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梅長林，範金城 編

圖書標籤:

• 數據分析
• 統計學
• 數據挖掘
• 機器學習
• Python
• R語言
• 數據可視化
• 商業分析
• 數據科學
• 量化分析

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040186840

版次：1

商品編碼：11061733

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2006-02-01

用紙：膠版紙

頁數：286

正文語種：中文

內容簡介

　　《數據分析方法》是為高等院校信息與計算科學專業本科生“數據分析課程”編寫的教材，內容涉及常用統計數據分析的基本內容與方法，包括數據的描述性分析、綫性迴歸分析、方差分析、主成分分析和典型相關分析、判彆分析、聚類分析、Bayes統計分析等。另外，對SAS軟件的基本內容以及與以上內容有關的SAS過程做瞭簡介，以便於各方法的實際應用。各章均配備瞭豐富的有實際應用背景的習題。
　　《數據分析方法》也可作為高等院校統計專業的本科生和非數學類碩士研究生教材以及數據分析工作者的參考書。

目錄

第1章 數據描述性分析
§1.1 一維數據的數字特徵
1.1.1 錶示位置的數字特徵
1.1.2 錶示分散性的數字特徵
1.1.3 錶示分布形狀的數字特徵
§1.2 數據的分布
1.2.1 直方圖、經驗分布函數與QQ圖
1.2.2 莖葉圖
1.2.3 數據的分布擬閤檢驗與正態性檢驗
§1.3 多維數據的數字特徵及相關分析
1.3.1 二維數據的數字特徵及相關係數
1.3.2 多維數據的數字特徵及相關矩陣
1.3.3 總體的數字特徵、相關矩陣及多維正態分布
習題1
第2章 綫性迴歸分析
§2.1 綫性迴歸模型及其參數估計
2.1.1 綫性迴歸模型及其矩陣錶示
2.1.2 參數估計及其性質
§2.2 統計推斷與預測
2.2.1 迴歸方程的顯著性檢驗
2.2.2 迴歸係數的統計推斷
2.2.3 預測及其統計推斷
2.2.4 與迴歸係數有關的假設檢驗的一般方法
§2.3 殘差分析
2.3.1 誤差項的正態性檢驗
2.3.2 殘差圖分析
2.3.3 Box-Cox變換
§2.4 迴歸方程的選取
2.4.1 窮舉法
2.4.2 逐步迴歸法
習題2
第3章 方差分析
§3.1 單因素方差分析
3.1.1 單因素方差分析模型
3.1.2 因素效應的顯著性檢驗
3.1.3 因素各水平均值的估計與比較
§3.2 兩因素等重復試驗下的方差分析
3.2.1 統計模型
3.2.2 交互效應及因素效應的顯著性檢驗
3.2.3 無交互效應時各因素均值的估計與比較
3.2.4 有交互效應時因素各水平組閤（AiBj）上的均值估計與比較
§3.3 兩因素非重復試驗下的方差分析
習題3
第4章 主成分分析與典型相關分析
§4.1 主成分分析
4.1.1 引言
4.1.2 總體主成分
4.1.3 樣本主成分
§4.2 典型相關分析
4.2.1 引言
4.2.2 總體的典型變量與典型相關
4.2.3 樣本的典型變量與典型相關
4.2.4 典型相關係數的顯著性檢驗
習題4
第5章 判彆分析
§5.1 距離判彆
5.1.1 兩個總體的距離判彆
5.1.2 判彆準則的評價
5.1.3 多個總體的距離判彆
§5.2 Baves判彆
5.2.1 Bayes判彆的基本思想
5.2.2 兩個總體的Beyes判彆
5.2.3 多個總體的.Beyes判彆
習題5
第6章 聚類分析
§6.1 樣品間相近性的度量
§6.2 快速聚類法
6.2.1 快速聚類法的步驟
6.2.2 用Lm距離進行快速聚類
§6.3 譜係聚類法
6.3.1 類間距離及其遞推公式
6.3.2 譜係聚類法的步驟
6.3.3 變量聚類
習題6
第7章 Bayes統計分析
§7.1 Baves統計模型
7.1.1 Bayes統計分析的基本思想
7.1.2 Bayes統計模型
7.1.3 Bayes統計推斷原則
7.1.4 先驗分布的Bayes假設與不變先驗分布
7.1.5 共軛先驗分布
7.1.6 先驗分布中超參數的確定
§7.2 Baves統計推斷
7.2.1 參數的Bayes點估計
7.2.2 Bayes區間估計
7.2.3 Bayes假設檢驗
習題7
第8章 SAS軟件及有關數據分析過程簡介
§8.1 SAS基本內容簡介
8.1.1 數據的輸入與輸齣
8.1.2 利用已有的SAS數據集建立新的SAS數據集
8.1.3 SAS係統的數學運算符號及常用的SAS函數
8.1.4 邏輯語句與循環語句
§8.2 與本書內容有關的SAS過程簡介
8.2.1 幾種描述性統計分析的SAS過程和作圖過程
8.2.2 迴歸分析的SAS過程——PR0C REG過程
8.2.3 方差分析的SAS過程——PR0C ANOVA過程
8.2.4 主成分分析的SAS過程——PROC PRINc0MP過程
8.2.5 典型相關分析的SAS過程——PROC CANC0RR過程
8.2.6 判彆分析的SAS過程——PR0C DISCRIM過程
8.2.7 聚類分析的SAS過程
8.2.8 SAS係統的矩陣運算編程語言——PROC IML過程簡介
主要參考文獻

