麵嚮數據科學傢的實用統計學（影印版） [1. Practical Statistics for Data Scientists] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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Peter，Bruce 著

圖書標籤:

• 統計學
• 數據科學
• 機器學習
• 概率論
• 推論統計
• Python
• R
• 數據分析
• 統計建模
• 實用統計

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564175290

版次：1

商品編碼：12319834

包裝：平裝

外文名稱：1. Practical Statistics for Data Scientists

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

內容簡介

很多數據科學資源包括瞭統計方法，但是欠缺具有深度的統計學視角。如果你熟悉R語言編程，也對統計學有所瞭解，這份快速參考將幫助你搭建易學可達的知識橋梁。

你將從這本書中學到：

? 為什麼探究式數據分析是數據科學的入門關鍵
? 隨機采樣如何減少偏見並産生高質量的數據集，即便用於大數據
? 實驗設計原則如何生成針對問題的答案
? 如何使用迴歸估計結果及檢測異常
? 用於預測記錄歸屬的關鍵歸類技巧
? 從數據學習到的統計機器學習方法
? 用於從未標記數據中提取意義的無監督學習方法

作者簡介

Peter Bruce 創立並發展壯大瞭Statistics.com上的統計學教育學院，該學院目前提供約90項統計學課程，近半數麵嚮數據科學傢。

Andrew Bruce 在學術、政府和商業各領域擁有超過30年的統計學和數據科學經驗，作為美國華盛頓大學統計學博士，他在同行評審的期刊上發錶過多篇論文。

精彩書評

“本書既不是另一部統計學教材，也不是機器學習手冊。它是更好的：運用清晰的解釋和豐富的實例，在實用統計學術語、原則和當下數據挖掘行話與實踐之間建立聯係。這是一本對於數據科學初學者和老手們而言都很棒的參考書。”
——Galit Shmueli（暢銷圖書《Data Mining for Business Analytics》係列主要作者，中國颱灣清華大學著名教授）

目錄

Preface
1. Exploratory Data Analysis
Elements of Structured Data
Further Reading
Rectangular Data
Data Frames and Indexes
Nonrectangular Data Structures
Further Reading
Estimates of Location
Mean
Median and Robust Estimates
Example： Location Estimates of Population and Murder Rates
Further Reading
Estimates of Variability
Standard Deviation and Related Estimates
Estimates Based on Percentiles
Example： Variability Estimates of State Population
Further Reading
Exploring the Data Distribution
Percentiles and Boxplots
Frequency Table and Histograms
Density Estimates
Further Reading
Exploring Binary and Categorical Data
Mode
Expected Value
Further Reading
Correlation
Scatterplots
Further Reading
Exploring Two or More Variables
Hexagonal Binning and Contours （Plotting Numeric versus Numeric Data）
Two Categorical Variables
Categorical and Numeric Data
Visualizing Multiple Variables
Further Reading
Summary

2. Data and Sampling Distributions
Random Sampling and Sample Bias
Bias
Random Selection
Size versus Quality： When Does Size Matter?
Sample Mean versus Population Mean
Further Reading
Selection Bias
Regression to the Mean
Further Reading
Sampling Distribution of a Statistic
Central Limit Theorem
Standard Error
Further Reading
The Bootstrap
Resampling versus Bootstrapping
Further Reading
Confidence Intervals
Further Reading
Normal Distribution
Standard Normal and QQ-Plots
Long-Tailed Distributions
Further Reading
Student's t-Distribution
Further Reading
Binomial Distribution
Further Reading
Poisson and Related Distributions
Poisson Distributions
Exponential Distribution
Estimating the Failure Rate
……

3. Statistical Experiments and Significance Testing
4. Regression and Prediction
5. Classification
6. Statistical Machine Learning
7. Unsupervised Learning
Bibliography
Index

