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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Cathy O'Neil

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2013-10-30

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449358655

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
数据分析
数据科学
datascience
机器学习
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统计
O'Reilly
数据科学
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具体描述

Now that answering complex and compelling questions with data can make the difference in an election or a business model, data science is an attractive discipline. But how can you learn this wide-ranging, interdisciplinary field? With this book, you’ll get material from Columbia University’s "Introduction to Data Science" class in an easy-to-follow format.

Each chapter-long lecture features a guest data scientist from a prominent company such as Google, Microsoft, or eBay teaching new algorithms, methods, or models by sharing case studies and actual code they use. You’ll learn what’s involved in the lives of data scientists and be able to use the techniques they present.

Guest lectures focus on topics such as:

Machine learning and data mining algorithms

Statistical models and methods

Prediction vs. description

Exploratory data analysis

Communication and visualization

Data processing

Big data

Programming

Ethics

Asking good questions

If you’re familiar with linear algebra, probability and statistics, and have some programming experience, this book will get you started with data science.

Doing Data Science is collaboration between course instructor Rachel Schutt (also employed by Google) and data science consultant Cathy O’Neil (former quantitative analyst for D.E. Shaw) who attended and blogged about the course.

《数据炼金术：从海量信息到洞察价值》在这信息爆炸的时代，数据已成为我们理解世界、驱动决策的关键要素。然而，海量的数据本身并不能直接转化为有价值的洞察。它们如同未经雕琢的原矿，需要精湛的技艺和深刻的理解才能提炼出耀眼的金子。《数据炼金术》正是这样一本旨在揭示数据转化过程奥秘的指南。本书并非简单罗列技术工具，而是深入探讨了从原始数据中提炼知识、发现模式、预测趋势，并最终将这些洞察转化为实际行动的系统性方法论。本书的开篇，我们将首先踏上一段探索“数据真相”的旅程。数据并非总是完美无缺，其背后潜藏着无数的故事，也常常伴随着陷阱。我们会剖析数据的来源、种类及其内在的质量问题，例如数据采集偏差、测量误差、缺失值以及不一致性。理解这些潜在的“杂质”是成功炼金的第一步。如同炼金术士需要辨别矿石中的精华与糟粕，《数据炼金术》教你如何运用数据清洗与预处理技术，系统性地识别、诊断并修复数据中的瑕疵，为后续的分析打下坚实的基础。我们会详细介绍各种数据转换技术，如归一化、标准化、离散化以及如何处理时间序列数据，确保数据的可用性和准确性，为后续的深度挖掘铺平道路。接着，本书将引领读者深入探索数据的“本质”——模式与结构。数据中隐藏着我们尚未意识到的关联和规律，而识别这些模式是提取价值的核心。我们将从描述性统计的角度出发，学习如何运用均值、中位数、方差、百分位数等统计指标来概括数据的整体特征，理解数据的分布情况。更进一步，我们将介绍可视化技术，通过直观的图表——散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等——来揭示数据间的关系、异常值以及潜在的趋势。学会“看见”数据，能够极大地加速我们对数据内涵的理解，发现肉眼难以察觉的细微之处。然而，仅仅描述数据是不够的，《数据炼金术》更关注于“预测未来”的力量。这部分将是本书的重点之一，我们将触及机器学习的核心概念。首先，我们将介绍监督学习，包括回归与分类。通过讲解线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等经典算法，我们会阐释如何利用带有标签的历史数据来预测未知结果，例如预测销售额、客户流失风险，或者识别垃圾邮件。本书将详细剖析这些算法的原理、优缺点以及适用场景，并提供实际案例分析，指导读者如何选择最合适的模型。在监督学习之外，无监督学习同样是揭示数据内在结构的强大工具。本书将介绍聚类与降维技术。聚类算法，如K-means、层次聚类，能够帮助我们将相似的数据点分组，发现隐藏的客户群体、产品类别等，为市场细分和个性化推荐提供基础。降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，则能帮助我们简化高维数据，提取最关键的信息，减少计算复杂度，同时避免信息损失，让复杂的数据变得易于理解和可视化。除了上述经典方法，《数据炼金术》还将探讨更具挑战性的主题，例如关联规则挖掘与异常检测。关联规则挖掘（如Apriori算法）可以帮助我们发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了A商品的顾客也很可能购买B商品”，这在商品推荐、市场篮子分析等方面有着广泛的应用。异常检测则专注于识别那些偏离正常模式的数据点，这对于欺诈检测、网络安全监控、工业故障预警至关重要。在数据分析的实践中，模型评估与优化是不可或缺的环节。本书将深入讲解各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并阐述如何通过交叉验证、网格搜索等技术来选择最佳的模型参数，避免过拟合和欠拟合。我们也将讨论模型的可解释性，理解模型做出预测的原因，这对于建立信任、进行决策至关重要，尤其是在金融、医疗等领域。《数据炼金术》不仅关注理论，更强调实践。书中将穿插丰富的案例研究，涵盖不同行业和应用场景，例如：市场营销：如何利用客户数据分析客户行为，进行精准营销和个性化推荐。金融服务：如何构建信用评分模型，进行风险评估和欺诈检测。医疗健康：如何分析医学影像，辅助疾病诊断；如何预测患者病情发展。电商零售：如何优化商品推荐系统，提升用户购物体验和销售额。运营管理：如何预测设备故障，实现预测性维护；如何优化供应链。这些案例将贯穿理论讲解，展示如何在真实世界中使用数据炼金的各种技术，并提供可操作的步骤和思考框架。此外，本书还将触及数据科学工作流程的整体构建。从问题定义、数据获取、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择与训练、模型评估与部署，到最终的成果展示与业务落地，我们将提供一个端到端的视角，帮助读者理解数据科学项目的生命周期。本书还将强调团队协作的重要性，数据科学往往是团队的智慧结晶，有效沟通与知识共享是项目成功的关键。在信息技术飞速发展的当下，《数据炼金术》还将展望未来的发展趋势，例如深度学习的崛起及其在图像识别、自然语言处理等领域的突破性应用，以及大数据平台的构建与管理。我们鼓励读者保持持续学习的态度，不断拥抱新的工具和技术，在数据领域不断探索和创新。总而言之，《数据炼金术：从海量信息到洞察价值》是一本面向所有对数据充满好奇、希望从数据中挖掘无限潜力的读者而设计的书籍。无论您是初学者，还是有一定经验的从业者，本书都将为您提供一套清晰、系统、实用的方法论，帮助您掌握从杂乱数据中提炼出真知灼见的“炼金术”，将数据转化为驱动业务增长、解决实际问题的强大力量。它将是您在数据海洋中航行的罗盘，指引您找到通往价值的宝藏。