《深度學習的數學基石》 本書旨在為讀者構建一個紮實的數學基礎，以深入理解現代深度學習模型的核心原理。不同於直接教授算法或框架使用，本書迴歸本源，聚焦於驅動這些復雜模型運轉的數學工具。我們將從綫性代數的核心概念齣發，探討嚮量、矩陣、張量及其在數據錶示和變換中的作用，重點介紹特徵值、特徵嚮量、奇異值分解（SVD）等在降維、特徵提取等方麵的應用。 接著，我們將轉嚮微積分，特彆是多元微積分。梯度下降是深度學習訓練中最核心的優化算法，理解其數學原理離不開導數、偏導數、鏈式法則和梯度。本書將詳細闡述這些概念如何指導模型參數的迭代更新，以及如何理解損失函數的幾何含義。我們還將觸及一些更高級的微積分概念，如Hessian矩陣，並簡要介紹其在二階優化方法中的潛在作用。 概率論與統計學是理解不確定性和模型泛化的關鍵。本書將涵蓋概率分布的基本概念，如貝葉斯定理、條件概率、邊緣概率，並深入探討它們在模型推斷、不確定性量化以及生成模型中的應用。我們將研究常見的概率分布，如高斯分布、伯努利分布、多項式分布，並解釋它們如何被用來建模各種類型的數據。此外，統計推斷的基本原理，如最大似然估計（MLE）和期望最大化（EM）算法，也將得到詳細的講解，它們是許多深度學習模型參數學習的基礎。 最後，本書會引入信息論的基本概念，包括熵、交叉熵、KL散度等。這些概念不僅用於衡量信息的不確定性，更是理解損失函數設計（如交叉熵損失）以及衡量模型性能的重要工具。我們將探討它們在分類問題、生成模型以及注意力機製等方麵的理論支撐。 全書采用清晰的數學推導和直觀的幾何解釋相結閤的方式，力求讓讀者在理解抽象數學概念的同時，能夠將其與深度學習的實際應用建立聯係。本書不涉及任何具體的編程實現或框架細節，而是專注於培養讀者獨立分析和解決問題的數學思維能力。無論您是想深入理解現有深度學習模型的數學原理，還是希望在未來開發創新的模型，本書都將為您提供不可或缺的數學“內功”。 《時間序列分析與預測：理論與實踐》 本書係統地闡述瞭時間序列分析的理論基礎和實際應用。我們從時間序列數據的基本特性齣發，如自相關性、平穩性、季節性和趨勢性，介紹如何識彆和量化這些特徵。本書將詳細介紹經典的統計模型，包括自迴歸（AR）模型、移動平均（MA）模型、自迴歸移動平均（ARMA）模型以及季節性自迴歸移動平均（SARIMA）模型。我們將深入剖析這些模型的數學結構、參數估計方法以及模型檢驗的原則。 除瞭經典的統計模型，本書還將重點介紹狀態空間模型（SSM），如卡爾曼濾波及其變種。我們將探討狀態空間模型如何提供一個更靈活的框架來描述和預測復雜的時間序列係統，並詳細介紹卡爾曼濾波在狀態估計和預測中的應用。 此外，本書還涵蓋瞭非參數時間序列分析方法。我們將介紹核平滑、局部迴歸（LOESS）等技術，以及它們在平滑、去噪和趨勢估計方麵的優勢。對於非綫性時間序列，我們將探討一些方法，如閾值自迴歸（TAR）模型和狀態相關參數（STAR）模型。 在預測部分，本書不僅關注點預測，還強調瞭區間預測和概率預測的重要性。我們將介紹如何構建預測區間，並討論如何使用濛特卡羅模擬等方法來獲得更全麵的預測不確定性度量。 為瞭將理論與實踐相結閤，本書在每個章節都配有詳細的案例研究，展示如何在實際場景中應用這些時間序列分析技術，例如金融市場預測、經濟指標預測、氣候變化分析、以及工業生産過程監控等。雖然本書側重於理論講解，但會提供清晰的算法描述，方便讀者將其轉化為具體的代碼實現。本書的目標是讓讀者不僅掌握時間序列分析的強大工具，更能理解其背後的統計原理，從而在麵對復雜的時間序列問題時，能夠做齣科學的分析和準確的預測。 《圖神經網絡：模型、算法與應用》 本書是圖神經網絡（GNNs）領域的全麵導論，旨在為讀者提供對這一新興而強大的機器學習範式的深入理解。我們從圖論的基礎知識開始，介紹節點、邊、鄰接矩陣等核心概念，以及圖的錶示方式。隨後，我們將深入探討圖神經網絡的核心思想，即如何通過消息傳遞機製在圖結構上傳播和聚閤信息，從而學習節點的錶示（embeddings）。 本書將係統地介紹不同類型的圖神經網絡模型，包括： 捲積圖神經網絡（GCNs）： 詳細講解譜域和空域的GCNs，剖析其如何將捲積操作推廣到非歐幾裏得的圖數據上。 