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杨轶莘编著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121269363

商品编码：1787905679

出版时间：2015-09-01

作  者:杨轶莘 编著 定  价:39.8 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2015年09月01日 页  数:184 装  帧:平装 ISBN:9787121269363 ●第1章大数据时代下的统计学1
●1.1统计学——天使还是恶魔1
●【知识点】统计学的定义1
●1.2概率——上帝的指引3
●【案例1】硬币的指引3
●【案例2】赌徒的错觉3
●【知识点1】随机性4
●【知识点2】概率4
●1.3小概率事件必然不会发生的事件6
●【案例】挑战者号航天飞机（STS Challenger）失事6
●【知识点】“必然会发生”和“必然不会发生”的事件6
●1.4你真的了解数据吗7
●【案例】的客户评价体系8
●【知识点】数据的类型8
●1.5数据来自哪里10
●【案例】大数据，大偏差——谷歌的流感预测模型真的靠谱吗10
●【知识点1】二手数据11
●【知识点2】相关关系和因果关系11
●第2章样本魅影14
●2.1样本——窥一斑而见全豹，观滴水而知沧海15
●部分目录

内容简介

这是一本讨论时下热门话题――大数据的书，生动活泼地阐释了晦涩艰深的统计学原理，条理清晰地告诉读者如何从数据中获取智慧。
全书分为8章，靠前章概述了大数据时代统计学面临的机遇和挑战。第2、3章讲述了统计学在思想方法及数据表述上和大数据处理方法的异同；第4章介绍了对统计学影响深远的正态分布；第5章探讨了大数据时代统计推断是否失效；第6章重点从统计学视角讲述了大数据时代很热门的变量间的“相关性”问题；第7章以一种比较开放的态度讨论统计学中一些有意思又实用的话题；第8章探讨大数据能够给企业、用户及整个产业和社会带来什么价值。
拥有本书，不仅可以使读者感受数字的美感和哲学的智慧，还能够使读者掌握思辨的洞察力。更重要的是，拥有本书就相当于拥有了一种武器，数据驱动的思维模式将会使读者在生活、工作中受益匪浅。
杨轶莘 编著 杨轶莘，瑞典厄勒布鲁大学商学院统计学博士毕业，北京诺贝伦思教育咨询有限公司不错咨询师，旗下商学院CN网站联合创始人和网站知识分享类微信节目《杨博夜话》制作人和主持人。
王辉，北京大学汇丰商学院金融学（数量金融方向）研究生。善于统计综合评价方法的应用、金融计量学、经济计量分析领域的研究。2013-2014年，主持项目《社区养老现状和需求研究》，获第四届大学生市场调查分析大赛一等奖和第三届海峡两岸市场调查分析大赛二等奖。2014-2015年，参与朱喜安教授的国家社科基金课题《综合评价方法的优良标准研究》。

