包邮 数据科学导引 欧高炎 朱占星 董彬 鄂维南著 高等教育出版社 预售 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040489118

商品编码：22281081716

基本信息
书    名	预售 数据科学导引
外文书名		出版社	高等教育出版社
作    者	欧高炎 朱占星 董彬 鄂维南	原作者
出版时间	2017.12	I S B N	9787040489118
套装书	否	引进版	否
装    帧	平装	版    次	1
字    数	(千字)	配套资源
页    数		开    本	16开
丛书系列
重点项目	在版

《数据科学导引》：引领探索数据奥秘的智慧之门 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和科技创新的核心要素。从精准的医疗诊断到智能的城市管理，从个性化的产品推荐到前沿的科学研究，数据科学的影响无处不在，深刻地改变着我们认识世界和改造世界的方式。《数据科学导引》正是这样一本应运而生的著作，它旨在为广大读者，特别是对数据科学充满好奇和热情的初学者，提供一条清晰、系统且富有启发性的学习路径，帮助大家掌握解锁数据价值的钥匙。 本书由数位在数据科学领域享有盛誉的专家学者——欧高炎、朱占星、董彬、鄂维南——联袂撰写，倾注了他们深厚的学术造诣和丰富的实践经验。他们以严谨的治学态度和深入浅出的讲解方式，将数据科学这一庞大而复杂的领域，拆解成易于理解的模块，逐步引导读者构建起扎实的理论基础和实用的操作技能。 《数据科学导引》并非一本简单的技术手册，它更侧重于培养读者的数据思维和解决问题的能力。书中，作者们精心挑选了数据科学的核心概念和关键技术，力求在理论深度与实践广度之间取得平衡。它将带领读者穿越数据采集、清洗、探索性分析、模型构建、评估与部署等数据生命周期的各个环节，让读者深刻理解数据价值的产生过程。 内容亮点与结构解析： 本书的编排结构清晰，逻辑严谨，旨在为读者提供一个循序渐进的学习体验。 数据科学的宏观视角： 开篇，本书将为读者勾勒出数据科学的整体图景。我们将探讨数据科学的定义、发展历程、应用领域以及它在当今社会中的重要性。这部分内容将帮助读者建立起对数据科学的整体认知，理解其跨学科的本质，以及它如何融合数学、统计学、计算机科学、领域知识等多个学科的力量。 数据驱动的思维模式： 深入理解数据不仅仅是掌握技术，更重要的是培养一种数据驱动的思维模式。本书将引导读者思考如何从海量数据中发现问题、提出假设，并设计实验来验证这些假设。我们将学习如何批判性地评估数据质量，如何识别数据中的偏见，以及如何以负责任的方式使用数据。 核心概念与技术精讲： 接下来，本书将聚焦于数据科学的核心概念和关键技术。读者将深入学习： 数据预处理： 如何有效地采集、清洗、转换和整合来自不同来源的数据，这是数据分析的第一步，也是至关重要的一步。我们将学习处理缺失值、异常值、数据类型转换、特征编码等技术。 探索性数据分析 (EDA)： 如何通过可视化和统计方法来理解数据的分布、识别模式、发现关联，以及检验假设。本书将介绍多种常用的可视化工具和统计技术，帮助读者从数据中提取有价值的见解。 机器学习基础： 机器学习是数据科学的核心驱动力之一。本书将系统介绍监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、降维）等基本概念和常用算法。我们将深入理解模型的原理、训练过程、以及如何选择合适的模型来解决实际问题。 模型评估与优化： 如何科学地评估模型的性能，如何避免过拟合和欠拟合，以及如何通过调参和特征工程来优化模型。这部分内容将教会读者如何区分模型的优劣，并不断提升模型的准确性和鲁棒性。 实际应用案例与代码示例： 理论学习需要与实践相结合。本书将穿插丰富的实际应用案例，覆盖商业分析、科学研究、社会治理等多个领域。通过这些案例，读者可以直观地了解数据科学是如何解决现实世界中的复杂问题的。同时，书中还将提供清晰的代码示例（可能涉及Python等主流数据科学编程语言），帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，亲手实践数据分析过程。 进阶方向的启示： 在为读者打下坚实基础后，本书还会对数据科学的进阶方向进行展望，例如深度学习、大数据技术、自然语言处理、计算机视觉等，为读者未来的深入学习和研究提供方向和启示。 为何选择《数据科学导引》？ 权威专家团队： 由欧高炎、朱占星、董彬、鄂维南等资深专家撰写，内容质量有保障，观点专业且前沿。 系统性与条理性： 结构清晰，内容全面，从宏观到微观，层层递进，适合初学者建立完整的知识体系。 理论与实践并重： 既有扎实的理论讲解，又有丰富的案例和代码示例，帮助读者将知识转化为技能。 培养数据思维： 不仅教授技术，更注重培养读者的数据洞察力和解决问题的能力。 面向未来： 紧跟数据科学发展前沿，为读者未来的学习和职业发展奠定坚实基础。 无论您是希望踏入数据科学领域的学生，还是希望提升数据分析能力的从业者，亦或是对数据驱动的未来充满好奇的探索者，《数据科学导引》都将是您不可或缺的智慧伙伴。它将点亮您探索数据世界的道路，帮助您在这个充满机遇与挑战的时代，掌握改变未来的力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对知识充满好奇的普通读者，我一直想了解“数据科学”这个热门领域到底是怎么一回事。《数据科学导引》这本书的出现，让我看到了一个系统学习的希望。