圖注意力網絡（GATs）： 介紹注意力機製在圖上的應用，解釋GATs如何學習不同鄰居節點的重要性權重，從而提高模型的錶達能力。 圖采樣與池化技術： 探討如何在大型圖上高效地進行訓練，包括節點采樣、分層采樣以及圖池化操作。 動態圖神經網絡： 介紹如何處理隨時間演化的圖結構，包括時間捲積網絡（TCNs）和循環圖神經網絡（RGNNs）。 除瞭模型架構，本書還將深入探討圖神經網絡的訓練和優化算法。我們將討論如何構建適閤圖數據的損失函數，以及如何設計有效的反嚮傳播機製。此外，我們還會介紹一些針對圖結構特性設計的優化策略。 本書的另一大亮點是詳盡的應用案例分析。我們將展示圖神經網絡在各個領域的廣泛應用，包括： 社交網絡分析： 用戶推薦、社區發現、信息傳播預測。 分子與化學圖譜： 藥物發現、分子性質預測、材料設計。 知識圖譜： 實體鏈接、關係預測、問答係統。 推薦係統： 基於圖的協同過濾、物品推薦。 計算機視覺： 場景圖生成、點雲處理。 交通與物流： 路況預測、交通流量優化。 本書的目標是讓讀者不僅能夠理解圖神經網絡的工作原理，更能掌握如何根據具體問題選擇和設計閤適的圖神經網絡模型，並能將其應用於實際的科研和工程項目中。本書將提供清晰的算法僞代碼和原理推導，鼓勵讀者進行理論探索和模型創新。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的體驗，可以說是一種“預期落空”又“意外收獲”的奇妙交織。我抱著一本“數據分析工具箱”的期待，希望能從中找到各種編程語言的代碼片段，詳細介紹如何使用Python的Pandas進行復雜的數據操作，如何用SQL語句從海量數據中提取所需信息，或者如何利用R語言的ggplot2庫繪製齣令人驚艷的圖錶。我甚至幻想，書中會有關於雲平颱（如AWS、Azure）的數據服務配置指南，例如如何搭建一個數據倉庫，或者如何部署一個機器學習模型。然而，這本書的內容，卻將焦點更多地放在瞭數據分析的“思維模式”和“工作流程”上。它深入探討瞭數據分析師應具備的批判性思維，如何挑戰現有假設，如何從不同角度審視數據，以及如何識彆數據中的潛在偏見。書中還強調瞭溝通的重要性，如何用清晰、簡潔的語言嚮非技術人員解釋復雜的分析結果，以及如何通過數據故事來影響決策。這些內容對於成為一名優秀的數據分析師來說，是不可或缺的軟技能，但是，對於一個渴望掌握硬核技術，比如想要學習如何使用TensorFlow構建捲積神經網絡，或者如何利用PyTorch實現循環神經網絡的，的讀者來說，可能會覺得有些“隔靴搔癢”。書中對於數據清洗的論述，更多的是在強調“為什麼需要清洗”和“需要關注哪些問題”，而不是“如何通過代碼實現”。例如，在討論缺失值處理時，書中提到瞭均值填充、中位數填充、眾數填充等，但沒有詳細講解這些方法的原理，以及在什麼情況下選擇哪種方法會更閤適。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我接觸到《數據分析方法》這本書時，我心中預設的，是一本技術手冊，一本能夠讓我快速上手各種數據分析工具的指南。我期待著，裏麵能有關於Python、R等編程語言的詳細代碼示例，講解如何進行數據清洗、數據轉換、特徵工程，以及如何構建和評估機器學習模型。我甚至幻想，書中會有關於大數據平颱（如Hadoop、Spark）的操作指南，能夠幫助我理解分布式計算的原理和實踐。然而，這本書的內核，卻似乎走嚮瞭一個更為“軟性”的領域。它更多地是在探討數據分析師應該具備的“思維模式”，如何培養好奇心，如何提齣有價值的問題，如何從數據的蛛絲馬跡中發現規律。書中還花費瞭大量的篇幅去闡述溝通和協作的重要性，如何與不同背景的人有效交流，如何將復雜的分析結果轉化為易於理解的“數據故事”，從而影響業務決策。這些內容固然是優秀數據分析師不可或缺的素養，但是，對於一個渴望提升自身技術硬實力，比如想要學習如何利用深度學習模型進行圖像識彆，或者如何運用自然語言處理技術進行情感分析的，讀者來說，可能會覺得它“不夠解渴”。書中對於模型選擇的討論，更多的是站在業務需求的角度，強調模型的“可用性”和“可解釋性”，而不是從模型的數學原理和性能指標齣發。例如，在討論迴歸模型時，書中提到瞭綫性迴歸和邏輯迴歸，但沒有深入講解它們的假設條件，以及在什麼情況下使用哪種模型會更閤適。

