具体描述
内容简介
本书按照处理数据的逻辑顺序和习惯，从数据的整理开始入手。从数据的抽样开始，介绍了传统统计的抽样理论，并进一步探讨大数据样本的代表性问题。并且通过具体案例向读者介绍整个数据探索性分析的主要步骤。然后是数据的展示技术，也就是常说的数据可视化，从数据的类型以及展示的内容不同，分别介绍了单变量和多变量数据的多种图示方法，数据的分布形态、高维数据、空间数据的展示，并且介绍了统计制图的一些基本原则和图形美化的操作。本书主要面向的应用统计专业硕士、有统计学本科基础的各专业硕士研究生，我们也希望对这方面感兴趣的统计专业高年级的本科生以及其他各个领域的有数据分析需求的学生和从业人员可以阅读参考。
作者简介
吴翌琳，经济学博士，中国人民大学统计学院、中国调查与数据中心副教授，主要从事经济统计分析、创新经济计量、指数编制与应用、数据可视化等应用统计方向的研究。主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金、国家统计局统计科学研究计划项目等课题十项，主要参与的国家部委科研课题项目二十余项。先后在《World Development》、《统计研究》、《调研世界》、《经济理论与经济管理》、《宏观经济研究》等核心期刊上发表学术文章20余篇。曾受邀作为联合国大学荷兰马斯特里赫特分校访问学者，进行为期一年的访问，参与欧盟第七号框架下的项目研究工作。并五次受邀作为法国国家统计局（INSEE）访问学者，参与欧盟-中国项目研究。房祥忠 博士，北京大学数学科学学院教授，概率统计系主任。曾获的北京科技进步二等奖，国防科学技术三等奖。研究方向为生存分析和可靠性。
目录
第1章导论第1节大数据现象产生的背景
第2节大数据现象综述
第3节大数据分析举例
第4节大数据探索性分析的主要内容
第2章大数据背景下的抽样分析
第1节抽样调查的基础知识
第2节数据集的相似性度量
第3节概率抽样
第4节非概率抽样
第5节大数据抽样
第3章大数据的数据预处理
第1节整齐数据
第2节数据的管理与清洗
第3节数据的变换
第4节缺失值的处理
第5节异常点的检测
第6节变量选择
第4章探索性数据分析方法
第1节多维数据的可视化技术
第2节投影寻踪
第3节独立成分分析
第4节探索性数据分析案例
第5章大数据的展示
第1节统计制图的基本概念
第2节单变量数据的展示
第3节多变量数据的展示
第4节数据分布形态的展示
第5节高维数据的展示
第6节空间数据的展示
第7节统计图的美化
第6章空间数据分析
第1节空间数据基础知识
第2节空间统计介绍
第3节探索性空间数据分析
第4节空间自相关分析
第5节时空扫描统计分析
第6节空间回归分析
第7节空间面板分析
第8节贝叶斯时空模型
第9节空间估算
参考文献
精彩书摘
随着海量存储成为可能，各种收集数据的手段、方法和设备广泛应用，人们能够成功地存储和分析大量的、关系复杂的数据，“大数据”一词也越来越吸引人们的目光。提及“数据”，人们不免联想到“统计学”，这一处理数据的科学。在大数据时代，传统的统计学思想方法能否处理新的问题？如何处理新的问题？这些问题常常引起人们的思考和热议。在这样的背景下，本套丛书应运而生，从学术的角度向大家展示大数据与统计方法的结合。说起大数据，大家首先想到的是一张张复杂的数据表格、大小不一的数字，那么，如何从这些纷繁复杂甚至杂乱无章的数据中提取有用信息呢？这就是本书的主要内容——大数据探索性分析！本书按照处理数据的逻辑顺序和习惯，从数据的整理开始入手。从数据的抽样开始，介绍传统统计的抽样理论，并进一步探讨大数据样本的代表性问题。接着从数据预处理的角度，介绍数据清洗、数据变换、缺失数据和异常值的处理等问题，还介绍了一些变量选择的内容，让读者了解，初步收集到的数据并非直接可以下手分析，而是要经过一个复杂细致的清理过程。紧接着介绍大数据探索性分析的统计方法，主要包括多维度数据的可视化问题、投影寻踪分析以及独立成分分析，并且通过具体案例向读者介绍整个数据探索性分析的主要步骤。然后是数据的展示技术，也就是常说的数据可视化，从数据的类型以及展示的内容不同，分别介绍了单变量和多变量数据的多种图示方法，数据的分布形态、高维数据、空间数据的展示，并且介绍了统计制图的一些基本原则和图形美化的操作。到此，基本上完成对于一个数据集的基础性探索分析，而最后一章属于进阶的内容，结合当前大数据的时空分布特点，以疾病分布为例，介绍时空大数据的探索性分析，以及空间统计模型的基本原理和方法，并且介绍了空间统计方面专用软件的操作步骤。
