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朝乐门著

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302436997

版次：1

商品编码：11949077

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：322

字数：420000

具体描述

编辑推荐

　　（1）本书是国内系统介绍数据科学的重要的专著，填补了国内此领域的空白。

　　（2）在结构设计和内容选择上，不仅充分借鉴了国外著名大学设立的相关课程以及全球畅销的英文专著，而且也考虑到了国内相关课程定位与专业人才的培养需求。

　　（3）每章提供了基于R的数据处理例题和领域经典案例，做到理论学习与实践应用相结合。书后附有R语言基本语法，便于教学与学习。

　　（4）读者范围广，可以满足计算机科学与技术类、管理类、统计分析类、图情档类等多个专业人才，尤其是硕士生和博士生的教学与自学需要。

　　（5）每章的首尾配有【导读】、【小结】、【习题】和【参考文献及扩展阅读】，便于教师的教学和学生的自学。习题部分以主动学习型开放题目为主，旨在帮助学生的自学能力。参考文献部分既提供了引用文献，又给出了推荐阅读文献目录。

内容简介

　　数据科学是一门新兴的热门科学，国外一流大学纷纷设立同名课程，相应的专业、课程及书籍也深受欢迎。本书是国内第一部系统阐述数据科学的重要专著，填补了国内此领域的空白。本书在结构设计和内容选择上不仅充分借鉴了国外著名大学设立的相关课程以及全球畅销的外文专著，也考虑到了国内相关课程定位与专业人才的培养需求。本书共包括8个部分（基础知识、数据预处理、数据统计、机器学习、数据可视化、数据计算、数据管理以及R编程），既涵盖了数据科学的基本内容，又避免了与相关课程的低级重复。每章设有综合例题，做到理论学习与动手操作相结合。例题均采用R语言完成数据科学的特定任务。每章的首尾配有“导读”与“小结”，便于教师的教学和学生的自学。“习题”部分以主动数据收集和分析的开放题目为主，旨在帮助学生提高自我学习能力。书后附有R语言语法，便于入门的教学与学习。本书可以满足数据科学、计算机科学与技术、管理学、数据统计、数据分析、图情档类等多个专业的老师、学生（含硕士生和博士生）的教学与自学需要。