評分☆☆☆☆☆

在我翻閱《數據分析方法》這本書之前，我腦海中勾勒齣的，是一幅關於數據分析的宏大圖景，其中充滿瞭各種復雜的統計模型和前沿的機器學習算法。我期待著能深入理解如何構建一個精密的預測模型，如何通過聚類分析來發現隱藏的用戶群體，或者如何利用深度學習技術來識彆圖像中的物體。我甚至設想，這本書會引導我走進如何運用Python的NumPy和SciPy庫進行科學計算，如何用TensorFlow或PyTorch搭建神經網絡。但是，當我真正沉浸在這本書的內容之中時，我發現它的敘事軌跡，與我最初的設想頗有幾分“南轅北轍”。這本書似乎更關注數據分析過程中的“人性化”和“工程化”的一麵。它強調瞭數據分析師在團隊協作中的角色，如何與産品經理、市場營銷人員等其他職能部門緊密閤作，共同推進項目。書中反復提及瞭“數據故事”的重要性，即如何將枯燥的數據轉化為引人入勝的敘事，以便更好地嚮決策者傳達信息。它還探討瞭數據分析的“生命周期”，從需求定義、數據采集，到數據處理、模型構建，再到結果呈現和持續優化，形成瞭一個閉環。這些內容對於構建一個完整的數據分析體係來說，無疑是至關重要的，但對於一個急於掌握具體分析技巧的讀者，比如想要學習如何使用Docker進行模型部署，或者如何利用Kubernetes來管理大數據集群的，來說，則顯得有些“捨本逐末”。書中對於模型的解釋，更多的是從業務角度齣發，強調模型結果的可解釋性，而不是模型本身的數學原理。例如，在討論異常值檢測時，書中提到瞭IQR（四分位距）方法，但沒有深入解釋為什麼四分位距能夠有效地識彆異常值，以及它在統計學上的意義。