《麵嚮數據科學傢的實用統計學（影印版）》圖書簡介 本書旨在為數據科學傢提供一套全麵、實用且深入的統計學知識體係。 在當今數據驅動的時代，統計學已不再是理論的象牙塔，而是數據科學領域不可或缺的核心基石。無論您是剛剛踏入數據科學領域的新晉從業者，還是希望鞏固和深化統計學知識的資深專傢，本書都將成為您不可多得的得力助手。它聚焦於數據科學傢在實際工作中會遇到的核心統計概念和技術，並以清晰易懂的方式進行闡述，輔以大量的代碼示例和實際應用案例，幫助您將抽象的統計理論轉化為可操作的分析技能。 內容亮點與特色： 緊扣實際應用，拒絕紙上談兵： 本書深知數據科學傢麵臨的實際挑戰，因此內容編排緊密圍繞數據收集、探索性數據分析（EDA）、模型構建、結果解釋以及決策製定等關鍵環節。我們不會僅僅羅列枯燥的公式和定理，而是著重講解這些統計工具如何在真實世界的數據問題中發揮作用。從數據清洗、特徵工程到模型評估和部署，每一個步驟都離不開紮實的統計學支撐。 從基礎到進階，循序漸進的學習路徑： 本書精心設計瞭學習麯綫，從最基本的描述性統計量開始，逐步引入推斷性統計、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等核心概念。對於初學者，本書提供瞭一個堅實的基礎，幫助您理解數據背後的規律和不確定性。對於有一定基礎的學習者，本書將深入探討更高級的主題，例如多重迴歸的復雜性、分類模型的統計學原理、時間序列分析的特殊性，以及貝葉斯統計學在現代數據科學中的應用。 代碼驅動，學以緻用： 理論的學習離不開實踐的鞏固。本書充分認識到這一點，因此幾乎每一個統計概念和方法都配有詳細的、可直接運行的Python代碼示例。我們精選瞭業界常用的數據科學庫，如NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels和Scikit-learn，並通過這些庫來演示如何實現各種統計分析。通過親自動手運行代碼、修改參數、觀察結果，您將能更深刻地理解統計原理，並能快速將其應用於自己的數據項目中。 可視化分析，洞察數據之美： 數據可視化是理解和溝通數據見解的關鍵。本書將詳細介紹如何利用Matplotlib、Seaborn等可視化庫，將統計分析的結果以直觀、易懂的圖錶形式呈現齣來。從散點圖、直方圖、箱綫圖到更復雜的統計圖，您將學會如何選擇最閤適的圖錶來揭示數據的分布、關係和趨勢，從而更有效地嚮非技術背景的聽眾傳達分析結果。 模型構建與評估的統計學視角： 在構建預測模型時，理解模型背後的統計學原理至關重要。本書將深入探討綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、集成方法等常用機器學習模型的統計學基礎。我們不僅會介紹模型的預測能力，更會強調如何從統計學角度評估模型的可靠性、穩健性和解釋性。例如，您將學習如何利用殘差分析來診斷模型問題，如何理解p值和置信區間的含義，以及如何選擇閤適的指標來衡量模型的性能。 掌握統計推理，做齣明智決策： 推斷性統計是數據科學的核心技能之一，它使我們能夠從樣本數據中得齣關於總體特徵的結論。本書將詳細講解置信區間的構建、假設檢驗的流程和原理，以及如何正確解讀檢驗結果。無論是進行A/B測試，還是評估一個新算法的有效性，掌握這些統計推理工具都將幫助您做齣更具科學依據的決策。 應對真實世界數據的挑戰： 真實世界的數據往往是不完美的，充滿瞭缺失值、異常值、類彆不平衡等問題。本書將指導您如何運用統計學的方法來識彆和處理這些數據質量問題，例如使用穩健的統計方法來抵抗異常值的影響，利用抽樣技術來處理大數據集，以及理解數據預處理步驟對統計分析結果的潛在影響。 探索概率分布的奧秘： 概率分布是理解隨機現象和建模不確定性的基石。本書將係統介紹各種重要的概率分布，如正態分布、二項分布、泊鬆分布、指數分布等，並解釋它們在不同場景下的應用。您將學會如何識彆數據是否符閤某種概率分布，以及如何利用這些分布來構建更精確的模型。 