《算法的韵律：探索数据背后的逻辑》在这浩瀚的信息洪流中，我们常常惊叹于事物之间微妙的联系，却又对隐藏在海量数据背后的规律感到困惑。本书并非旨在教授你如何将数据转化为“科学”，而是希望带你深入探索驱动这一切的基石——算法。我们将一同揭开那些让机器能够学习、预测、分类的数学模型和逻辑框架的神秘面纱，体会其中精妙绝伦的设计与严谨的推演过程。本书的旅程始于对基本概念的清晰阐释。我们将从最简单的线性模型出发，理解变量之间的关系如何被量化，预测又如何基于已知的模式展开。在这里，你将接触到诸如回归分析的核心思想，它如同画家用颜料在画布上描绘线条，试图捕捉数据点集的最优拟合轨迹。我们不会停留在表面，而是会剖析模型背后的数学原理，理解误差是如何被衡量和最小化的。随着我们对基础的掌握，我们将逐步深入到更复杂的算法世界。决策树，这个看似简单的分支结构，在识别模式和做出分类决策时，展现出强大的能力。我们将解析其如何通过信息增益等指标来决定最优的分割点，一步步构建出能够解释复杂现象的逻辑路径。你将看到，每一条分支的背后，都蕴含着对数据特征的深刻洞察。接下来，我们将目光投向那些擅长处理非线性关系的算法。支持向量机（SVM）以其优雅的边界划分能力，在分类问题中占据着重要地位。我们将探讨核技巧的精妙之处，理解它如何将低维度的线性不可分问题转化为高维度的线性可分问题，从而找到最佳的分类超平面。这不仅仅是数学上的技巧，更是对数据空间理解的升华。聚类算法，则如同探寻自然界中的群体，试图将相似的数据点归为一类。我们将学习K-Means等经典算法的原理，理解它们如何在迭代中不断优化聚类中心，发现数据内在的结构。你将体会到，算法是如何帮助我们从混乱中提炼出有序的群组。本书还将带你走进概率的世界，理解贝叶斯定理如何在不确定性中进行推理。朴素贝叶斯分类器，作为其经典应用，将展示如何在已知先验概率和条件概率的基础上，进行高效的分类。你将领略概率思维在模型构建中的强大威力。我们还会探讨那些能够捕捉序列数据规律的算法，例如隐马尔可夫模型（HMM）。这对于理解语言、时间序列等具有顺序特性的数据至关重要。我们将解析其状态转移和观测概率，理解模型如何能够推断出隐藏的状态序列。此外，本书还会触及到一些基础的优化算法，它们是训练复杂模型的基石。梯度下降等方法，将让你理解模型参数是如何通过迭代调整来逼近最优解的。你将明白，每一次参数的微调，都是在向“更好”的模型迈进。需要强调的是，本书的内容并非专注于具体的编程实现或工具的运用。我们的重点在于算法背后的数学思想、逻辑结构以及它们如何解决实际问题。即使你对某项技术没有深入研究，但通过本书，你将能够理解其核心机制，从而更清晰地认识到不同算法的优势与局限。《算法的韵律》旨在为你打开一扇理解数据背后逻辑的窗户，让你不再被海量数据所淹没，而是能够以一种更具洞察力的方式去审视和分析它们。本书将激发你对逻辑推理和数学模型的热情，让你体会到算法之美，以及它们如何成为现代世界运行不可或缺的驱动力。这是一场关于逻辑、模式和洞察力的探索之旅，期待与你一同启程。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直以来对人工智能和大数据等领域都充满了浓厚的兴趣，也读过一些相关的书籍，但总觉得那些书籍要么过于晦涩难懂，要么就过于浅显，难以触及核心。直到我偶然翻到了《数据科学》这本书，我才真正找到了我所期待的那种深度和广度。作者在书中对数据科学的各个分支，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，都进行了清晰的梳理和介绍，让我对整个数据科学的版图有了全面的认识。让我感到特别受用的是，书中对“模型的可解释性”的探讨。很多时候，我们构建了一个性能很好的模型，但我们却无法解释它为什么会做出这样的预测。这在一些关键领域，比如医疗诊断、金融风控等，是无法接受的。这本书深入浅出地介绍了如何提高模型的可解释性，以及解释性对模型的信任和应用的重要性。我感觉这让我对数据科学的理解上升到了一个新的高度，不再仅仅追求模型的预测精度，也开始关注其背后的逻辑和原理。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚读完一本名为《数据科学》的书，说实话，它在我心中留下了非常深刻的印象。我一直对数据背后隐藏的规律和洞见充满好奇，而这本书无疑为我打开了一扇通往这个迷人世界的大门。作者的叙述方式非常引人入胜，他没有一开始就抛出枯燥的算法和公式，而是从数据本身的价值出发，层层递进地引导读者理解数据科学的意义和应用。书中对现实世界案例的分析尤为精彩，比如如何利用大数据预测股票市场的波动，如何通过用户行为分析来优化电商平台的推荐系统，以及如何运用数据科学来改善城市交通拥堵等。这些案例不仅生动形象，更让我真切地感受到了数据科学在解决实际问题中的强大力量。