我猜想，这本书会像一位循循善诱的老师，从最基础的概念入手，带领我一步步探索数据科学的奥秘。我希望书中能详细解释数据科学的核心组成部分，比如数据收集、数据清洗、数据分析、机器学习、数据可视化等。我尤其对数据清洗的部分很感兴趣，因为我经常听说真实世界的数据非常“脏”，我希望这本书能教会我如何识别和处理这些问题，比如如何处理缺失值、异常值、重复值，以及如何统一数据格式。同时，我也非常期待数据分析和建模部分的内容。我希望能够了解一些常用的数据分析方法，比如如何进行探索性数据分析（EDA），如何利用统计学知识来理解数据，以及如何进行一些基础的预测。当然，机器学习也是我非常想了解的部分，我希望这本书能够用通俗易懂的方式介绍一些常见的机器学习算法，比如分类、回归、聚类等，并能解释它们的基本原理和适用场景。我希望通过这本书，我能够对数据科学有一个全面的认识，并能初步掌握一些基本的方法和工具，为以后更深入的学习打下基础。这本书能否点燃我对数据科学的热情，我拭目以待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对知识充满渴望的职场人士，我深知掌握前沿技术的重要性。《数据科学导引》这本书的出现，对我来说无疑是一次绝佳的学习契机。尽管我没有深厚的数理背景，但我坚信这本书能够为我提供一条清晰的学习路径。我预感这本书会首先为我们构建一个坚实的理论基础，解释数据科学的本质是什么，它与我们日常工作中遇到的数据有什么不同，以及为什么学习数据科学能够提升我们的工作效率和决策能力。我希望书中能够提供一些关于数据采集和预处理的详细指导，因为在我看来，数据的质量直接决定了后续分析的有效性。我希望能够学习到如何从各种来源获取数据，如何处理数据中的重复项、缺失值、格式不统一等问题，以及如何进行必要的数据转换和规范化。这些都是在实际工作中非常棘手的问题，如果能从书中得到系统的解决方案，将对我意义重大。此外，我对数据分析和建模部分充满了期待。我希望书中能够介绍一些常用的数据分析方法和统计技术，比如描述性统计、推断性统计，以及如何利用这些方法来探索数据的特征和规律。更重要的是，我希望能够学习到如何构建预测模型，比如如何选择合适的模型、如何训练模型、如何评估模型的准确性，以及如何将模型应用于实际业务场景中。我希望书中能够提供一些代码示例，最好是使用当下流行的数据科学编程语言，例如Python，这样我就可以边学边练，将理论知识转化为实践技能。这本书能否成为我职业发展道路上的“助推器”，我拭目以待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学领域充满好奇的初学者，我一直渴望能有一本系统、易懂的入门书籍来指引我前行的方向。偶然间，我看到了《数据科学导引》这本书的预售信息，书名本身就充满了吸引力，尤其是“导引”二字，暗示着它将为我这样的小白提供清晰的路线图。我查阅了一下作者信息，欧高炎、朱占星、董彬、鄂维南，这些名字在科学界和数据科学界都颇有名望，由他们联合著述，无疑为本书的学术深度和前沿性提供了强大的保障。高等教育出版社的出版也让我对其内容的严谨性和权威性有了更高的期待。虽然我还没有拿到实体书，但仅凭这些信息，我脑海中已经勾勒出了一幅学习的蓝图。我设想这本书会从数据科学的核心概念讲起，比如什么是数据、数据的类型、数据是如何产生的，以及数据在现代社会中的重要性。我希望它能清晰地解释数据科学与其他相关学科，如统计学、计算机科学、机器学习之间的联系与区别，帮助我建立起对整个领域的宏观认知。同时，作为一本“导引”，它应该会循序渐进地介绍数据科学的学习路径，从基础的数学知识（可能涉及线性代数、概率论、微积分等）到编程工具（如Python、R）的使用，再到数据分析、数据可视化、模型构建等关键环节。我特别期待书中能有一些生动的案例，通过实际问题的解决过程来阐述抽象的概念，这样不仅能加深理解，还能激发学习的兴趣。我希望作者们能够用通俗易懂的语言，避免过多的专业术语，或者在必要时提供详细的解释，让非科班出身的我也能轻松入门。这本书能否成为我数据科学学习的“敲门砖”，我充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对新兴技术始终保持高度敏感的科技爱好者，我一直关注着数据科学领域的动态。《数据科学导引》这本书的出现，无疑是一个值得我投入时间和精力去深入研读的宝藏。我设想，这本书的开篇会描绘出一幅波澜壮阔的数据科学图景，向读者展示数据科学如何赋能各个行业，如何改变我们的生活方式，以及它所带来的革命性影响。我期望书中能够详细介绍数据科学的核心组成部分，例如数据挖掘、机器学习、统计建模、数据可视化以及大数据技术等。我尤其对数据挖掘和机器学习部分充满期待，我希望能够深入了解各种挖掘算法的原理和应用，比如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法、回归算法等。我希望书中能够提供一些实际的案例分析，通过生动的例子来解释这些抽象的概念，让我能够更好地理解如何在实际问题中运用这些技术。同时，我也对数据可视化这一环节非常感兴趣。我希望书中能够介绍一些优秀的数据可视化工具和技术，以及如何通过有效的可视化来揭示数据中的隐藏模式和趋势，从而帮助人们做出更明智的决策。我希望这本书能够不仅仅是知识的罗列，更重要的是能够激发我的思考，培养我解决问题的能力，让我能够真正地掌握数据科学的精髓。这本书能否成为我进入数据科学殿堂的“入场券”，我充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

