大數據時代下的統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊軼莘編著 著

圖書標籤:

• 大數據
• 統計學
• 數據分析
• 機器學習
• 數據挖掘
• 統計建模
• 概率論
• 數據科學
• 人工智能
• 商業分析

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121269363

商品編碼：1787905679

齣版時間：2015-09-01

作  者:楊軼莘 編著 定  價:39.8 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2015年09月01日 頁  數:184 裝  幀:平裝 ISBN:9787121269363 ●第1章大數據時代下的統計學1
●1.1統計學——天使還是惡魔1
●【知識點】統計學的定義1
●1.2概率——上帝的指引3
●【案例1】硬幣的指引3
●【案例2】賭徒的錯覺3
●【知識點1】隨機性4
●【知識點2】概率4
●1.3小概率事件必然不會發生的事件6
●【案例】挑戰者號航天飛機（STS Challenger）失事6
●【知識點】“必然會發生”和“必然不會發生”的事件6
●1.4你真的瞭解數據嗎7
●【案例】的客戶評價體係8
●【知識點】數據的類型8
●1.5數據來自哪裏10
●【案例】大數據，大偏差——榖歌的流感預測模型真的靠譜嗎10
●【知識點1】二手數據11
●【知識點2】相關關係和因果關係11
●第2章樣本魅影14
●2.1樣本——窺一斑而見全豹，觀滴水而知滄海15
●部分目錄

內容簡介

這是一本討論時下熱門話題――大數據的書，生動活潑地闡釋瞭晦澀艱深的統計學原理，條理清晰地告訴讀者如何從數據中獲取智慧。
全書分為8章，靠前章概述瞭大數據時代統計學麵臨的機遇和挑戰。第2、3章講述瞭統計學在思想方法及數據錶述上和大數據處理方法的異同；第4章介紹瞭對統計學影響深遠的正態分布；第5章探討瞭大數據時代統計推斷是否失效；第6章重點從統計學視角講述瞭大數據時代很熱門的變量間的“相關性”問題；第7章以一種比較開放的態度討論統計學中一些有意思又實用的話題；第8章探討大數據能夠給企業、用戶及整個産業和社會帶來什麼價值。
擁有本書，不僅可以使讀者感受數字的美感和哲學的智慧，還能夠使讀者掌握思辨的洞察力。更重要的是，擁有本書就相當於擁有瞭一種武器，數據驅動的思維模式將會使讀者在生活、工作中受益匪淺。
楊軼莘 編著 楊軼莘，瑞典厄勒布魯大學商學院統計學博士畢業，北京諾貝倫思教育谘詢有限公司不錯谘詢師，旗下商學院CN網站聯閤創始人和網站知識分享類微信節目《楊博夜話》製作人和主持人。
王輝，北京大學匯豐商學院金融學（數量金融方嚮）研究生。善於統計綜閤評價方法的應用、金融計量學、經濟計量分析領域的研究。2013-2014年，主持項目《社區養老現狀和需求研究》，獲第四屆大學生市場調查分析大賽一等奬和第三屆海峽兩岸市場調查分析大賽二等奬。2014-2015年，參與硃喜安教授的國傢社科基金課題《綜閤評價方法的優良標準研究》。

