數據分析（第2版） [Information Science] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

範金城，梅長林 編

圖書標籤:

• 數據分析
• 信息科學
• 統計學
• 數據挖掘
• 機器學習
• Python
• R語言
• 商業分析
• 數據可視化
• 決策支持係統

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030263728

版次：2

商品編碼：11785026

包裝：平裝

叢書名： 高等院校信息科學係列教材

外文名稱：Information Science

開本：16開

齣版時間：2010-02-01

用紙：膠版紙

頁數：353

字數：460000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數據分析（第2版）》介紹瞭數據分析的基本內容與方法，其特點是既重視數據分析的基本理論與方法的介紹，又強調應用計算機軟件SAS進行實際分析和計算能力的培養。主要內容有：數據描述性分析、非參數秩方法、迴歸分析、主成分分析與因子分析、判彆分析、聚類分析、時間序列分析以及常用數據分析方法的SAS過程簡介。
　　《數據分析（第2版）》每章末附有大量實用、豐富的習題，並要求學生獨立上機完成。
　　《數據分析（第2版）》可作為高等院校信息科學及數理統計專業的本科生教材，也可供有關專業的研究生及工程技術人員參考。

目錄

第1章 數據描述性分析
1.1 數據的數字特徵
1.1.1 均值、方差等數字特徵
1.1.2 中位數、分位數、三均值與極差
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、箱綫圖及五數總括
1.2.3 正態性檢驗與分布擬閤檢驗
1.3 多元數據的數字特徵與相關分析
1.3.1 二元數據的數字特徵及相關係數
1.3.2 多元數據的數字特徵及相關矩陣
1.3.3 總體的數字特徵及相關矩陣
習題

第2章 非參數秩方法
2.1 兩種處理方法比較的秩檢驗
2.1.1 兩種處理方法比較的隨機化模型及秩的零分布
2.1.2 Wilcoxon秩和檢驗
2.1.3 總體模型的wilcoxon秩和檢驗
2.1.4 Smirnov檢驗
2.2 成對分組設計下兩種處理方法的比較
2.2.1 符號檢驗
2.2.2 Wilcoxon符號秩檢驗
2.2.3 分組設計下兩處理方法比較的總體模型
2.3 多種處理方法比較的Kruskal-Wallis檢驗
2.3.1 多種處理方法比較中秩的定義及Kruskal_Wallis統計量
2.3.2 Kruskal-Wallis統計量的零分布
2.4 分組設計下多種處理方法的比較
2.4.1 分組設計下秩的定義及其零分布
2.4.2 Friedanan檢驗
2.4.3 改進的Friedman檢驗
習題

第3章 迴歸分析
3.1 綫性迴歸模型
3.1.1 綫性迴歸模型及其矩陣錶示
3.1.2 口及口。的估計
3.1.3 有關的統計推斷
3.2 逐步迴歸法
3.3 Logistic迴歸模型
3.3.1 綫性Logistic迴歸模型
3.3.2 參數的最大似然估計與Ne0n_Raphson迭代解法
3.3.3 Logistic模型的統計推斷
習題

第4章 主成分分析與因子分析
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 因子分析
4.2.1 引言
4.2.2 正交因子模型
4.2.3 參數估計方法
4.2.4 主成分估計法的具體步驟
4.2.5 方差最大的正交鏇轉
4.2.6 因子得分
習題

第5章 判彆分析
5.1 距離判彆
5.1.1 判彆分析的基本思想及意義
5.1.2 兩個總體的距離判彆
5.1.3 判彆準則的評價
5.1.4 多個總體的距離判彆
5.2 Bayes判彆
5.2.1 Bayes判彆的基本思想
5.2.2 兩個總體的Bayes判彆
5.2.3 多個總體的Bayes判彆
5.2.4 逐步判彆簡介
習題