最近，我发现无论是工作还是生活中，数据的重要性都在不断凸显。《数据科学导引》这本书的出现，正好解决了我在学习数据科学过程中遇到的知识体系不完整的问题。我预感这本书会从最基础的概念讲起，为我勾勒出数据科学的全貌，解释它是什么，为什么重要，以及它包含哪些关键要素。我希望书中能深入讲解数据预处理的各个环节，比如数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。我深知，数据科学的成败很大程度上取决于原始数据的质量，因此，如何有效地处理各种数据问题，是我非常关注的内容。我希望能够学习到一些实用的技巧，例如如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化和归一化，以及如何将不同来源的数据进行整合。此外，我同样期待书中能够提供关于数据分析和建模的详细指导。我希望能够了解各种统计分析方法，比如描述性统计和推断性统计，以及如何利用它们来探索数据的分布特征、变量之间的关系等。更重要的是，我希望能够学习到如何构建预测模型，例如如何选择合适的模型（如线性回归、逻辑回归、决策树等），如何训练模型，以及如何评估模型的性能。我希望书中能够提供一些代码实现，最好是使用Python这样的主流语言，这样我就可以在实践中加深理解。这本书能否帮助我建立起坚实的数据科学基础，我非常期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在这个信息爆炸的时代，掌握数据分析和利用数据的能力，将是未来个人发展的核心竞争力。《数据科学导引》这本书的预售信息，让我眼前一亮。我设想，这本书的开篇会首先阐述数据科学的宏大愿景，展示它如何赋能各个领域，如何解决我们现实世界中的各种复杂问题。我希望书中能够详细介绍数据科学的完整流程，从数据的获取、清洗、转换，到探索性分析、建模、评估，再到最终的部署和应用。我特别关注数据清洗和预处理这一环节，因为在我的理解中，数据的质量直接决定了后续分析的有效性。我希望能够学习到如何识别和处理各种数据质量问题，比如缺失值、异常值、重复值、不一致的数据格式等。我甚至希望能够了解到一些高级的数据处理技巧，例如特征工程，如何从原始数据中提取出更有意义的特征。另外，我对数据建模和机器学习部分充满了期待。我希望书中能够用清晰的语言讲解各种常用的机器学习算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等，并能说明它们的基本原理、适用场景以及优缺点。我希望能够学习到如何选择合适的模型，如何进行模型训练和评估，以及如何对模型进行调优。我希望这本书能够成为我进入数据科学领域的一块坚实的基石。