大數據時代下的統計學 探尋數據之海的智慧 在信息爆炸的洪流中，我們正身處一個前所未有的“大數據時代”。海量的數據以前所未有的速度和規模湧現，它們源自互聯網的每一次點擊、社交網絡的每一次互動、傳感器每一次的監測，以及無數商業交易和科學研究的每一次記錄。這些數據如同未經雕琢的礦石，蘊藏著巨大的價值，但要從中提煉齣真知灼見，則需要一雙敏銳的眼睛和一套科學的工具——而這正是統計學大顯身手的領域。 《大數據時代下的統計學》並非一本單純的技術手冊，它是一次深刻的思維探索，一場關於如何理解、分析和利用海量數據的旅程。本書旨在為讀者揭示統計學在駕馭大數據洪流中的核心作用，教會我們如何從雜亂無章的信息中辨析模式、發現規律、預測趨勢，並最終做齣更明智的決策。 一、 數據浪潮的湧起：何為大數據？ 在深入統計學的精髓之前，我們需要對“大數據”有一個清晰的認識。大數據並非僅僅是“很多”數據，它通常被定義為滿足“3V”特徵的集閤： Volume (體量): 數據規模巨大，從TB級彆到PB甚至EB級彆。這與傳統數據庫所能處理的數據量有著天壤之彆。 Velocity (速度): 數據産生和處理的速度極快，許多數據需要實時或近實時地進行分析，例如股票交易數據、物聯網傳感器數據等。 Variety (多樣性): 數據類型繁多，包括結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如XML、JSON文件）和非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。 隨著技術的發展，大數據通常還被賦予瞭Veracity (真實性)和Value (價值)兩個維度。真實性強調數據的準確性和可信度，而價值則關注如何從海量數據中提取齣有意義的、可供商業和社會應用的信息。 本書將帶領讀者理解大數據産生的各種來源，從互聯網用戶行為、移動設備傳感器、社交媒體互動，到金融交易記錄、醫療健康數據、科學實驗觀測等等。我們將探討不同類型數據的特點及其對統計分析方法提齣的挑戰。 二、 統計學的基石：經典理論在新時代的煥發 大數據時代並非拋棄瞭統計學的經典理論，而是對其提齣瞭更高的要求和更廣闊的應用空間。本書將係統迴顧和重塑讀者對統計學基礎知識的理解，並展示這些經典理論如何在大數據背景下煥發新的生命力： 描述性統計： 如何有效地概括和展示海量數據的核心特徵？我們將學習如何使用各種統計量（均值、中位數、方差、標準差等）和可視化技術（直方圖、箱綫圖、散點圖等）來理解數據的分布、集中趨勢和離散程度，並重點探討在大數據集中如何選擇和設計有效的概括性統計量。 概率論： 理解不確定性的語言。概率論是統計學的基礎，它幫助我們量化隨機現象的可能性。在處理海量數據時，我們麵臨的許多問題本質上是概率性的，例如預測用戶行為、評估風險等。本書將重新審視概率論在理解數據噪聲、進行推斷以及構建模型中的重要性。 統計推斷： 從樣本到總體的智慧。盡管數據量巨大，但我們有時仍需從部分數據中推斷整體的特性，或者驗證某個假設。本書將深入探討點估計、區間估計、假設檢驗等經典推斷方法，並分析在大數據規模下，這些方法的效率、穩定性和局限性，以及如何進行更精確、更可靠的推斷。 迴歸分析： 探索變量間的關係。迴歸分析是識彆和量化變量之間關係的最常用方法之一。我們將學習綫性迴歸、邏輯迴歸等模型，並重點研究在高維、海量數據集上應用迴歸分析時需要注意的問題，例如多重共綫性、過擬閤等，以及如何通過正則化等技術來優化模型。 三、 大數據時代的統計新工具與挑戰 大數據帶來的海量、高速、多樣化的特點，迫使統計學不斷發展和演進，催生瞭許多新的方法和技術。本書將重點介紹這些適應大數據時代的新興統計學工具： 機器學習與統計學： 機器學習算法與統計建模之間有著天然的聯係。本書將深入探討如何運用機器學習技術（如決策樹、支持嚮量機、神經網絡、集成學習等）來處理大數據中的復雜模式和非綫性關係，並將其視為統計建模的延伸和補充。我們將分析不同算法的統計學原理，以及如何選擇最適閤特定大數據問題的算法。 貝葉斯統計： 在大數據中靈活運用先驗知識。貝葉斯統計以其靈活性和在數據量有限時能夠有效結閤先驗信息的能力而著稱。在大數據時代，雖然數據量巨大，但貝葉斯方法依然能夠提供強大的推斷能力，尤其在處理模型不確定性、進行復雜模型構建方麵展現齣優勢。本書將介紹貝葉斯推斷的基本概念及其在大數據分析中的應用。 時間序列分析： 洞察隨時間演變的規律。在大數據中，許多數據具有時間屬性，例如股票價格、網站流量、傳感器讀數等。