深入理解方差與協方差： 方差衡量數據的離散程度，協方差則揭示瞭變量之間的綫性關係。本書將詳細講解這些概念，並展示如何利用它們來理解數據的結構，進行特徵選擇和降維。例如，您將學習如何計算樣本方差和總體方差，如何解釋協方差矩陣，以及如何將其應用於主成分分析（PCA）等降維技術。 探索多變量統計的強大力量： 許多數據科學問題涉及多個變量之間的復雜關係。本書將帶您進入多變量統計的世界，介紹迴歸分析（包括多重綫性迴歸和多元迴歸）、方差分析（ANOVA）、以及因子分析等技術。您將學會如何同時分析多個因素對結果的影響，並從中提取有價值的見解。 理解貝葉斯統計學的現代視角： 隨著計算能力的提升，貝葉斯統計學在數據科學領域的應用越來越廣泛。本書將為您介紹貝葉斯推斷的基本原理，包括先驗分布、似然函數和後驗分布的概念。您將瞭解如何利用貝葉斯方法來更新信念，並進行更靈活的模型構建，尤其是在小樣本或先驗知識豐富的情況下。 時間序列分析的實踐指南： 許多業務場景涉及對隨時間變化的數據進行分析和預測，如股票價格、銷售趨勢、傳感器讀數等。本書將提供一套實用的時間序列分析工具，包括平穩性檢驗、自相關和偏自相關分析、ARIMA模型等，並展示如何利用Python庫進行實際操作，以捕捉時間序列中的模式和趨勢。 非參數統計的靈活性： 當數據不滿足參數統計方法（如正態分布）的假設時，非參數統計方法提供瞭有力的替代方案。本書將介紹一些常用的非參數檢驗，如秩和檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗等，並指導您如何在適當的情況下選擇和應用它們，以獲得可靠的分析結果。 本書的目標讀者： 數據科學傢和機器學習工程師： 無論您是初學者還是經驗豐富的專業人士，本書都將幫助您構建和深化統計學知識，從而更有效地分析數據、構建模型和解決實際問題。 數據分析師： 提升您的統計分析能力，掌握更高級的分析技術，為您的數據洞察提供更堅實的統計學基礎。 對數據科學感興趣的任何人士： 如果您希望深入瞭解數據科學背後的統計學原理，並掌握用統計學解決實際問題的能力，本書將為您提供一個完美的起點。 統計學專業學生： 作為輔助教材，本書可以幫助您將抽象的統計理論與實際應用相結閤，理解統計學在現代數據科學中的價值。 在閱讀本書的過程中，您將獲得： 清晰的概念理解： 擺脫對統計學的模糊認知，建立起紮實、清晰的概念框架。 強大的實踐能力： 熟練運用Python等工具進行各種統計分析，並將所學知識應用於實際項目。 自信的數據決策： 能夠基於統計證據做齣更明智、更可靠的商業和技術決策。 更深入的數據洞察： 發現數據中隱藏的模式、關係和趨勢，挖掘數據價值。 成為一名更優秀的數據科學傢： 統計學是數據科學傢的“內功”，掌握它將使您在競爭激烈的領域脫穎而齣。 本書不僅僅是一本教材，它更是一位經驗豐富的導師，一位值得信賴的夥伴。 我們相信，通過本書的學習，您將能夠更加自信地駕馭數據，釋放數據的全部潛力，並在數據科學的道路上邁齣堅實的步伐。 本書采用影印版形式，保留瞭原版內容的原汁原味，是您獲取專業統計學知識的理想選擇。 立即開始您的統計學探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我一直深感理論知識與實際應用之間存在一道鴻溝。很多時候，我們能熟練地調用各種統計包，執行復雜的模型，但對於其背後的原理卻知之甚少，這讓我總覺得有些不安。這本書的齣現，恰好彌補瞭我在這方麵的不足。它以一種非常“接地氣”的方式，將抽象的統計學概念與實際數據科學問題緊密結閤。我尤其喜歡書中對各種統計方法的講解，不是簡單地羅列公式，而是從實際應用場景齣發，解釋為什麼需要這個方法，它能解決什麼問題，以及在使用時需要注意哪些潛在的陷阱。這種“由果溯因”的講解方式，讓我能夠更深刻地理解每一個統計概念的意義，並且能夠更自信地選擇和應用適閤的統計工具。書中的案例也讓我大開眼界，原來一些看似復雜的統計學原理，在數據科學傢的手中，能夠轉化為如此強大的分析能力。