評分☆☆☆☆☆

拿起《數據分析方法》這本書，我原本是帶著一種“尋寶”的心態，希望能在其中挖掘齣關於數據分析的“金礦”，那些能夠瞬間提升我分析能力的秘訣，比如如何運用貝葉斯定理來更新概率，如何理解決策樹模型的剪枝算法，或者如何用K-means算法來劃分用戶群體。我期待著，書中能有大量的數學公式和嚴謹的推導，帶領我一步步理解這些模型的精髓。然而，當我翻閱這本書時，我發現它更像是一本關於數據分析“哲學”和“藝術”的入門讀物。它並沒有過多地糾纏於復雜的數學模型，而是將重點放在瞭數據分析師應該具備的“大局觀”和“洞察力”上。書中反復強調瞭理解業務背景的重要性，如何將數據分析的目標與企業的戰略目標緊密結閤，以及如何將分析結果轉化為可執行的商業建議。它還探討瞭數據分析師的倫理責任，如何避免數據偏見，以及如何保護用戶隱私。這些內容對於數據分析師的職業發展來說，無疑是至關重要的，但是，對於一個希望掌握具體分析技術，比如想要學習如何使用Python進行文本挖掘，或者如何利用R語言進行統計建模的，的讀者來說，可能會覺得它“缺瞭點什麼”。書中關於數據探索性分析（EDA）的論述，更多的是停留在“做什麼”和“為什麼要做”，而不是“具體怎麼做”。例如，在討論相關性分析時，書中提到瞭皮爾遜相關係數，但沒有深入講解其計算公式，以及它在統計學上的意義和局限性。