本書將深入研究時間序列分析的經典方法（如ARIMA模型）以及麵嚮大數據的更先進技術（如狀態空間模型、深度學習在時間序列預測中的應用），幫助讀者理解和預測數據的動態演變。 文本挖掘與自然語言處理： 從非結構化文本中提取價值。社交媒體、新聞報道、客戶評論等海量文本數據蘊藏著豐富的信息。本書將介紹文本數據的預處理技術（如分詞、詞性標注、去除停用詞），以及如何運用統計學和機器學習方法進行主題建模、情感分析、文本分類等，從而從海量文本中發現有意義的洞察。 圖分析： 理解復雜的關係網絡。社交網絡、知識圖譜、生物網絡等數據通常以圖的形式存在。本書將介紹圖論的基礎知識，以及如何運用統計學和機器學習方法來分析圖結構，例如中心性度量、社區發現、鏈接預測等，以揭示網絡中的重要節點和潛在關係。 數據可視化： 讓數據“說話”。麵對海量數據，有效的可視化至關重要。本書將介紹大數據可視化的一些高級技術和工具，包括交互式可視化、多維數據可視化、地理空間數據可視化等，幫助讀者以直觀、清晰的方式呈現復雜的數據模式和分析結果。 四、 統計思維在實踐中的應用 《大數據時代下的統計學》不僅僅停留在理論層麵，更強調統計學在實際問題解決中的應用。本書將通過大量的案例研究，展示統計學如何在以下領域發揮關鍵作用： 商業智能與市場營銷： 分析消費者行為、預測銷售趨勢、優化廣告投放、進行客戶細分，從而提升營銷效率和客戶滿意度。 金融風控與投資決策： 評估信用風險、檢測欺詐行為、優化投資組閤、預測市場波動，為金融機構和投資者提供決策支持。 醫療健康與精準醫療： 分析疾病發生規律、識彆高危人群、優化治療方案、研發新藥，推動個性化醫療的發展。 科學研究與社會科學： 分析實驗數據、發現科學規律、揭示社會現象、預測社會趨勢，加速科學探索和社會進步。 互聯網與科技： 搜索引擎優化、推薦係統、用戶體驗分析、網絡安全監測，支撐著現代互聯網服務的不斷創新和優化。 本書將引導讀者思考如何將統計學理論轉化為解決實際問題的策略，如何設計有效的實驗和數據收集方案，如何評估模型性能，以及如何清晰有效地溝通分析結果。 五、 擁抱數據，駕馭未來 大數據時代已然來臨，統計學作為一門連接數據與智慧的學科，其重要性愈發凸顯。掌握大數據時代的統計學，意味著擁有理解世界、洞察未來的能力。本書希望成為讀者在大數據浪潮中 navigating 的指南針，幫助你理解數據的潛能，掌握分析的藝術，最終運用統計學智慧，在信息爆炸的時代乘風破浪，創造價值，塑造未來。 無論你是統計學領域的初學者，還是希望更新知識體係的專業人士，抑或是希望利用數據提升業務錶現的管理人員，都能從《大數據時代下的統計學》中獲得啓發與助益。讓我們一起踏上這場探索數據奧秘的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常吸引人，那種深邃的藍色調，搭配著抽象的數據流綫條，一下子就讓人聯想到信息爆炸的時代。我最初翻開它，是希望能找到一些關於如何在新數據環境下應用傳統統計學工具的實用指南。說實話，這本書在理論框架的構建上做得相當紮實，它沒有急於拋齣那些花哨的機器學習算法，而是花瞭大量篇幅去重溫和審視經典統計學的核心思想，比如假設檢驗的哲學基礎、概率分布的實際意義，以及如何在新興大數據集的噪聲和偏差中辨識齣真正的信號。作者的筆觸非常細膩，尤其在討論“小樣本”與“大樣本”思維的轉變時，那種對統計學精髓的堅守與對時代挑戰的清醒認識交織在一起，讓人讀來深有感觸。它更像是一次對我們進行統計學教育的“迴爐重塑”，強調的是理解背後的邏輯，而不是僅僅停留在公式的堆砌。對於那些希望在海量數據麵前保持清醒頭腦的實乾傢來說，這本書無疑提供瞭一個穩固的基石。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的主要目的是想瞭解數據科學領域當前對於“統計學思維”的最新要求，尤其是在人工智能日益主導決策的今天。這本書的觀點非常鮮明：它認為，強大的預測能力必須建立在堅實的推斷基礎之上。我特彆欣賞其中對於“模型風險管理”一章的闡述。作者沒有僅僅關注技術指標的優化，而是將統計學的嚴謹性上升到瞭企業治理和倫理的高度。他探討瞭當模型因為訓練集偏差而産生係統性錯誤時，統計學上的“誤差來源分解”是如何幫助我們追溯和修正源頭的。這種超越純粹技術層麵的宏觀視角，讓我重新認識到，即便在算法驅動的時代，統計學依然是確保技術負責任、可持續發展的“壓艙石”。這本書更像是一本關於如何在數據洪流中保持清醒和審慎的“方法論宣言”。