總而言之，這本書是一本非常值得數據科學傢們深入研讀的工具書，它能幫助我們更好地理解數據，更有效地解決問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人，那種深沉的藍色配上醒目的白色標題，一眼就能看齣它麵嚮的群體——那些在數據海洋中探索的科學傢們。我拿到這本書的時候，就迫不及待地翻開瞭第一頁，雖然我不是科班齣身的數據科學傢，但對統計學在現實世界中的應用一直充滿好奇。這本書給我的第一印象是，它非常“實在”。沒有那些冗長晦澀的數學推導，也沒有枯燥的理論陳述，而是直接切入主題，用最直觀的方式解釋瞭統計學概念是如何在數據科學的各個環節發揮作用的。從數據的描述性統計到推斷性統計，再到模型評估，這本書就像一位經驗豐富的嚮導，一步步地帶領我熟悉這個復雜的領域。書中的例子都非常貼閤實際，讀起來不會感到遙遠，反而能激發起我將這些知識應用到自己工作中的衝動。即使我隻是偶爾接觸數據分析，也能從中找到共鳴，理解為什麼這些統計工具如此重要。它不是那種需要你花費大量時間去啃硬骨頭的書，而是更像一個可靠的參考手冊，在你需要的時候，能迅速找到你想要的答案，並理解其背後的邏輯。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書時，我期待的是一本能夠幫助我更深入理解數據背後規律的指南。這本書沒有讓我失望。它將抽象的統計理論，巧妙地融入到瞭豐富多樣的實際案例之中，使得原本可能枯燥的概念變得鮮活而富有吸引力。我尤其欣賞書中對於各種統計方法的介紹，它們不是孤立存在的理論，而是被置於解決具體數據問題的框架之下，讓讀者能夠清晰地理解其應用場景和實際價值。比如，書中關於A/B測試的講解，就非常生動地展示瞭如何運用統計學原理來優化産品設計和用戶體驗。這種“理論與實踐相結閤”的敘事方式，讓我能夠更快速地將書中的知識轉化為解決實際問題的能力。它提供瞭一種全新的視角，讓我看到統計學不僅僅是數學公式的堆砌，更是理解和改造世界的重要工具。這本書的價值在於，它能夠幫助讀者建立起對數據科學的整體認知，並為進一步深入學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，統計學是數據科學的基石，但很多統計學教材過於注重理論的嚴謹性，反而忽略瞭實際應用中的便捷性和實用性。當我看到這本書的標題時，就對其“實用”二字産生瞭濃厚的興趣。拿到書後，我發現我的預感是對的。這本書的編寫風格非常獨特，它並沒有迴避統計學的數學本質，但卻巧妙地將復雜的數學概念轉化為易於理解的語言和直觀的圖示。書中大量的實例，都是直接來源於真實的數據科學項目，這使得我們能夠清晰地看到統計學在解決實際問題中的威力。我特彆欣賞書中對於模型評估和選擇部分的講解，這往往是許多數據科學傢容易忽視但又至關重要的一環。通過這本書，我不僅鞏固瞭已有的統計學知識，更學到瞭許多在實踐中非常重要的技巧和注意事項。它就像一本“點石成金”的秘籍，讓統計學不再是枯燥的數學遊戲，而是成為瞭驅動數據科學前進的強大引擎。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣背景相對薄弱，但又渴望深入數據科學領域的人來說，找到一本既能提供紮實統計學基礎，又不至於讓人生畏的教材實屬不易。這本書就像一束光，照亮瞭我前行的道路。它沒有采用傳統的學術論文般的嚴謹論證，而是更加側重於“怎麼用”和“為什麼這麼用”。書中的例子生動形象，即使是對於像我這樣初學者來說，也能夠通過對具體案例的分析，逐漸領悟到統計學在數據處理和模型構建中的核心作用。我印象最深刻的是，書中對於假設檢驗和置信區間的講解，沒有一味地追求數學公式的推導，而是通過通俗易懂的比喻和圖錶，讓我能夠清晰地理解這些概念的含義以及它們在實際分析中的應用。這本書更像是一位經驗豐富的數據科學傢，在你身邊手把手地教導你，讓你在實踐中學習，在學習中成長。它讓我不再害怕統計學，反而對它充滿瞭探索的欲望。