作者简介

Cathy O’Neil earned a Ph.D. in math from Harvard, was postdoc at the MIT math department, and a professor at Barnard College where she published a number of research papers in arithmetic algebraic geometry. She then chucked it and switched over to the private sector. She worked as a quant for the hedge fund D.E. Shaw in the middle of the credit crisis, and then for RiskMetrics, a risk software company that assesses risk for the holdings of hedge funds and banks. She is currently a data scientist on the New York start-up scene, writes a blog at mathbabe.org, and is involved with Occupy Wall Street.

Rachel Schutt is a Senior Research Scientist at Johnson Research Labs, and most recently was a Senior Statistician at Google Research in the New York office. She is also an adjunct assistant professor in the Department of Statistics at Columbia University where she taught Introduction to Data Science. She earned a PhD from Columbia University in statistics, and masters degrees in mathematics and operations research from the Courant Institute and Stanford University, respectively. Her statistical research interests include modeling and analyzing social networks, epidemiology, hierarchical modeling and Bayesian statistics. Her education-related research interests include curriculum design.

Rachel enjoys designing and creating complex, thought-provoking situations for other people. She won the Howard Levene Outstanding Teaching Award at Columbia and also taught probability and statistics at Cooper Union, and remedial math as a high school teacher in San Jose, CA. She was a mathematics curriculum expert for the Princeton Review, and won a game design award for best family game at the Come Out and Play Festival in New York.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看过了我看...