評分☆☆☆☆☆

在我初次與《數據分析方法》這本書“邂逅”時，我的腦海中描繪的，是一幅由復雜算法和精妙模型構成的圖景。我期待著，能夠深入探究綫性代數在數據分析中的應用，理解如何用矩陣運算來加速計算；我渴望看到概率論和統計學如何在各種模型中扮演基石的角色，比如如何理解最大似然估計的原理；我甚至幻想著，書中會詳細介紹深度學習的各種架構，如CNN、RNN，以及它們在不同領域的應用。然而，當我在書中徜徉時，我發現它仿佛把我帶到瞭一個更為“務實”的場景。這本書更像是在講解數據分析的“工程實踐”和“項目管理”。它詳細闡述瞭數據項目的生命周期，從需求分析、數據收集，到數據處理、模型開發，再到模型部署和效果監控，形成瞭一個完整的閉環。書中還強調瞭數據團隊協作的重要性，如何建立有效的溝通機製，如何分配任務，以及如何進行版本控製。這些內容對於成功交付一個數據項目來說，至關重要，但是，對於一個渴望深入理解模型背後的數學原理，比如想要學習如何運用梯度下降算法優化神經網絡，或者如何理解生成對抗網絡（GAN）的工作機製的，的讀者來說，可能會覺得它“言不及義”。書中對數據可視化的論述，更多的是停留在“原則”和“方法”上，例如如何選擇閤適的圖錶類型，如何避免誤導性可視化，而不是具體的技術實現。例如，在討論散點圖的應用時，書中提到瞭如何展示變量之間的關係，但沒有詳細講解如何通過顔色、大小、形狀等視覺元素來增強信息的傳達。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據分析的魅力在於它能夠揭示隱藏在數字背後的故事，而講述這些故事的工具，便是那些強大而精密的算法和模型。當我拿起《數據分析方法》這本書時，我的期待自然是能夠從中找到一把開啓數據分析奧秘的鑰匙，一把能夠讓我掌握諸如決策樹、隨機森林、支持嚮量機等經典機器學習算法的鑰匙。我甚至幻想著，書中會有大量關於Python或R語言的代碼示例，能夠讓我直接上手實踐，例如如何使用Scikit-learn庫來構建一個預測模型，或者如何利用Matplotlib庫來繪製齣精美的圖錶。然而，這本書的內容，卻似乎將重心放在瞭數據分析的“軟實力”和“大局觀”上。它更多地是在探討如何成為一名優秀的數據分析師，如何培養批判性思維，如何從業務的角度去理解問題，以及如何將分析結果有效地傳達給非技術背景的聽眾。書中還花費瞭相當大的篇幅去討論數據治理和數據倫理，強調瞭數據安全和隱私保護的重要性。這些內容對於一個數據分析師的職業素養來說，是不可或缺的，但是，對於一個希望提升自身技術硬實力，比如想要學習如何進行大規模數據處理，或者如何掌握深度學習的最新進展的，的讀者來說，可能會覺得它“不夠硬核”。書中對數據預處理的論述，更多的是在強調“為什麼要進行預處理”以及“預處理過程中需要注意的問題”，而不是“如何通過代碼實現具體的預處理步驟”。例如，在討論異常值處理時，書中提到瞭基於統計的方法，但沒有詳細講解各種統計方法的計算原理和適用場景。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數據分析方法》這本書，我的感受就像是在一場精心準備的盛宴中，發現餐桌上的主角並非我預期的美味佳肴，而是那些精緻卻不那麼“填飽肚子”的開胃小點。我一直以來，都渴望能夠獲得一本關於數據分析的“秘籍”，裏麵充斥著各種高級算法的細節，比如如何巧妙地運用梯度下降優化損失函數，如何理解支持嚮量機（SVM）的核技巧，或者如何用隱馬爾可夫模型（HMM）來處理序列數據。我甚至期待著，能夠看到關於大數據可視化工具的深度評測，以及如何利用它們來構建炫酷的交互式儀錶盤，比如在Tableau中創建聯動篩選器，或者在Power BI中集成R語言腳本。然而，這本書的內容，卻似乎把重心放在瞭數據分析的“前奏”和“餘韻”上。它花瞭很多篇幅去講解數據采集的策略，如何選擇閤適的數據來源，如何設計問捲，以及如何避免數據采集過程中的偏差。同時，它也強調瞭數據分析後的“行動”和“反饋”，比如如何根據分析結果製定産品改進計劃，如何調整營銷策略，以及如何進行持續的效果追蹤。這些內容無疑是數據分析項目成功的關鍵組成部分，但是，對於一個希望提升自身技術硬實力的讀者，比如渴望學習如何用Python進行爬蟲，或者如何運用Spark進行實時流數據處理的，來說，這些內容可能會顯得略微“虛化”。書中對於數據預處理的論述，更多的是側重於“為什麼要做”和“要注意什麼”，而不是“如何具體實現”。例如，在討論特徵工程時，書中提到瞭類彆特徵編碼的重要性，但對於One-Hot編碼、Label Encoding、Target Encoding等不同方法的優缺點和適用場景，並沒有進行細緻的比較和分析。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對那些能夠剖析復雜數據、提煉齣隱藏洞見的書籍都充滿著濃厚的興趣。近來，我偶然翻閱瞭一本名為《數據分析方法》的書，初看書名，我便被它所吸引，腦海中浮現齣無數關於數據分析的知識和技巧。然而，在深入閱讀的過程中，我卻發現這本書的側重點似乎與我的預期有所偏差。它並沒有像我之前讀過的某些經典著作那樣，直接深入到各種統計模型、算法的細節，例如貝葉斯統計的推斷過程，或者機器學習中決策樹的剪枝策略。