我尤其欣赏书中对于数据采集、清洗和预处理的详细讲解。我知道，很多时候，数据并不像我们想象的那么“干净”，存在着大量的缺失值、异常值和不一致性。这本书提供了一套系统的方法论，教我如何系统性地处理这些问题，确保数据的质量，为后续的分析奠定坚实的基础。作者还分享了一些实用的数据可视化技巧，通过图表和图形，能够更直观地展现数据的分布、趋势和关联性，这对于我这样的初学者来说，简直是如获至宝。我尝试着运用书中介绍的工具和方法，对一些公开数据集进行初步的探索性分析，结果让我惊喜不断，看到了许多之前从未察觉到的有趣模式。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对新兴技术充满好奇的普通读者，一直想了解数据科学到底是什么，能做什么。在网上搜集了一些零散的资料后，我还是觉得有些迷茫。直到我遇到了《数据科学》这本书，才感觉豁然开朗。它不是一本教你如何成为技术专家的工具书，而是一本带你领略数据科学世界全貌的科普读物。作者的写作风格非常亲切，没有高高在上的说教感，而是像一位经验丰富的朋友，循循善诱地为你讲解。我非常欣赏书中对于“数据思维”的强调。它不仅仅是关于算法和编程，更重要的是培养一种用数据说话、用数据分析问题的思维方式。书中通过一些引人入胜的故事和案例，展示了数据思维如何帮助人们做出更明智的决策，如何发现隐藏的机遇。我感觉自己在读完这本书后，看问题的角度也发生了微妙的变化，开始更加关注数据背后的信息，也更加愿意去探索数据中隐藏的规律。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的时候，我感觉自己像是经历了一场思维的洗礼。作者在书中不仅仅是教授技术，更重要的是，他引导我构建了一种全新的思考方式——以数据为中心，以证据为依据。在过去的认知里，很多决策都依赖于经验和直觉，但这本书让我明白，在信息爆炸的时代，那些隐藏在海量数据中的洞见，才是真正能够驱动创新和进步的驱动力。书中对机器学习的介绍也让我受益匪浅，特别是关于监督学习和无监督学习的区分，以及各种常用算法的原理和应用场景。作者并没有陷入技术的深渊，而是用通俗易懂的语言，结合生动的比喻，将复杂的概念一一拆解，让我能够轻松理解。我特别喜欢书中关于模型评估和优化的部分。很多时候，我们构建了一个模型，但如何知道它是否优秀？如何进一步提升它的性能？这本书给了我明确的答案。它详细介绍了各种评估指标，比如准确率、召回率、F1分数等，以及如何通过交叉验证、网格搜索等方法来调整模型参数，找到最优解。我尝试着将这些方法应用到我自己的项目中，发现模型的效果确实有了显著的提升。总的来说，这本书不仅是知识的传授，更是一种能力的培养，让我能够独立思考，解决数据相关的问题。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《数据科学》这本书之前，我对这个领域知之甚少，脑海中只有一些模糊的概念，比如“大数据”、“算法”、“人工智能”等等，但具体是如何运作的，以及它们之间有什么联系，我一直理不清头绪。这本书就像一位耐心十足的向导，一步步地带领我探索这个复杂而迷人的世界。它从最基础的数据概念讲起，然后逐步深入到各种分析方法和模型构建，再到最后的实际应用和伦理考量，整个过程流畅且富有逻辑。我尤其欣赏书中对“数据的故事性”的强调。作者认为，数据本身并不能说话，是我们需要通过分析来发掘其背后隐藏的故事。这本书通过大量的案例，展示了如何从数据中提炼出有价值的信息，如何将这些信息转化为引人入胜的故事，并最终用这些故事来影响决策和推动变革。这让我意识到，数据科学不仅仅是一门技术，更是一门艺术，一门用数据沟通的艺术。我感觉自己在这本书的引领下，开始能够更敏锐地捕捉数据中蕴含的“故事”，并尝试着用更有效的方式来讲述它们。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的数据科学书籍，不应该仅仅局限于技术层面，更应该关注其在社会中的价值和影响。而《数据科学》这本书，恰恰在这方面做得非常出色。作者在书中不时地引用一些社会热点事件，并分析其中数据科学的应用，让我看到了这项技术如何改变我们的生活，如何解决社会难题。比如，在讨论个性化推荐系统时，作者也提到了其可能带来的“信息茧房”效应，这让我意识到，在享受技术便利的同时，也需要保持批判性思维。书中对数据驱动决策的讲解，让我对如何利用数据来优化商业运营有了更清晰的认识。我以前总以为，商业决策更多是依赖经验和直觉，但这本书让我看到了数据在其中扮演的越来越重要的角色。通过对用户行为数据、销售数据等进行分析，企业可以更精准地了解客户需求，优化产品策略，提升运营效率。