第6章 聚類分析
6.1 距離與相似係數
6.1.1 聚類分析的基本思想及意義
6.1.2 樣品間的相似性度量——距離
6.1.3 變量間的相似性度量——相似係數
6.2 譜係聚類法
6.2.1 類間距離
6.2.2 類間距離的遞推公式
6.2.3 譜係聚類法的步驟
6.2.4 變量聚類
6.3 快速聚類法
6.3.1 快速聚類法的步驟
6.3.2 用k距離進行快速聚類
習題

第7章 時間序列分析
7.1 平穩時間序列
7.1.1 時間序列分析及其意義
7.1.2 隨機過程概念及其數字特徵
7.1.3 平穩時間序列與平穩隨機過程
7.1.4 平穩性檢驗及自協方差函數、自相關函數的估計
7.2 ARMA時間序列及其特性
7.2.1 ARMA時間序列的定義
7.2.2 ARMA序列的平穩性與可逆性
7.2.3 ARMA序列的相關特性
7.3 ARMA時間序列的建模與預報
7.3.1 川王MA序列參數的矩估計
7.3.2 ARMA序列參數的精估計
7.3.3 ARMA模型的定階與考核
7.3.4 平穩綫性最小均方預報
7.3.5 削RMA序列的預報
7.4 ARIMA序列與季節性序列
7.4.1 ARIMA序列及其預報
7.4.2 季節性序列及其預報
習題

第8章 常用數據分析方法的sAs過程簡介
8.1 SAS係統簡介
8.1.1 建立SAS數據集
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 常用數據分析方法的s八s過程
8.2.1 幾種描述性統計分析的sAS過程
8.2.2 非參數秩方法的SAS過程
8.2.3 迴歸分析的SAS過程
8.2.4 主成分分析與因子分析的SAS過程
8.2.5 判彆分析的SAS過程
8.2.6 聚類分析的SAS過程
8.2.7 時間序列分析的SAS過程——PRCARIMA過程
8.2.8 SAS係統的矩陣運算——PR（CIMll過程簡介）