前言/序言
用户评价
坦白讲，在读这本书之前，我对“大数据”这个词汇充满敬畏，感觉它只属于那些顶尖的科技公司和学术大牛。但《大数据探索性分析》让我觉得，即使是普通人，只要掌握了正确的方法和工具，也能在大数据时代分一杯羹。这本书的语言风格非常亲切，没有太多拗口的专业术语，即便是我这样背景相对薄弱的读者，也能轻松理解。作者在讲解每一个概念的时候，都会用生活化的例子来类比，比如将数据分布比作人群的身高分布，将异常值比作人群中的“特立独行者”，这些生动有趣的类比，让我在轻松愉快的氛围中掌握了知识。我尤其喜欢书中关于数据预处理的章节，它详细地介绍了如何处理文本数据，比如分词、去除停用词、词干提取等等，这对于我之前总是头疼如何处理文本数据的经验来说，简直是及时雨。书中还提供了一些常用的文本分析工具的介绍和使用方法，让我对接下来的文本挖掘工作充满了期待。此外，作者对不同类型数据（如时间序列数据、地理空间数据）的探索性分析方法也进行了简要介绍，这让我对大数据分析的应用领域有了更广泛的认识。
评分这本书的内容深度和广度都让我感到惊喜。它不仅仅局限于基础的统计分析，更是触及了一些更高级的探索性技术。我尤其欣赏书中关于降维技术（如PCA、t-SNE）的讲解。虽然这些概念听起来有些复杂，但作者通过直观的图示和形象的比喻，将它们解释得非常透彻。他让我明白了降维的意义，不仅仅是为了减少计算量，更是为了更好地理解高维数据中的潜在结构。书中还提供了一些使用Python库（如Scikit-learn）实现这些降维技术的代码示例，让我可以亲手实践。另外，我还对书中关于聚类分析的部分留下了深刻的印象。它不仅仅介绍了K-Means算法，还对层次聚类、DBSCAN等算法进行了阐述，并详细分析了不同聚类算法的优缺点以及适用场景。作者通过对客户画像的构建、用户分群等实际案例，展示了聚类分析在业务中的巨大价值。我感觉自己不再是被动地学习知识，而是主动地去思考如何将这些强大的分析工具应用到我自己的工作中。这本书就像一座宝库，让我不断地挖掘出新的知识和灵感。
评分这本书完全是我一直在寻找的！它完美地弥合了我理论知识和实际应用之间的鸿沟。作为一名刚刚接触大数据的学生，我之前学了很多统计学原理，但总感觉它们像一个个孤立的知识点，不知道如何在实际工作中整合运用。《大数据探索性分析》的出现，就像一个强大的粘合剂，将所有零散的知识点串联了起来。作者以一种非常叙事性的方式，将大数据探索性分析的过程分解成一个个清晰的步骤，并且在每个步骤中都穿插了大量的代码示例和图表演示。我尤其喜欢书中关于数据清洗和转换的部分，它细致地讲解了如何处理不一致的数据格式、如何合并来自不同来源的数据、如何进行数据类型的转换等等，这些都是看似简单但又极其耗时耗力的工作。作者提供的python代码示例非常实用，我可以直接复制粘贴到我的Jupyter Notebook中进行尝试，并且能够根据自己的数据进行修改。更重要的是，他强调了在数据清洗过程中，需要时刻保持对数据质量的警惕，并且要做好记录，以便追溯。这本书让我明白，数据分析不仅仅是关于算法，更是关于严谨的流程和细致的工作。它让我对大数据分析的信心倍增，觉得只要掌握了正确的方法，即使面对海量的数据，也能游刃有余。