大数据时代下的统计学 探寻数据之海的智慧 在信息爆炸的洪流中，我们正身处一个前所未有的“大数据时代”。海量的数据以前所未有的速度和规模涌现，它们源自互联网的每一次点击、社交网络的每一次互动、传感器每一次的监测，以及无数商业交易和科学研究的每一次记录。这些数据如同未经雕琢的矿石，蕴藏着巨大的价值，但要从中提炼出真知灼见，则需要一双敏锐的眼睛和一套科学的工具——而这正是统计学大显身手的领域。 《大数据时代下的统计学》并非一本单纯的技术手册，它是一次深刻的思维探索，一场关于如何理解、分析和利用海量数据的旅程。本书旨在为读者揭示统计学在驾驭大数据洪流中的核心作用，教会我们如何从杂乱无章的信息中辨析模式、发现规律、预测趋势，并最终做出更明智的决策。 一、 数据浪潮的涌起：何为大数据？ 在深入统计学的精髓之前，我们需要对“大数据”有一个清晰的认识。大数据并非仅仅是“很多”数据，它通常被定义为满足“3V”特征的集合： Volume (体量): 数据规模巨大，从TB级别到PB甚至EB级别。这与传统数据库所能处理的数据量有着天壤之别。 Velocity (速度): 数据产生和处理的速度极快，许多数据需要实时或近实时地进行分析，例如股票交易数据、物联网传感器数据等。 Variety (多样性): 数据类型繁多，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。 随着技术的发展，大数据通常还被赋予了Veracity (真实性)和Value (价值)两个维度。真实性强调数据的准确性和可信度，而价值则关注如何从海量数据中提取出有意义的、可供商业和社会应用的信息。 本书将带领读者理解大数据产生的各种来源，从互联网用户行为、移动设备传感器、社交媒体互动，到金融交易记录、医疗健康数据、科学实验观测等等。我们将探讨不同类型数据的特点及其对统计分析方法提出的挑战。 二、 统计学的基石：经典理论在新时代的焕发 大数据时代并非抛弃了统计学的经典理论，而是对其提出了更高的要求和更广阔的应用空间。本书将系统回顾和重塑读者对统计学基础知识的理解，并展示这些经典理论如何在大数据背景下焕发新的生命力： 描述性统计： 如何有效地概括和展示海量数据的核心特征？我们将学习如何使用各种统计量（均值、中位数、方差、标准差等）和可视化技术（直方图、箱线图、散点图等）来理解数据的分布、集中趋势和离散程度，并重点探讨在大数据集中如何选择和设计有效的概括性统计量。 概率论： 理解不确定性的语言。概率论是统计学的基础，它帮助我们量化随机现象的可能性。在处理海量数据时，我们面临的许多问题本质上是概率性的，例如预测用户行为、评估风险等。本书将重新审视概率论在理解数据噪声、进行推断以及构建模型中的重要性。 统计推断： 从样本到总体的智慧。尽管数据量巨大，但我们有时仍需从部分数据中推断整体的特性，或者验证某个假设。本书将深入探讨点估计、区间估计、假设检验等经典推断方法，并分析在大数据规模下，这些方法的效率、稳定性和局限性，以及如何进行更精确、更可靠的推断。 回归分析： 探索变量间的关系。回归分析是识别和量化变量之间关系的最常用方法之一。我们将学习线性回归、逻辑回归等模型，并重点研究在高维、海量数据集上应用回归分析时需要注意的问题，例如多重共线性、过拟合等，以及如何通过正则化等技术来优化模型。 三、 大数据时代的统计新工具与挑战 大数据带来的海量、高速、多样化的特点，迫使统计学不断发展和演进，催生了许多新的方法和技术。本书将重点介绍这些适应大数据时代的新兴统计学工具： 机器学习与统计学： 机器学习算法与统计建模之间有着天然的联系。本书将深入探讨如何运用机器学习技术（如决策树、支持向量机、神经网络、集成学习等）来处理大数据中的复杂模式和非线性关系，并将其视为统计建模的延伸和补充。我们将分析不同算法的统计学原理，以及如何选择最适合特定大数据问题的算法。 贝叶斯统计： 在大数据中灵活运用先验知识。贝叶斯统计以其灵活性和在数据量有限时能够有效结合先验信息的能力而著称。在大数据时代，虽然数据量巨大，但贝叶斯方法依然能够提供强大的推断能力，尤其在处理模型不确定性、进行复杂模型构建方面展现出优势。本书将介绍贝叶斯推断的基本概念及其在大数据分析中的应用。 时间序列分析： 洞察随时间演变的规律。在大数据中，许多数据具有时间属性，例如股票价格、网站流量、传感器读数等。本书将深入研究时间序列分析的经典方法（如ARIMA模型）以及面向大数据的更先进技术（如状态空间模型、深度学习在时间序列预测中的应用），帮助读者理解和预测数据的动态演变。 文本挖掘与自然语言处理： 从非结构化文本中提取价值。社交媒体、新闻报道、客户评论等海量文本数据蕴藏着丰富的信息。本书将介绍文本数据的预处理技术（如分词、词性标注、去除停用词），以及如何运用统计学和机器学习方法进行主题建模、情感分析、文本分类等，从而从海量文本中发现有意义的洞察。 图分析： 理解复杂的关系网络。社交网络、知识图谱、生物网络等数据通常以图的形式存在。本书将介绍图论的基础知识，以及如何运用统计学和机器学习方法来分析图结构，例如中心性度量、社区发现、链接预测等，以揭示网络中的重要节点和潜在关系。 数据可视化： 让数据“说话”。面对海量数据，有效的可视化至关重要。本书将介绍大数据可视化的一些高级技术和工具，包括交互式可视化、多维数据可视化、地理空间数据可视化等，帮助读者以直观、清晰的方式呈现复杂的数据模式和分析结果。 四、 统计思维在实践中的应用 《大数据时代下的统计学》不仅仅停留在理论层面，更强调统计学在实际问题解决中的应用。本书将通过大量的案例研究，展示统计学如何在以下领域发挥关键作用： 商业智能与市场营销： 分析消费者行为、预测销售趋势、优化广告投放、进行客户细分，从而提升营销效率和客户满意度。 