主要參考文獻

《數據分析（第2版） [Information Science]》是一本旨在為信息科學領域的學生和從業者提供全麵、深入的數據分析知識和實踐技能的教材。本書在第1版的基礎上，進行瞭內容的更新與擴充，緊跟數據科學領域日新月異的發展步伐，力求為讀者打造一本兼具理論深度與實踐廣度的權威參考書。 全書共分為若乾個主要部分，每個部分又細分為多個章節，層層遞進，係統地闡述瞭數據分析的理論基礎、核心方法、常用工具以及在信息科學領域的典型應用。 第一部分：數據分析導論與基礎 在開篇，本書首先深入淺齣地介紹瞭數據分析的概念、發展曆程及其在信息科學中的重要性。讀者將瞭解到數據分析不僅僅是簡單的統計計算，更是一個涵蓋數據獲取、清洗、探索、建模、評估和應用的全過程。我們將探討不同類型的數據，如結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，以及它們在信息係統中的存在形式。 緊接著，本書將詳細闡述數據分析的生命周期，從問題的定義、數據需求的明確，到數據收集、數據預處理，再到數據探索性分析（EDA）、特徵工程、模型選擇、模型訓練、模型評估，直至最終的模型部署與結果解讀。每一個環節都將配以豐富的理論解釋和實際案例，幫助讀者建立起對整個數據分析流程的清晰認知。 此外，為瞭確保讀者能夠為後續章節的學習打下堅實的基礎，本書還在這一部分著重講解瞭必要的數據科學數學與統計學概念。這包括但不限於：概率論基礎（如概率分布、隨機變量）、統計推斷（如假設檢驗、置信區間）、綫性代數基礎（如嚮量、矩陣運算）以及微積分基礎（如導數、梯度），這些都是理解許多高級數據分析技術的前提。本書力求以最易於理解的方式呈現這些抽象概念，並通過實際的例子來加深讀者的理解。 第二部分：數據處理與預處理技術 數據質量直接影響到數據分析的準確性和可靠性，因此，本書花費瞭大量篇幅來講解數據處理與預處理的關鍵技術。本部分將詳細介紹各種數據清洗方法，包括如何識彆和處理缺失值（如均值/中位數填充、插值法、模型預測填充）、異常值（如箱綫圖法、Z-score法、IQR法、聚類分析）、重復值以及數據不一緻性。 數據轉換也是數據分析中至關重要的一環。我們將探討如何進行數據類型轉換、數值型數據編碼（如獨熱編碼、標簽編碼）、類彆型數據處理、文本數據預處理（如分詞、去停用詞、詞乾提取、詞形還原）以及圖像數據預處理（如尺寸調整、歸一化）。 特徵工程是提升模型性能的關鍵。本書將係統介紹各種特徵工程技術，包括特徵創建（如多項式特徵、交互特徵）、特徵選擇（如過濾法、包裹法、嵌入法）以及特徵提取（如主成分分析PCA、因子分析）。我們將深入分析不同特徵工程方法的原理、適用場景以及它們如何影響模型的性能。 第三部分：數據探索性分析（EDA）與可視化 數據探索性分析（EDA）是理解數據、發現模式和生成假設的關鍵步驟。本部分將引導讀者掌握如何進行有效的EDA。我們將詳細介紹描述性統計方法的應用，例如計算均值、中位數、方差、標準差、偏度、峰度等，並解釋它們各自的意義。 數據可視化是EDA的核心組成部分，也是嚮他人清晰傳達分析結果的有力工具。本書將全麵介紹各種常用的數據可視化技術，包括： 基本圖錶： 散點圖、摺綫圖、條形圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、箱綫圖等。我們將討論每種圖錶的適用場景、如何解讀以及如何通過調整參數來優化可視化效果。 高級圖錶： 熱力圖、雷達圖、旭日圖、樹狀圖、地理空間圖等。我們將講解這些圖錶如何用於展示更復雜的數據關係和模式。 交互式可視化： 介紹如何使用Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等庫創建交互式圖錶，以及如何利用Dash等框架構建交互式儀錶盤，從而允許用戶動態探索數據。 可視化最佳實踐： 強調清晰、簡潔、準確的可視化原則，如何避免誤導性可視化，以及如何根據目標受眾選擇閤適的可視化方式。 通過EDA和可視化，讀者將學會從數據中發現潛在的趨勢、關聯、異常和模式，為後續建模工作提供有力的洞察。 第四部分：統計建模與機器學習基礎 本部分是本書的核心內容之一，將係統介紹統計建模和機器學習的基礎理論與常用算法。 迴歸分析： 從簡單的綫性迴歸開始，深入講解多元綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等正則化迴歸方法。我們將討論模型的假設、係數的解釋、模型評估指標（如R²、MAE、MSE、RMSE）以及如何診斷和處理多重共綫性等問題。 分類模型： 介紹邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）等常用的分類算法。我們將詳細講解它們的原理、優缺點、參數調優以及模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC）。 聚類分析： 講解K-Means、層次聚類、DBSCAN等聚類算法，以及如何評估聚類結果（如輪廓係數）。 降維技術： 深入探討主成分分析（PCA）和綫性判彆分析（LDA）等降維方法的原理和應用。 模型評估與選擇： 詳細講解交叉驗證（K摺交叉驗證、留一法）等技術，以及如何避免過擬閤和欠擬閤，選擇最適閤特定任務的模型。 集成學習： 介紹Bagging、Boosting等集成學習思想，以及它們的具體實現，如隨機森林和梯度提升。 第五部分：高級數據分析技術與深度學習簡介 在掌握瞭基礎建模技術後，本書將進一步介紹一些更高級的數據分析技術，並為讀者初步接觸深度學習領域奠定基礎。 時間序列分析： 講解時間序列數據的特點、平穩性檢驗、自相關與偏自相關函數（ACF/PACF），以及ARIMA、SARIMA等經典時間序列模型。 關聯規則挖掘： 介紹Apriori、FP-growth等算法，用於發現數據項之間的有趣關聯，常用於購物籃分析等場景。 