评分我必须说，这本书让我对数据产生了全新的认识。我之前总是把数据当成一堆冰冷的数字，但通过阅读《大数据探索性分析》，我开始看到数据背后蕴藏的丰富信息和潜在的故事。作者在讲解每一个统计方法的时候，都非常注重其业务含义。比如，在讲解相关性分析时，他会问“这种相关性对我们的业务有什么启示？”，在讲解假设检验时，他会问“我们希望通过这个检验来验证哪个业务假设？”。这种从业务出发的分析思路，让我觉得数据分析不再是纯粹的技术工作，而是能够真正解决实际问题的强大工具。书中关于数据聚合和分组分析的部分也让我受益匪浅。它教会了我如何将原始数据进行汇总和分组，以发现不同群体之间的差异和规律。比如，通过分析不同年龄段用户的购买行为，可以制定更有针对性的营销策略；通过分析不同地区门店的销售数据，可以找出业绩优秀或滞后的原因。这本书让我明白了，数据分析的关键在于发现模式、揭示趋势，并最终转化为有价值的行动。它让我对未来的数据探索之路充满了信心和期待。
评分这本书的内容实在是太扎实了，每一章都充满了干货。我个人在数据领域工作一段时间了，也接触过不少数据分析的书籍，但《大数据探索性分析》给我的感觉尤为独特。它不仅仅是理论的堆砌，更侧重于实操和思维方式的培养。作者在介绍各种分析方法的时候，总是会详细地解释其背后的逻辑和适用场景，让我明白“知其然，更知其所以然”。我特别喜欢书中关于异常值检测的部分，它并没有局限于单一的统计方法，而是列举了多种检测异常值的策略，并结合了实际案例，比如识别欺诈交易、检测设备故障等。作者强调了在处理异常值时，需要结合业务知识进行判断，而不是简单地删除或填充，这让我深刻体会到数据分析的艺术性。此外，书中对分类变量和数值变量的处理方法也进行了详细的阐述。对于分类变量，作者介绍了频率统计、卡方检验等方法，帮助我们理解分类变量之间的关系；对于数值变量，除了前面提到的相关性分析，还深入讲解了方差分析、T检验等，帮助我们比较不同组别下数值变量的差异。让我感到惊喜的是，书中还涉及了一些机器学习预处理的基础知识，比如独热编码、标签编码等，这让我觉得这本书的内容具有很强的延展性，为我后续学习更高级的机器学习技术打下了坚实的基础。
评分这本书简直打开了我对数据分析的新世界！我一直对大数据这个概念心生向往，但总觉得它遥不可及，充满了复杂的算法和晦涩的理论。然而，当我翻开《大数据探索性分析》，那些曾经让我望而却步的挑战瞬间变得清晰而具体。作者并没有上来就抛出一堆统计公式，而是从最根本的“为什么”出发，深入浅出地解释了探索性数据分析（EDA）在整个大数据分析流程中的核心地位。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的论述，它不仅仅是教你如何生成图表，更是引导你如何通过图表“读懂”数据，发现隐藏在数字背后的故事。例如，作者花了大量篇幅讲解如何利用散点图、箱线图、直方图等多种图形工具来识别异常值、理解变量分布、揭示变量之间的相关性。让我印象深刻的是，他举了一个实际案例，展示了如何通过一系列精心设计的可视化步骤，一步步地从海量数据中提取出有价值的业务洞察，比如预测用户流失的可能性，或者优化产品推荐策略。书中还穿插了许多关于数据预处理和特征工程的实用技巧，比如如何处理缺失值、如何进行特征缩放，这些都是在实际工作中经常会遇到的难题，而这本书提供的解决方案非常接地气，操作性极强。我感觉自己不仅仅是在阅读一本书，更像是在跟随一位经验丰富的导师，一点点地掌握了在大数据洪流中航行的罗盘。它让我明白，大数据分析并非高不可攀，关键在于掌握正确的探索和分析方法，而这本书恰恰给了我这把“钥匙”。
评分这本书的价值在于它提供了一个系统性的框架，帮助我构建了对大数据探索性分析的完整认知。我之前接触过一些零散的分析工具和方法，但总觉得缺乏一个主线。《大数据探索性分析》就像一个GPS导航仪，指引我沿着清晰的路线前进。作者从数据的获取、清洗、预处理，到统计分析、可视化，再到最终的洞察提取，每一个环节都讲解得细致入微。我尤其赞赏书中关于数据质量评估的部分。它并没有简单地提及“数据质量很重要”，而是提供了具体的度量指标和评估方法，比如完整性、一致性、准确性、时效性等等，并且结合了实际案例，展示了如何发现和处理数据质量问题。这让我深刻认识到，再复杂的分析模型，如果建立在低质量的数据之上，都将是徒劳的。书中还提到了数据治理的一些初步概念，让我对大数据在企业中的价值有了更深层次的理解。这本书不仅教会了我如何“做”数据分析，更教会了我如何“想”数据分析。