取而代之的是，它更多地探討瞭在實際工作中，如何進行數據治理，如何建立起一套行之有效的數據收集和清洗流程。書中花瞭大量的篇幅去闡述數據源的可靠性、數據缺失值的處理方法、異常值的識彆與修正，以及如何構建元數據管理體係。這些內容雖然至關重要，但對於一個渴求掌握尖端分析技術，比如時間序列預測的ARIMA模型，或是自然語言處理中的詞嚮量錶示方法，的讀者而言，多少顯得有些“基礎”。書中對於模型選擇的論述，更多的是站在業務需求的角度，強調理解業務場景，而不是從模型本身的數學原理和適用條件齣發。例如，在討論A/B測試時，書中更多的是強調如何設計實驗、如何收集反饋，以及如何解讀統計顯著性，但對於背後所依賴的假設檢驗原理，例如t檢驗或卡方檢驗的詳細推導和細微差彆，則一帶而過。我原以為會看到大量關於數據可視化工具如Tableau或Power BI的高級技巧，比如如何構建交互式儀錶盤，如何運用地圖可視化來展示地理空間數據，亦或是如何利用Python庫如Matplotlib和Seaborn創建復雜的多變量圖錶。然而，書中對可視化的論述，更多的是停留在“圖錶選擇的原則”、“如何避免誤導性的可視化”等宏觀層麵上，對於具體的技術實現和高級定製，著墨不多。這讓我有些意外，因為我一直認為，清晰、直觀的數據可視化是數據分析成果有效傳達的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我感到既熟悉又陌生的書。熟悉，是因為它討論的“數據”這個概念，是我工作中最常接觸的；陌生，則在於它切入的角度，與我以往接觸過的許多關於數據分析的書籍，有著截然不同的風格。我原以為，這本書會是一本典型的“技術手冊”，裏麵會塞滿各種編程語言（比如Python或R）的代碼示例，詳細講解如何使用Pandas進行數據清洗，如何用Scikit-learn構建機器學習模型，又或者如何利用SQL查詢數據庫。我甚至期待著，能看到一些關於大數據處理框架（如Hadoop或Spark）的實操指南。然而，事實並非如此。這本書的重點，似乎更傾嚮於數據分析的“哲學”和“方法論”。它花瞭相當大的篇幅去闡述數據分析師的職業素養，如何培養批判性思維，如何與非技術背景的同事進行有效溝通，如何將分析結果轉化為 actionable insights。書中還討論瞭數據倫理和隱私保護的重要性，以及在數據分析過程中如何避免偏見。這些內容固然是優秀的數據分析師所必備的，但是，對於我這樣更關注“如何做”而非“為什麼這麼做”的讀者來說，這些理論性的探討，雖然有啓發，但總覺得少瞭些“乾貨”。例如，書中提到瞭數據采樣的重要性，但對於不同的采樣方法（如隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣）的原理、適用場景以及它們的優劣比較，並沒有進行詳細的闡述。再比如，在討論數據轉換時，書中隻是泛泛地提到瞭對數轉換、Box-Cox轉換等，但沒有深入講解這些轉換的數學原理，以及在什麼情況下選擇哪種轉換纔能更好地滿足模型假設。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當我拿起這本《數據分析方法》時，我的期待值是很高的。我一直認為，數據分析的精髓在於那些能夠揭示事物本質的算法和模型。我腦海中期待的是，能夠看到深入淺齣的數學理論，比如如何從概率論的角度理解邏輯迴歸的損失函數，如何用綫性代數的知識去解釋主成分分析的降維原理，或者如何通過圖論來理解網絡分析中的社群發現算法。然而，這本書的內容，卻仿佛把我帶入瞭一個更為“地麵”的視角。它似乎更側重於數據分析的“前置”工作，也就是那些在模型和算法真正登場之前必須完成的關鍵步驟。書中花瞭大量的筆墨去描述如何與業務部門溝通，如何理解他們的需求，如何將模糊的業務問題轉化為可以量化和分析的數據指標。它強調瞭數據血緣的重要性，如何追溯數據的來源，理解數據的含義，以及如何建立數據的字典。這對於一個剛入行的數據分析師來說，無疑是寶貴的經驗之談，能夠幫助他們避免許多“憑空想象”的分析。但是，對於我這樣已經有一定分析基礎，並且希望在技術深度上有所突破的讀者來說，這些內容略顯“淺嘗輒止”。比如，書中提到瞭數據質量的重要性，也列舉瞭一些常見的質量問題，但對於如何係統性地進行數據質量評估，或者如何利用自動化工具來檢測和修復數據質量問題，並沒有深入的探討。同樣，在模型評估方麵，書中更多地強調瞭業務上的可解釋性，以及如何根據業務目標來選擇閤適的評估指標，而不是深入講解模型評估指標背後的統計學意義，比如AUC-ROC麯綫的各個區域代錶什麼，F1-score在不平衡數據集中的局限性等等。

評分☆☆☆☆☆

書社新書可以

評分☆☆☆☆☆

不予置評

評分☆☆☆☆☆

備一本，提升理論

評分☆☆☆☆☆

嗯，多，快，好，省

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

還不錯，可以瞭

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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