编程语言（比如Python或R）的代码示例，详细讲解如何使用Pandas进行数据清洗，如何用Scikit-learn构建机器学习模型，又或者如何利用SQL查询数据库。我甚至期待着，能看到一些关于大数据处理框架（如Hadoop或Spark）的实操指南。然而，事实并非如此。这本书的重点，似乎更倾向于数据分析的“哲学”和“方法论”。它花了相当大的篇幅去阐述数据分析师的职业素养，如何培养批判性思维，如何与非技术背景的同事进行有效沟通，如何将分析结果转化为 actionable insights。书中还讨论了数据伦理和隐私保护的重要性，以及在数据分析过程中如何避免偏见。这些内容固然是优秀的数据分析师所必备的，但是，对于我这样更关注“如何做”而非“为什么这么做”的读者来说，这些理论性的探讨，虽然有启发，但总觉得少了些“干货”。例如，书中提到了数据采样的重要性，但对于不同的采样方法（如随机抽样、分层抽样、系统抽样）的原理、适用场景以及它们的优劣比较，并没有进行详细的阐述。再比如，在讨论数据转换时，书中只是泛泛地提到了对数转换、Box-Cox转换等，但没有深入讲解这些转换的数学原理，以及在什么情况下选择哪种转换才能更好地满足模型假设。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我接触到《数据分析方法》这本书时，我心中预设的，是一本技术手册，一本能够让我快速上手各种数据分析工具的指南。我期待着，里面能有关于Python、R等编程语言的详细代码示例，讲解如何进行数据清洗、数据转换、特征工程，以及如何构建和评估机器学习模型。我甚至幻想，书中会有关于大数据平台（如Hadoop、Spark）的操作指南，能够帮助我理解分布式计算的原理和实践。然而，这本书的内核，却似乎走向了一个更为“软性”的领域。它更多地是在探讨数据分析师应该具备的“思维模式”，如何培养好奇心，如何提出有价值的问题，如何从数据的蛛丝马迹中发现规律。书中还花费了大量的篇幅去阐述沟通和协作的重要性，如何与不同背景的人有效交流，如何将复杂的分析结果转化为易于理解的“数据故事”，从而影响业务决策。这些内容固然是优秀数据分析师不可或缺的素养，但是，对于一个渴望提升自身技术硬实力，比如想要学习如何利用深度学习模型进行图像识别，或者如何运用自然语言处理技术进行情感分析的，读者来说，可能会觉得它“不够解渴”。书中对于模型选择的讨论，更多的是站在业务需求的角度，强调模型的“可用性”和“可解释性”，而不是从模型的数学原理和性能指标出发。例如，在讨论回归模型时，书中提到了线性回归和逻辑回归，但没有深入讲解它们的假设条件，以及在什么情况下使用哪种模型会更合适。

评分☆☆☆☆☆

在我翻阅《数据分析方法》这本书之前，我脑海中勾勒出的，是一幅关于数据分析的宏大图景，其中充满了各种复杂的统计模型和前沿的机器学习算法。我期待着能深入理解如何构建一个精密的预测模型，如何通过聚类分析来发现隐藏的用户群体，或者如何利用深度学习技术来识别图像中的物体。我甚至设想，这本书会引导我走进如何运用Python的NumPy和SciPy库进行科学计算，如何用TensorFlow或PyTorch搭建神经网络。但是，当我真正沉浸在这本书的内容之中时，我发现它的叙事轨迹，与我最初的设想颇有几分“南辕北辙”。这本书似乎更关注数据分析过程中的“人性化”和“工程化”的一面。它强调了数据分析师在团队协作中的角色，如何与产品经理、市场营销人员等其他职能部门紧密合作，共同推进项目。书中反复提及了“数据故事”的重要性，即如何将枯燥的数据转化为引人入胜的叙事，以便更好地向决策者传达信息。它还探讨了数据分析的“生命周期”，从需求定义、数据采集，到数据处理、模型构建，再到结果呈现和持续优化，形成了一个闭环。这些内容对于构建一个完整的数据分析体系来说，无疑是至关重要的，但对于一个急于掌握具体分析技巧的读者，比如想要学习如何使用Docker进行模型部署，或者如何利用Kubernetes来管理大数据集群的，来说，则显得有些“舍本逐末”。书中对于模型的解释，更多的是从业务角度出发，强调模型结果的可解释性，而不是模型本身的数学原理。例如，在讨论异常值检测时，书中提到了IQR（四分位距）方法，但没有深入解释为什么四分位距能够有效地识别异常值，以及它在统计学上的意义。

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书不错 就是看的脑袋疼 数学要好啊

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备一本，提升理论

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好好好好好好好好好好

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很好

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专业

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好，上午下单下午到，就是快

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专业