文本挖掘與自然語言處理（NLP）基礎： 涉及文本數據的預處理、詞袋模型（BoW）、TF-IDF、詞嚮量（Word2Vec, GloVe）以及簡單的文本分類和情感分析。 深度學習概述： 簡要介紹神經網絡的基本結構、反嚮傳播算法，以及捲積神經網絡（CNN）在圖像處理和循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的基本原理和應用場景，為對深度學習感興趣的讀者提供入門指引。 第六部分：數據分析工具與實踐 理論學習離不開實際操作。本書將重點介紹在信息科學領域廣泛應用的數據分析工具和編程語言。 Python生態係統： 詳細介紹Python在數據分析中的核心庫，包括： NumPy： 用於高效的數值計算，特彆是多維數組操作。 Pandas： 用於數據處理和分析，提供瞭DataFrame和Series等強大的數據結構。 Matplotlib & Seaborn： 用於數據可視化。 Scikit-learn： 提供瞭豐富的機器學習算法和工具。 Statsmodels： 專注於統計建模和計量經濟學。 NLTK & SpaCy： 用於自然語言處理。 TensorFlow & PyTorch（簡介）： 介紹深度學習框架。 SQL： 講解SQL語言在數據庫數據提取、過濾和聚閤方麵的應用，是數據分析的基石之一。 R語言（可選介紹）： 簡要介紹R語言在統計分析和可視化方麵的優勢，並提及一些R的常用包。 數據分析項目實踐： 書中將穿插多個完整的案例研究，覆蓋數據收集、預處理、特徵工程、模型選擇、訓練、評估到結果解釋的全過程。這些案例將涉及信息科學的多個方嚮，例如： 用戶行為分析： 分析網站或應用程序的用戶行為數據，以優化用戶體驗和提升轉化率。 推薦係統： 基於用戶曆史行為或物品相似性，構建推薦算法。 社交網絡分析： 分析社交網絡中的節點和連接，研究信息傳播或社區發現。 信息檢索優化： 利用數據分析技術提升搜索引擎的搜索效果。 知識圖譜構建與分析： 介紹如何從海量文本中提取實體和關係，構建知識圖譜，並進行相關分析。 數據分析工作流程與最佳實踐： 強調良好的編程習慣、代碼管理（如Git）、實驗跟蹤、結果復現以及如何有效地與非技術人員溝通分析結果。 第七部分：數據倫理與前沿展望 在信息爆炸的時代，數據倫理的重要性不容忽視。本書在最後部分將討論數據分析中的倫理問題，包括數據隱私保護、數據偏見、算法公平性以及數據安全等。讀者將瞭解相關的法律法規和行業準則，培養負責任的數據分析意識。 同時，本書還將展望數據分析領域的未來發展趨勢，如大數據技術、人工智能的進一步融閤、可解釋AI（XAI）、因果推斷等，激發讀者對數據科學領域持續學習和探索的興趣。 《數據分析（第2版） [Information Science]》以其嚴謹的理論體係、豐富的實踐指導、前沿的技術介紹和貼閤信息科學領域的應用案例，旨在為讀者提供一個全麵、係統、實用的數據分析學習平颱，助力讀者掌握駕馭海量數據、從中挖掘價值的能力，成為信息科學領域優秀的數據分析人纔。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容編排邏輯非常清晰，每一章都承接上一章，層層遞進，讓整個學習過程非常順暢。我特彆喜歡它對數據可視化部分的講解。以往我對數據可視化總是有種“點到為止”的感覺，知道它的重要性，但具體如何纔能做齣既美觀又具有信息傳達力的圖錶，卻感到模糊。這本書給瞭我非常係統和具體的指導，從圖錶的選擇原則，到各種可視化工具的使用技巧，再到如何通過可視化來講述數據故事，都講得非常透徹。 我嘗試著將書中學到的可視化技巧應用到自己的報告中，效果立竿見影！原本枯燥的數字和文字，通過生動的圖錶展現齣來，立刻變得清晰易懂，也更能吸引聽眾的注意力。很多同事都誇贊我的報告做得越來越專業，這讓我感到非常自豪。這本書不僅教會瞭我“做什麼”，更教會瞭我“怎麼做”，以及“為什麼這麼做”，這種深入的理解，是我在其他書籍中很難獲得的。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，真正好的技術書籍，不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的啓迪。《數據分析（第2版）》在這方麵做得非常齣色。作者並沒有僅僅羅列各種分析工具和技術，而是通過深入淺齣的講解，教會我如何“思考”數據，如何提齣正確的問題，如何選擇閤適的分析方法，以及如何解讀分析結果並將其轉化為有價值的洞察。它讓我明白，數據分析不是一個孤立的技術環節，而是貫穿於整個業務流程中的重要環節。 讀完這本書，我感覺自己對數據的敏感度大大提升瞭，看問題的角度也變得更加多元和深入。以前我可能隻會關注一些顯性的指標，現在則會去挖掘數據背後的驅動因素，去探尋隱藏的模式和趨勢。這種思維上的轉變，遠比掌握幾個具體的分析技巧更加寶貴。它讓我能夠更自信地麵對工作中遇到的數據挑戰，也讓我對未來的職業發展充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書真的是一本“寶藏”級彆的圖書。它不僅僅是一本關於數據分析的書，更像是一本“能力升級手冊”。在閱讀的過程中，我感覺自己像是經曆瞭一場思維的“洗禮”。從最初對數據分析的一知半解，到如今能夠獨立進行一些初步的數據探索和分析，這其中離不開這本書的指導。 它讓我學會瞭如何擺脫“憑感覺”做決策的睏境，轉而依靠數據來支撐自己的判斷。在工作中，我開始主動地去收集和分析數據，並因此發現瞭一些之前被忽略的改進機會，為團隊帶來瞭切實的價值。這本書的價值，已經遠遠超齣瞭我購買它時所付齣的價格。我真心推薦所有對數據分析感興趣的朋友，無論你是新手還是有一定基礎的讀者，這本書都一定會給你帶來意想不到的收獲。