金融风控与投资决策： 评估信用风险、检测欺诈行为、优化投资组合、预测市场波动，为金融机构和投资者提供决策支持。 医疗健康与精准医疗： 分析疾病发生规律、识别高危人群、优化治疗方案、研发新药，推动个性化医疗的发展。 科学研究与社会科学： 分析实验数据、发现科学规律、揭示社会现象、预测社会趋势，加速科学探索和社会进步。 互联网与科技： 搜索引擎优化、推荐系统、用户体验分析、网络安全监测，支撑着现代互联网服务的不断创新和优化。 本书将引导读者思考如何将统计学理论转化为解决实际问题的策略，如何设计有效的实验和数据收集方案，如何评估模型性能，以及如何清晰有效地沟通分析结果。 五、 拥抱数据，驾驭未来 大数据时代已然来临，统计学作为一门连接数据与智慧的学科，其重要性愈发凸显。掌握大数据时代的统计学，意味着拥有理解世界、洞察未来的能力。本书希望成为读者在大数据浪潮中 navigating 的指南针，帮助你理解数据的潜能，掌握分析的艺术，最终运用统计学智慧，在信息爆炸的时代乘风破浪，创造价值，塑造未来。 无论你是统计学领域的初学者，还是希望更新知识体系的专业人士，抑或是希望利用数据提升业务表现的管理人员，都能从《大数据时代下的统计学》中获得启发与助益。让我们一起踏上这场探索数据奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我是一名在金融风控领域摸爬滚打多年的数据分析师，坦白讲，我对市面上那些鼓吹“算法万能论”的书籍已经感到有些疲劳了。这本书的视角却非常独特，它不是简单地介绍工具箱里的新工具，而是深入探讨了“数据质量”和“模型可解释性”在当前复杂业务场景中的极端重要性。阅读过程中，我特别留意了它关于“因果推断”在非实验性大数据中的应用探讨。这部分内容极具启发性，它没有给出任何“一键解决”的方案，而是细致地剖析了混杂变量、选择偏差等传统统计学难题在大数据背景下如何被放大或重塑。这本书的价值在于，它迫使你停下来，重新审视那些看似已经被解决的问题，比如“相关性不等于因果性”这个老生常谈的论断，在面对TB级数据时，其边界在哪里，又该如何用更严谨的统计思维去构建一个既能预测准确又能在监管层面经得起推敲的决策模型。它不是一本速成手册，而是一部需要反复研读的思考指南。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的学术研究者的角度来看，这本书给我带来最大的惊喜是它对“新数据类型”与“旧统计范式”兼容性的探讨深度。它没有停留在对R或Python库的简单罗列，而是聚焦于方法论的创新与融合。例如，作者在描述高维数据分析时，并没有直接跳到LASSO或弹性网络，而是先回溯了维度灾难的统计学根源，然后才引出维度缩减技术是如何从统计学原理上进行合理化的。更值得称赞的是，书中对非参数统计方法在处理大规模、非正态分布数据时的局限性和适用性的对比分析，非常细致入微。这对于我们进行前沿的计算社会科学研究时，提供了宝贵的理论参考框架，让我们不至于被炫酷的计算能力所迷惑，而忘记了数据背后真实世界现象的统计学本质。这本书的学术深度是毋庸置疑的，它确实提升了我对当代统计学前沿动态的理解层次。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我刚开始接触这类主题的书籍时，常常感到望而却步，总觉得充满了高深的数学公式和晦涩的术语。然而，这本书的叙事方式却出奇地流畅和接地气。它仿佛一位经验丰富的老教授，在黑板前，用最清晰的语言为你梳理出一条清晰的逻辑脉络。比如，在讲解贝叶斯方法在大数据背景下的复兴时，它没有过多纠缠于复杂的积分运算，而是通过几个生动的案例，清晰地展示了先验信息如何有效地“锚定”大规模预测的漂移。这种将复杂理论“去魅化”的能力，让这本书的受众群体大大拓宽了。我身边许多刚从传统文科专业转型到数据分析岗位的同事，也表示这本书是他们入门的绝佳选择，因为它成功地架设了一座连接扎实理论与实际操作的桥梁，让人在学习新知识的同时，也能感受到统计学的魅力和普适性。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的主要目的是想了解数据科学领域当前对于“统计学思维”的最新要求，尤其是在人工智能日益主导决策的今天。这本书的观点非常鲜明：它认为，强大的预测能力必须建立在坚实的推断基础之上。我特别欣赏其中对于“模型风险管理”一章的阐述。作者没有仅仅关注技术指标的优化，而是将统计学的严谨性上升到了企业治理和伦理的高度。他探讨了当模型因为训练集偏差而产生系统性错误时，统计学上的“误差来源分解”是如何帮助我们追溯和修正源头的。这种超越纯粹技术层面的宏观视角，让我重新认识到，即便在算法驱动的时代，统计学依然是确保技术负责任、可持续发展的“压舱石”。这本书更像是一本关于如何在数据洪流中保持清醒和审慎的“方法论宣言”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，那种深邃的蓝色调，搭配着抽象的数据流线条，一下子就让人联想到信息爆炸的时代。我最初翻开它，是希望能找到一些关于如何在新数据环境下应用传统统计学工具的实用指南。说实话，这本书在理论框架的构建上做得相当扎实，它没有急于抛出那些花哨的机器学习算法，而是花了大量篇幅去重温和审视经典统计学的核心思想，比如假设检验的哲学基础、概率分布的实际意义，以及如何在新兴大数据集的噪声和偏差中辨识出真正的信号。作者的笔触非常细腻，尤其在讨论“小样本”与“大样本”思维的转变时，那种对统计学精髓的坚守与对时代挑战的清醒认识交织在一起，让人读来深有感触。它更像是一次对我们进行统计学教育的“回炉重塑”，强调的是理解背后的逻辑，而不是仅仅停留在公式的堆砌。对于那些希望在海量数据面前保持清醒头脑的实干家来说，这本书无疑提供了一个稳固的基石。