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出版者:科学

作者:邓自立

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:2007-7

价格:36.00

装帧:平装

isbn号码:9787030190413

丛书系列:

图书标签:

信号处理
统计建模
回归分析
时间序列
机器学习
数据分析
计量经济学
优化算法
贝叶斯方法
预测
模型评估

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具体描述

《信息洪流中的罗盘：数据洞察与决策指南》在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所淹没。从社交媒体的动态、电商的交易记录，到传感器监测的物联网数据、科学实验产生的测量结果，无处不在的数据记录着世界的变化、人类的行为以及自然的规律。然而，数据本身往往是杂乱无章、缺乏内在联系的。真正有价值的，并非数据本身，而是从数据中提炼出的深刻洞察，以及基于这些洞察所做出的明智决策。《信息洪流中的罗盘：数据洞察与决策指南》正是为应对这一挑战而生。本书并非一本枯燥的技术手册，而是旨在为读者提供一套系统性的思维框架和实用工具，帮助他们在纷繁复杂的数据世界中找准方向，拨云见日，将原始数据转化为驱动进步的强大力量。本书的核心在于“洞察”与“决策”的有机结合，强调理解数据背后的故事，并将其转化为可操作的见解，最终服务于实际问题的解决和目标的达成。第一部分：数据的本质与价值的解锁本书的开篇，我们将深入探讨数据的本质。数据是什么？它是如何产生的？它承载着怎样的信息？我们将跳出技术层面，从更宏观的视角理解数据的多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，以及它们各自的特点和潜在应用。随后，我们将聚焦于数据的价值。为何我们需要关注数据？数据如何在各个领域发挥作用？我们将通过丰富的案例，生动地展示数据在商业智能、市场营销、产品研发、科学研究、社会治理、医疗健康等领域的颠覆性影响。从预测消费者行为、优化供应链管理，到加速新药研发、理解气候变化，数据的力量无处不在。理解了数据的本质与价值，我们便进入了“解锁”的过程。这包括对数据质量的理解和初步的评估。数据的“脏”与“净”直接影响着分析结果的可靠性。我们将介绍一些基础的数据清洗和预处理的概念，强调数据完整性、准确性、一致性和时效性的重要性。虽然不深入技术细节，但会培养读者对数据质量的敏感性，认识到“ Garbage In, Garbage Out ”的道理。第二部分：洞察的艺术：从数据到知识的飞跃数据本身是沉默的，要让数据“开口说话”，就需要“洞察”的艺术。这部分是本书的重头戏，我们将引导读者掌握从数据中发现有意义模式、趋势和关联的关键方法。首先，我们将介绍数据可视化的力量。直观的图表远胜于冰冷的数字。我们会探讨不同类型的数据可视化方法，如折线图、柱状图、散点图、热力图、箱线图等，并讲解如何选择最合适的图表来有效地传达信息，揭示数据中的隐藏规律。理解数据的视觉语言，是快速抓住核心信息的第一步。接着，我们将深入探讨描述性统计和探索性数据分析（EDA）。描述性统计帮助我们概括数据的基本特征，如均值、中位数、标准差、方差等，让我们对数据的分布和集中趋势有一个整体的认识。而EDA则是一个更加系统性的过程，它鼓励我们通过各种可视化和统计手段，主动地去探索数据，发现潜在的异常值、分布特征、变量之间的关系，以及数据背后的故事。我们将强调“提问”的重要性，学会如何从数据中提出有意义的问题，并尝试在数据中寻找答案。本书将特别关注模式识别和趋势分析。我们将介绍一些非技术性的思考方式，帮助读者识别数据中周期性、季节性、长期趋势以及异常波动。例如，在分析销售数据时，如何识别节假日效应、促销活动的影响，或者市场趋势的变化？在分析用户行为数据时，如何发现用户生命周期中的关键节点，或者用户流动的规律？关联分析是洞察的另一重要维度。我们将探讨如何发现不同数据变量之间的相关性，但同时也会强调“相关不等于因果”的原则。理解变量之间的潜在联系，是建立更深层次理解的基础。我们将引导读者思考，这些关联性背后可能存在的逻辑关系是什么？是直接的因果，还是共同受某个因素影响？此外，本书还会触及概率思维和风险评估的基础概念。理解事件发生的可能性，是进行有效预测和决策的前提。我们将用通俗易懂的方式解释一些基础的概率概念，以及如何运用这些概念来评估不同决策可能带来的风险。第三部分：决策的智慧：将洞察转化为行动洞察的价值最终体现在决策上。本部分将聚焦于如何将从数据中获得的洞察，转化为切实可行的、明智的决策。我们将从“问题定义”开始。任何决策都应该围绕一个明确的问题或目标展开。我们会指导读者如何将模糊的业务需求或挑战，转化为可以通过数据分析来解决的具体问题。清晰的问题定义是有效决策的基石。接下来，我们将探讨“假设构建与检验”的过程。基于数据洞察，我们可以提出一些关于问题原因或解决方案的假设。然后，我们需要设计一些方法来验证这些假设，而数据分析正是检验假设的有力工具。我们会强调“验证”的重要性，避免凭空臆断。决策的制定离不开“情景分析”和“预测”。基于已有的数据和模型，我们可以模拟不同行动方案可能带来的结果，并进行未来趋势的预测。本书将介绍一些基本的预测思维，以及如何理解预测结果的局限性。 “风险与收益评估”是决策过程中不可或缺的一环。在明确了潜在的行动方案后，我们需要系统地评估每个方案可能带来的收益和风险，并权衡利弊。这需要结合数据分析的结果、领域知识以及对未来的不确定性进行考量。最后，我们将强调“行动的实施与反馈”。一个好的决策不仅仅是制定出来，更重要的是能够有效地执行，并通过持续的监测和反馈来评估其效果，并进行必要的调整。数据将在这个闭环中持续发挥作用，帮助我们不断优化决策。贯穿全书的主题：批判性思维与伦理考量贯穿《信息洪流中的罗盘》始终的是“批判性思维”和“伦理考量”。我们鼓励读者不应盲目相信数据和分析结果，而要始终保持质疑的精神，审视数据的来源、分析方法的合理性以及结论的可靠性。数据可能存在偏差，分析可能存在误导，我们需要具备独立判断的能力。同时，随着数据应用的日益广泛，数据伦理问题也变得尤为重要。本书将在适当的地方，探讨数据隐私、数据安全、算法偏见以及数据使用的公平性等问题，引导读者在追求数据价值的同时，也要肩负起相应的社会责任。谁适合阅读本书？《信息洪流中的罗盘：数据洞察与决策指南》适合所有希望提升自身在数据驱动时代竞争力的人。这包括：企业管理者和决策者：帮助他们理解如何利用数据来指导战略制定、优化运营、提升业绩。市场营销和销售专业人士：学习如何通过数据分析来理解客户、精准营销、提升转化率。产品经理和研发团队：掌握如何通过用户数据来迭代产品、发现痛点、提升用户体验。金融和投资从业者：运用数据分析来识别趋势、评估风险、做出明智的投资决策。科研人员和学生：学习如何从数据中提取有价值的信息，为科学研究提供有力支持。任何对数据驱动的世界感到好奇并希望提升自身分析和决策能力的人。本书不要求读者具备深厚的技术背景，而是侧重于启发思维，培养一种“数据敏感性”和“洞察力”。我们相信，掌握了《信息洪流中的罗盘》中的思维方式和方法，读者将能够更自信、更有效地驾驭数据，将其转化为驱动个人和组织成功的强大引擎。在信息的海洋中，本书将是您最可靠的罗盘，引领您驶向更加明智的决策和更加辉煌的未来。