評分☆☆☆☆☆

作為一名曾經被數學和統計學“勸退”的讀者，我對《數據分析（第2版）》的語言風格感到尤為欣慰。它沒有使用那些晦澀難懂的專業術語，即便涉及到一些需要數學基礎的概念，也能夠用非常通俗易懂的比喻來解釋，讓我這個“文科生”也能夠輕鬆理解。而且，作者的寫作風格非常幽默風趣，讀起來一點也不枯燥，反而充滿瞭一種探索未知的樂趣。 書中還穿插瞭一些作者在實際工作中遇到的趣事和經驗總結，這些“乾貨”讓我感覺更加親切，也讓我看到瞭數據分析在實際應用中的真實麵貌。它告訴我，數據分析並非高不可攀，隻要掌握正確的方法和工具，每個人都可以成為一個齣色的數據分析師。這本書給瞭我莫大的鼓舞，讓我重新燃起瞭學習的熱情，也讓我對數據分析這個領域充滿瞭無限的憧憬。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據分析（第2版）》真是給瞭我太多驚喜！作為一名對數據充滿好奇，但又常常被各種統計術語和復雜的模型嚇退的讀者，我一直渴望找到一本既能係統講解數據分析原理，又能讓我這個“小白”看得懂、學得會的入門書籍。這本書恰恰滿足瞭我的需求。從最基礎的數據收集、清洗，到各種常用的統計分析方法，再到數據可視化，內容循序漸進，講解詳實，沒有那種高高在上的“專傢口吻”，而是像一位經驗豐富的朋友，耐心地一步步引導我。 特彆是書中的案例分析，簡直是我的福音！它不是那種脫離實際的理論講解，而是選取瞭生活中常見的場景，比如用戶行為分析、市場營銷效果評估等等，用真實的數據和場景來演示如何運用學到的知識解決問題。每一次讀到案例，我都會忍不住自己動手跟著做，在這個過程中，我纔真正體會到數據分析的魅力，原來那些看似雜亂無章的數據背後，隱藏著如此豐富的信息。而且，書中的代碼示例也非常實用，方便我復製粘貼，稍加修改就能應用到自己的項目中，大大節省瞭摸索的時間。