评分☆☆☆☆☆

我一直对大数据及其背后蕴含的巨大能量感到着迷，但又苦于缺乏系统性的知识体系。《数据科学导引》这本书的预售信息，恰好满足了我对专业知识的渴求。我猜想，这本书会从一个非常基础的层面开始，为我们解释什么是数据科学，它在现代社会中扮演着怎样的角色，以及它与其他学科的交叉融合。我希望书中能够详细阐述数据科学的整个生命周期，从数据的收集、存储、清洗、处理，到分析、建模、可视化，再到最终的部署和应用。我特别期待在数据清洗和预处理部分能获得实用的指导，因为在我的认知里，数据科学的成功与否很大程度上取决于数据的质量。我希望能够学习到如何有效地识别和处理各种数据质量问题，例如缺失值、异常值、重复值、数据类型不匹配等等。我甚至希望能了解到一些数据增强的技术，以应对数据量不足的情况。另外，我对数据建模和算法部分充满了好奇。我希望书中能够用通俗易懂的方式介绍一些经典的数据挖掘算法和机器学习模型，例如分类、回归、聚类等。我希望能够理解这些算法的基本原理，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，我希望书中能够提供一些关于如何选择和优化模型的指导，比如如何进行交叉验证、如何调整超参数，以及如何评估模型的性能。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据科学的丛林，找到通往知识宝库的道路。