作者简介

邓自立，男，1938年9月生，黑龙江哈尔滨人。现为黑龙江大学电子工程学院教授，博士生导师。

1962年7月毕业于黑龙江大学数学系。先后在黑龙江大学数学系、应用数学研究所、自动化系任教。1978年评为讲师，1982年晋升为副教授，1985年晋升为教授。1988年被授予省级有突出贡献中青年专家称号，1990年被国家科委和国家教委授予全国高等学校先进科技工作者称号，1991年获国务院颁发的政府特殊津贴。1996年被授予黑龙江省优秀专家称号。2001年被省人事厅认定为省级学科带头人。2003年被授予黑龙江大学教学名师称号。获2007年黑龙江省第三届教学名师奖。

目录信息

目录
前言
绪论
O.1 估计理论的发展过程和估计问题的分类
0.2 模型参数估计问题
O.3 时间序列、信号、状态估计问题
O.4 信息融合估计问题
o.5 自校正状态与信号估计问题
O.6 自校正状态与信号信息融合估计问题
参考文献
第1章 ARMA模型与状态空间模型
1.1 引言
1.2 随机过程
1.3 自回归滑动平均模型
1.4 ARMA过程的展式
1.5 ARMA过程的相关函数
1.6 状态空间模型
习题
参考文献
第2章最小二乘法参数估计
2.1 引言
2.2 递推最小二乘法
2.3 加权最小二乘法
2.4 递推增广最小二乘法
2.5 两段RLS-RELS算法——改进的RELS算法
2.6 两段RLS-LS算法
2.7 递推辅助变量算法及其收敛性
2.8 偏差补偿递推最小二乘法
2.9 多重RLS算法
2.10 多维RLS算法
习题
参考文献
第3章状态与信号的最优估计——经典Kalman滤波与时域Wiener滤波
3.1 引言
3.2 射影理论
3.3 Kalrnan滤波器和预报器
3.4 Kalman平滑器
3.5 白噪声估值器
3.6 信息滤波器
3.7 稳态Kalman滤波
3.8 基于Kalrnatl滤波的时域wiener滤波方法
习题
参考文献
第4章多传感器最优信息融合估计——Kalman滤波方法
4.1 引言
4.2 三种加权多传感器最优信息融合准则
4.3 多传感器信息融合KalInan滤波器和预报器
4.4 多传感器信息融合稳态Kalman滤波器和预报器
4.5 分布式信息融合ARMA信号wiener滤波器
4.6 加权观测融合Kalman滤波器
4.7 加权观测融合wiener信号滤波器
4.8 带不同观测阵的两种加权观测融合Kalman滤波器的功能等价性
习题
参考文献
第5章状态与信号的最优估计——现代时间序列分析方法导论
5.1 引言
5.2 构造ARMA新息模型的Gevers-Wouters算法
5.3 统一的稳态最优白噪声估计理论
5.4 多通道ARMA信号wiener滤波器
5.5 基于ARMA新息模型的稳态Kalmal，滤波器和预报器
习题
参考文献
第6章多传感器最优信息融合估计——现代时间序列分析方法
6.1 引言
……
第7章自校正估计与自校正信息融合估计
附录1 稳态Kalman滤波算法Matlab仿真通式
附录2 三种加权信息融合算法Matlab仿真通式
附录3 构造ARMA新息模型的Gevers-Wouers算法Matlab仿真通式
附录4 RLS-RELS算法Matlab仿真通式
附录5 RELS算法Matlab仿真通式
· · · · · · (收起)