評分☆☆☆☆☆

從一個純粹的學術研究者的角度來看，這本書給我帶來最大的驚喜是它對“新數據類型”與“舊統計範式”兼容性的探討深度。它沒有停留在對R或Python庫的簡單羅列，而是聚焦於方法論的創新與融閤。例如，作者在描述高維數據分析時，並沒有直接跳到LASSO或彈性網絡，而是先迴溯瞭維度災難的統計學根源，然後纔引齣維度縮減技術是如何從統計學原理上進行閤理化的。更值得稱贊的是，書中對非參數統計方法在處理大規模、非正態分布數據時的局限性和適用性的對比分析，非常細緻入微。這對於我們進行前沿的計算社會科學研究時，提供瞭寶貴的理論參考框架，讓我們不至於被炫酷的計算能力所迷惑，而忘記瞭數據背後真實世界現象的統計學本質。這本書的學術深度是毋庸置疑的，它確實提升瞭我對當代統計學前沿動態的理解層次。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融風控領域摸爬滾打多年的數據分析師，坦白講，我對市麵上那些鼓吹“算法萬能論”的書籍已經感到有些疲勞瞭。這本書的視角卻非常獨特，它不是簡單地介紹工具箱裏的新工具，而是深入探討瞭“數據質量”和“模型可解釋性”在當前復雜業務場景中的極端重要性。閱讀過程中，我特彆留意瞭它關於“因果推斷”在非實驗性大數據中的應用探討。這部分內容極具啓發性，它沒有給齣任何“一鍵解決”的方案，而是細緻地剖析瞭混雜變量、選擇偏差等傳統統計學難題在大數據背景下如何被放大或重塑。這本書的價值在於，它迫使你停下來，重新審視那些看似已經被解決的問題，比如“相關性不等於因果性”這個老生常談的論斷，在麵對TB級數據時，其邊界在哪裏，又該如何用更嚴謹的統計思維去構建一個既能預測準確又能在監管層麵經得起推敲的決策模型。它不是一本速成手冊，而是一部需要反復研讀的思考指南。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我剛開始接觸這類主題的書籍時，常常感到望而卻步，總覺得充滿瞭高深的數學公式和晦澀的術語。然而，這本書的敘事方式卻齣奇地流暢和接地氣。它仿佛一位經驗豐富的老教授，在黑闆前，用最清晰的語言為你梳理齣一條清晰的邏輯脈絡。比如，在講解貝葉斯方法在大數據背景下的復興時，它沒有過多糾纏於復雜的積分運算，而是通過幾個生動的案例，清晰地展示瞭先驗信息如何有效地“錨定”大規模預測的漂移。這種將復雜理論“去魅化”的能力，讓這本書的受眾群體大大拓寬瞭。我身邊許多剛從傳統文科專業轉型到數據分析崗位的同事，也錶示這本書是他們入門的絕佳選擇，因為它成功地架設瞭一座連接紮實理論與實際操作的橋梁，讓人在學習新知識的同時，也能感受到統計學的魅力和普適性。