评分我必须承认，这本书的阅读体验非常流畅。作者的写作风格清晰、逻辑性强，每一个章节都承接得恰到好处，让人感觉就像在听一位经验丰富的老师娓娓道来。我印象最深的是书中关于数据分布的深入探讨。我之前对一些常见的统计分布（如泊松分布、指数分布）并没有太深刻的理解，总是觉得它们是书本上的理论。但是，作者通过大量的实例，比如分析电信运营商的呼叫次数、网站用户访问时长等等，让我切实体会到了这些分布在现实世界中的应用。他不仅讲解了如何识别这些分布，还介绍了如何根据不同的分布选择合适的统计模型进行推断。这让我不再是死记硬背公式，而是真正地理解了统计学的精髓。此外，书中关于数据探索性分析报告的撰写也给了我很大的启发。作者强调，一份好的报告不仅仅是罗列图表和数据，更重要的是要能够清晰地传达分析的洞察和建议。他给出了一些撰写报告的实用技巧，比如如何构建报告的结构、如何选择合适的图表来支撑论点、如何用简洁的语言进行总结等等。这对于我即将进行的一次重要项目汇报来说，简直是雪中送炭。
评分我必须说，这本书的视角非常独特。它并没有将探索性数据分析（EDA）仅仅视为一个技术性的流程，而是将其提升到一种“理解数据”的思维层面。作者反复强调，EDA的最终目的是为了提出有价值的问题，而不是为了得到一个“正确”的答案。这种理念让我耳目一新。我一直以为数据分析的目标就是找到某个“最优解”，但这本书告诉我，很多时候，通过EDA发现的“问题”比“答案”更有价值，它能引导我们更深入地思考业务场景，从而发现新的机会。书中关于假设检验和置信区间的讲解，也因此变得更加生动有趣。作者并不是直接套用公式，而是引导读者思考“我们想要通过这些统计方法验证什么？”、“我们对这个结论有多大的把握？”。这让我不再是机械地运用统计学工具，而是真正地理解了它们背后的含义和局限性。我尤其赞赏书中关于数据故事讲述的部分，它不仅仅是教会你如何制作漂亮的图表，更是强调了如何将分析结果清晰、有逻辑地传达给非技术人员。作者给出的建议非常具体，比如如何选择合适的图表类型来突出关键信息，如何用简洁的语言解释复杂的统计概念，这对于我这样需要经常与业务部门沟通的人来说，简直是福音。
评分说实话，我买这本书之前，对“探索性分析”这个概念并没有一个非常具象化的理解。我总觉得数据分析就是拿到数据，然后套用几个模型，跑出结果就行了。但这本书彻底颠覆了我的认知。它强调了在正式建模之前，对数据进行深入探索的重要性，这就像是侦探在破案前，需要仔细勘察现场，收集各种线索一样。作者通过大量的实例，展示了如何通过各种统计指标和可视化技术，去“触摸”和“感受”数据。我印象最深的是关于相关性分析的部分，书中不仅仅是讲解了皮尔森相关系数的计算，更重要的是教会了我如何解读相关系数的数值，理解正相关、负相关以及无相关的含义，以及如何警惕“相关不等于因果”这个误区。他举的例子非常贴切，比如通过分析网站流量数据和用户在特定产品页面的停留时间，如何发现潜在的用户兴趣点，从而指导产品优化和营销策略的制定。另外，书中关于数据分布的讲解也让我受益匪浅。我之前总是把数据想当然地认为服从正态分布，但作者通过直方图、QQ图等方法，让我意识到很多真实世界的数据分布是偏态的，甚至呈现出多峰的特征。理解这些分布特征，对于后续选择合适的统计模型和进行准确的推断至关重要。这本书就像一位耐心的向导，带领我在数据的丛林中，一点点拨开迷雾，看到更清晰的风景。
评分偶然看到，书看起来不错，挺好的，蛮好的，支持。
评分高大帅哥配送员非常好，谢谢啦！
评分写的不错，理论深刻！
评分物流速度快，谢谢
评分好书，就是京东价格贵了点。便宜点不好吗
评分很基础的东西。。。。
评分送货很快，包装好，书还没看！
评分可以～～～～～～～～～～
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