评分☆☆☆☆☆

随着人工智能和大数据技术的飞速发展，我对“数据科学”这个领域产生了浓厚的兴趣。《数据科学导引》这本书的出现，给了我一个系统学习的机会。我猜想，这本书会从一个非常宏观的层面，为我们介绍数据科学的定义、范畴以及它在不同行业中的应用。我希望书中能够详细讲解数据科学的生命周期，从数据的收集、存储、清洗、处理，到分析、建模、可视化，再到最终的部署和应用。我特别期待在数据清洗和预处理部分能获得一些实用的指导，因为我深知，真实世界的数据往往是混乱不堪的，如何有效地处理这些“脏数据”是数据科学成功的关键。我希望能够学习到如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据格式的统一和转换。此外，我对数据分析和建模部分的内容充满了好奇。我希望能够了解各种数据分析方法，比如描述性统计、探索性数据分析（EDA），以及如何利用这些方法来发现数据中的潜在规律。更重要的是，我希望能够学习到如何构建预测模型，比如如何选择合适的算法，如何训练模型，如何评估模型的准确性，以及如何将模型应用于实际问题。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，辅以丰富的图例和示例，帮助我这个初学者顺利地掌握数据科学的基本概念和方法。

评分☆☆☆☆☆

最近在科技新闻中频繁看到“数据科学”这个词，感觉它就像一股不可阻挡的浪潮，席卷着各行各业。我一直对新技术和新领域保持着浓厚的兴趣，因此《数据科学导引》这本书的出现，对我来说无疑是一个绝佳的学习机会。虽然我不是科班出身，但我相信这本书的“导引”作用会帮助我跨越知识的鸿沟。我猜想，这本书的开篇应该会花很大的篇幅来解释为什么数据科学在当今社会如此重要，它如何改变了商业决策、科学研究，甚至我们的日常生活。或许会引用一些震撼人心的统计数据，展示数据在驱动创新和解决复杂问题中的关键作用。我希望能从书中了解到数据科学的基本流程，比如数据收集、数据清洗、数据探索性分析（EDA）、特征工程、模型选择与评估，以及模型部署等。我特别关注“数据清洗”这个环节，因为在实际生活中，我们接触到的数据往往是混乱不堪、充满噪声的，如何有效地处理这些“脏数据”是数据分析的第一道关卡，也是至关重要的一步。我希望书中能提供一些实用的技巧和方法，教我如何识别和处理缺失值、异常值、重复值等问题。此外，我对“数据探索性分析”也充满期待，它就像侦探在犯罪现场寻找线索一样，通过各种可视化图表和统计指标，去发现数据中隐藏的模式、趋势和关联性。这本书能否提供一些关于如何选择合适的可视化工具和图表类型，以及如何解读这些图表的指导，将是我关注的重点。我希望这本书能够教会我如何“听懂”数据，并从中提取有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

我对《数据科学导引》这本书充满了美好的憧憬，因为我对这个快速发展的领域充满了好奇，但又感到一丝迷茫。欧高炎、朱占星、董彬、鄂维南这几位学者的名字，让我对书籍的质量充满信心。我设想这本书会从一个非常宏观的视角切入，阐述数据科学的定义、目标以及它在解决现实世界问题中的潜力。例如，它可能会讨论数据科学如何在医疗健康领域帮助医生更准确地诊断疾病，如何在金融领域帮助投资者做出更明智的决策，又或者如何在环境保护领域帮助科学家监测和预测气候变化。我希望书中能够提供一些具体的应用案例，并且这些案例能够具有一定的代表性，能够让读者感受到数据科学的实际价值和影响力。我特别期待书中能够对数据科学中的一些核心技术进行深入浅出的讲解，比如机器学习算法。我希望它不仅仅是罗列算法名称，而是能讲解这些算法背后的基本原理、适用场景以及优缺点。例如，我会很想知道像线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等等这些常见的算法，它们是如何工作的，以及在什么样的情况下选择哪种算法会更有效。我希望书中能够用清晰的图示和直观的解释来帮助我理解这些复杂的数学模型，而不是让我望而却步。另外，我个人对数据可视化也非常感兴趣，我希望这本书能够提供一些关于如何利用可视化工具来呈现数据分析结果的指导。良好的可视化能够让复杂的数据变得直观易懂，从而更好地传达信息和说服他人。我期待这本书能够成为我开启数据科学之旅的理想伙伴。