评分☆☆☆☆☆

很喜欢此书，但首先要说这本书不是用来入门算法看的。 data science的方法是各种统计学计算机方法的综合，所以所有对统计学有较好的数理基础，对各种统计推断方法或数据挖掘算法有较好理解的童鞋可以通过翻阅此书，从各个角度打开对data science的认知。如果没有很好的相关知...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大冲击，是它对“数据思维”的塑造作用。它不仅仅是一本关于算法和编程的技术手册，更像是一本关于如何像数据科学家一样思考的指南。作者在许多章节中都强调了实验设计和因果推断的重要性，这在很多传统的数据挖掘书籍中是被忽略的。我尤其关注了它关于A/B测试的章节，它详细阐述了如何设定有效的对照组、如何计算所需的样本量以达到统计显著性，以及在测试结果不如预期时如何进行稳健的归因分析。这些内容对于任何需要通过数据驱动决策的岗位来说，都是至关重要的软技能。通过阅读，我开始重新审视过去项目中一些未经检验的假设，并意识到仅仅跑出一个高准确率的模型是不够的，理解“为什么”以及“在什么条件下”这个模型有效，才是真正的价值所在。书中的语言风格非常沉稳、严谨，又不失启发性，它鼓励读者去质疑数据、去探索数据的深层含义，而不是盲目地相信模型的输出。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚接触到一些需要进行大规模数据分析的工作，坦白说，之前的知识储备主要停留在理论层面，实际操作中总感觉力不从心，直到我开始啃这本书。这本书最让我惊艳的地方在于，它没有沉溺于抽象的数学推导，而是非常注重“工程实践”的落地性。书中大量的案例都是基于真实的、带有噪声的数据集展开的，这一点极其重要。作者在展示如何清洗和预处理数据时，毫不避讳地展示了现实世界数据有多么混乱，并提供了针对性的解决方案，比如如何优雅地处理缺失值，如何进行异常值检测，以及如何构建高效的数据管道。我特别喜欢它对模型评估指标的讨论，它没有简单地罗列准确率、召回率，而是深入分析了在不同业务场景（比如欺诈检测与推荐系统）下，选择F1分数、AUC还是其他指标的权衡考量，这种结合业务思维的讲解，极大地提升了我对模型解释性的理解。阅读过程中，我感觉自己不是在一个被动地学习知识，而是在一个经验丰富的老兵的指导下，一步步完成一个完整的项目流程。书中的代码示例清晰、模块化程度高，非常适合直接复制粘贴到自己的Jupyter Notebook中进行调试和修改，极大地加速了我的学习曲线。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数据科学领域的百科全书，内容详实得让人有些望而生畏，但一旦深入进去，就会发现它对每一个概念的阐释都极其到位。我尤其欣赏作者在讲解复杂算法时的那种化繁为简的能力，很多我之前看了好几遍都云里高山的理论，通过书中的图示和循序渐进的推导，突然间就变得清晰明了。比如，在讲到高斯混合模型（GMM）时，它不仅给出了数学公式，还结合实际的聚类应用场景进行了细腻的描述，甚至探讨了不同初始化方法对最终结果的影响，这种深度在其他入门书籍中是很少见的。我用了这本书的实践章节来准备一次重要的项目报告，其中关于特征工程的部分，尤其是对非结构化数据（如文本和时间序列）的处理技巧，提供了许多实用的代码片段和思路，让我能够迅速上手并构建出更健壮的模型。当然，对于一个完全的新手来说，信息量可能略显庞大，需要有一定的编程基础和数学直觉才能完全消化吸收，但对于希望从“知道”跃升到“精通”的实践者而言，这无疑是一份值得反复研读的宝贵资料。它的结构组织得非常有逻辑性，从基础的统计学概念讲起，逐步过渡到机器学习的经典模型，再到现代深度学习的前沿探索，构建了一个完整且坚实的知识体系框架。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对新技术充满好奇心的人，一直关注着AI领域的最新进展。这本书的广度和前沿性完全超出了我的预期。它不仅扎实地覆盖了经典统计学习的基础，更用相当大的篇幅介绍了现代深度学习在处理序列数据和图像数据时的最新架构和最佳实践。例如，它在介绍自然语言处理（NLP）部分时，不仅讲解了传统的TF-IDF和Word2Vec，还非常及时地引入了Transformer架构的核心思想及其在预训练模型中的应用，这使得这本书在保持长期价值的同时，也紧跟了时代脉搏。作者在讨论复杂模型的可解释性（XAI）方面也做得非常出色，提供了LIME和SHAP值等工具的使用方法和理论基础，解决了模型“黑箱”操作带来的信任危机。总的来说，这本书的价值在于其强大的整合能力，它将统计学、计算机科学和应用领域的前沿知识熔于一炉，形成了一个既有深度又有广度的学习路径。对于那些希望在数据科学领域建立长期竞争力的专业人士来说，这本书无疑是一项极佳的长期投资，它提供的知识深度足以支撑未来多年的职业发展和持续学习。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对数据科学书籍通常抱有一种怀疑态度，很多书籍要么是过于学术化，让人昏昏欲睡，要么就是肤浅地罗列了一些工具的使用方法，却对背后的原理一笔带过。然而，这本书成功地找到了一个完美的平衡点。它在介绍每一种算法时，都会用一种非常直观的方式来描述其核心思想，就像在给一个聪明的孩子解释复杂的概念一样，生动且准确。比如，在讲解决策树的“熵”和“信息增益”时，它采用了比喻和图示相结合的方式，让我瞬间理解了为什么某些特征在分裂节点时表现得更优。更难得的是，它并没有止步于浅层，而是提供了深入的数学证明作为附录，满足了那些想要深究细节的读者的需求。这种“双轨制”的学习路径设计非常人性化。此外，书中对模型集成技术（如Bagging和Boosting）的对比分析尤为精彩，它不仅讲解了随机森林和梯度提升树的工作原理，还深入比较了它们在计算效率、偏差与方差之间的权衡，这些细节上的洞察力，是区分优秀书籍和平庸书籍的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

作为入门，讲的太难；但是Data science is not for the faint heart.

评分☆☆☆☆☆

给商学院的教材，案例多，模型讲的少，太简单

评分☆☆☆☆☆

Greate Book

评分☆☆☆☆☆

使用R来学习数据科学，有算法，有实例，不错

评分☆☆☆☆☆

这本够科普扫盲了。