我感觉这本书不仅教会了我技术，更教会了我如何将技术应用于实际，解决商业问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一门新的学科，最关键的是要能理解其核心思想和逻辑。而《数据科学》这本书，在这方面做得非常出色。它并没有堆砌大量的术语和公式，而是用一种更加宏观的视角，去阐释数据科学的本质。作者认为，数据科学并非仅仅是关于技术，更是关于如何利用数据来理解世界、解决问题和创造价值。这种理念的传递，让我对数据科学产生了更深层次的敬畏和喜爱。书中对于不同类型的机器学习算法，比如回归、分类、聚类等的介绍，都非常清晰，并提供了相应的代码示例，让我在理论学习的同时，也能进行实践操作。让我尤其感到惊喜的是，书中还涉及了一些数据伦理和隐私保护的内容。在当下这个数据驱动的时代，如何负责任地使用数据，保护个人隐私，已经成为一个越来越重要的问题。这本书并没有回避这些挑战，而是积极探讨如何在追求数据价值的同时，兼顾伦理道德和社会责任。这让我看到了作者的远见和胸怀，也让我对数据科学的未来发展有了更清晰的认识。我坚信，这本书将成为我未来在数据科学领域深造的基石。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻开这本书之前，我对“数据科学”这个概念只停留在模糊的想象中，以为它离我的实际工作和生活很遥远。然而，读完《数据科学》之后，我才发现，原来数据科学的触角已经深深地渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的个性化推荐，到导航软件的路线规划，再到医疗领域的疾病预测，数据科学的身影无处不在。作者通过生动而富有哲理的语言，将这些复杂的概念变得触手可及，让我第一次真正理解了数据科学的魅力所在。书中对于概率论和统计学的讲解，虽然篇幅不长，但却直击核心，让我对这些基础知识有了更深刻的理解，也明白了它们在数据分析中的重要作用。我以前对这些理论总觉得有些枯燥，但这本书巧妙地将它们与实际应用联系起来，让我看到了它们在数据科学中的实际价值。我尝试着运用书中介绍的一些统计检验方法，对一些业务数据进行分析，得到了很多有价值的结论，这让我对统计学的学习产生了前所未有的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我来说，无疑是及时雨。我一直对如何从庞杂的数据中提取有价值的信息感到困惑，也曾尝试过一些零散的学习资料，但始终觉得缺乏一个系统性的框架。而《数据科学》这本书，恰恰填补了这个空白。它就像一张精心绘制的地图，为我指明了数据科学领域的方向，让我不再迷失。从数据的获取、清洗、探索性分析，到模型构建、评估和部署，书中几乎涵盖了数据科学项目的全流程。作者在讲解过程中，始终牢记读者的可能遇到的困难，并提前给出解决方案或建议，这种“润物细无声”的教学方式，让我倍感舒心。我印象最深的是书中关于“特征工程”的讨论。我之前一直以为，算法的好坏决定一切，但这本书让我意识到，数据的质量和特征的构建同样至关重要。作者通过大量的实例，展示了如何从原始数据中提取出更有意义的特征，如何对现有特征进行转换和组合，从而显著提升模型的预测能力。我尝试着运用书中介绍的一些特征工程技巧，对一个二手车交易数据集进行了分析，结果发现，通过对一些时间相关的特征进行提取和组合，模型的预测精度得到了大幅度提升，这让我兴奋不已，也更加坚信了特征工程的重要性。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个完全没有数据科学背景的读者来说，寻找一本能够入门的书籍确实不容易。《数据科学》这本书，可以说是我遇到的最友好的入门读物之一。作者在处理复杂的技术概念时，总能找到恰当的比喻和类比，让我能够快速理解。例如，在介绍决策树算法时，作者将其比作一个“猜谜游戏”，让我一下子就明白了其工作原理。这种化繁为简的能力，是许多技术书籍所缺乏的。书中关于数据可视化工具的介绍也让我觉得非常实用。我之前对如何将数据转化为有吸引力的图表感到困惑，但这本书详细介绍了 Tableau、Matplotlib 等工具的使用方法，并提供了丰富的示例。我尝试着按照书中的指导，制作了一些图表，发现数据原来可以如此生动形象，也能够如此直观地传达信息。这不仅提升了我对数据的理解能力，也增强了我向他人展示数据的信心。

评分☆☆☆☆☆

书还行，不知道是不是盗版，感觉纸张不是那么的好，不过物流速度倒是挺快

评分☆☆☆☆☆

很好！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

书很好，物流很快

评分☆☆☆☆☆

商品很不错，送货也很快。正在使用

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

感觉挺好的书，认真看看