统计信息系统(高等院校教材)

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isbn号码:9787503748677
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  • 统计学
  • 信息系统
  • 高等教育
  • 教材
  • 数据分析
  • 统计方法
  • 数据库
  • 信息管理
  • 计算机应用
  • 统计建模
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具体描述

好的,这是一本关于《现代数据科学与应用》的图书简介: --- 现代数据科学与应用 内容概要 本书全面深入地探讨了现代数据科学的核心理论、前沿技术以及在各个行业中的实际应用。它旨在为读者,特别是理工科、经济管理类及信息技术相关专业的学生和从业人员,提供一套完整的数据科学知识体系和实践指南。全书结构严谨,内容兼顾理论深度与工程实践,力求在数据获取、存储、清洗、分析、建模、可视化及决策支持等全流程中,为读者构建扎实的知识基础。 本书重点关注以下几个核心领域: 1. 数据科学基础与思维: 系统阐述数据科学的学科范式、数据素养的培养,以及如何从海量数据中提炼业务洞察力的思维方法。 2. 大数据技术栈入门: 介绍支撑现代数据处理的分布式计算框架(如Hadoop生态系统、Spark核心原理),以及NoSQL数据库的适用场景。 3. 数据预处理与特征工程: 详细讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换(标准化、归一化)和特征构建的实用技巧与最佳实践。 4. 机器学习核心算法: 覆盖监督学习(线性模型、决策树、集成方法如随机森林与Boosting)、无监督学习(聚类、降维)和强化学习的理论基础与Python实现。 5. 深度学习原理与应用: 深入浅出地介绍人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其在图像识别、自然语言处理(NLP)中的应用案例。 6. 数据可视化与叙事: 强调数据可视化在探索性分析(EDA)和结果传达中的关键作用,教授使用主流工具(如Matplotlib, Seaborn, Plotly)构建有效信息图表的技艺。 7. 模型评估与可解释性(XAI): 探讨模型选择的科学方法、性能评估指标(AUC, F1-Score, RMSE等)的合理应用,并引入模型可解释性技术,增强决策的透明度。 8. 前沿应用领域探讨: 结合实际案例,讨论数据科学在金融风控、智慧医疗、智能制造和推荐系统中的最新发展和挑战。 章节结构细述 第一部分:数据科学的基石 第1章:数据科学概览: 定义数据科学的范畴、生命周期模型,并对比传统统计学与现代数据科学的方法论差异。探讨数据驱动型组织的构建要素。 第2章:编程环境与工具链: 重点介绍Python作为数据科学首选语言的生态系统,包括Anaconda、Jupyter Notebook/Lab的使用规范,以及NumPy和Pandas库进行高效数据操作的基础语法和高级功能。 第3章:关系型数据与SQL深度实践: 详细讲解关系代数基础,高级SQL查询技巧,如窗口函数、存储过程和事务管理,确保读者能熟练从关系型数据库中提取结构化数据。 第二部分:数据工程与准备 第4章:大数据架构与存储: 介绍分布式存储HDFS的原理,以及MapReduce编程范式。讨论NoSQL数据库(如MongoDB, Cassandra)的选型依据和基本操作。 第5章:Spark核心技术: 深入讲解Spark的运行机制、RDD、DataFrame与Dataset的演进,以及Spark SQL在处理大规模结构化数据时的优化策略。 第6章:数据清洗与规范化: 专注于数据质量管理。涵盖重复数据识别、格式统一、时间序列数据对齐、缺失值插补的高级统计方法(如MICE)。 第三部分:探索性分析与建模 第7章:探索性数据分析(EDA): 强调通过统计摘要、分布图和相关性分析发现数据隐藏结构的过程。引入维度约减技术(PCA, t-SNE)用于高维数据的可视化探索。 第8章:经典统计学习方法: 详细推导线性回归、逻辑回归的损失函数和求解过程。介绍正则化(Lasso, Ridge)对模型稳定性的影响。 第9章:树模型与集成学习: 聚焦于决策树的构建算法(ID3, C4.5, CART)。系统介绍Bagging(随机森林)和Boosting(AdaBoost, XGBoost, LightGBM)的工作原理和参数调优策略。 第10章:无监督学习: 阐述K-Means、DBSCAN等聚类算法的数学基础,以及层次聚类。探讨主成分分析(PCA)和因子分析在特征压缩中的应用。 第四部分:前沿技术与实践部署 第11章:深度学习基础框架: 介绍TensorFlow或PyTorch的基本概念,如计算图、张量操作。重点讲解多层感知机(MLP)的构建与训练过程。 第12章:计算机视觉基础: 详解卷积层、池化层、激活函数的设计,并以经典模型(如AlexNet, ResNet)为例,说明CNN在图像分类任务中的应用流程。 第13章:自然语言处理(NLP)入门: 讲解文本表示方法(词袋模型、TF-IDF)。引入词嵌入技术(Word2Vec, GloVe),并探讨基于RNN/LSTM处理序列数据的基本模型。 第14章:模型部署与M LOps概述: 讨论如何将训练好的模型封装并通过API服务化(如使用Flask/Streamlit)。初步介绍模型监控、版本控制和持续集成/持续部署(CI/CD)在数据科学项目中的实践需求。 本书特色 1. 实践导向: 每章末尾均配有“实践案例”和“代码实战”,所有示例代码均使用主流Python库实现,读者可立即在自己的环境中复现和修改。 2. 理论与应用并重: 既保证了算法背后的数学原理推导清晰,又注重讲解算法在真实业务场景中的适用性限制和工程化考量。 3. 前沿性: 紧跟数据科学领域的发展脉络,引入了如XGBoost、Transformer结构(在NLP章节作为选读内容)等当前业界广泛使用的先进工具和概念。 4. 批判性思维培养: 鼓励读者不仅停留在“调参”层面,更要思考“为什么选择这个模型”、“如何验证结果的可靠性”,从而培养独立解决复杂问题的能力。 本书是面向未来的数据驱动型人才的必备参考书。通过系统的学习,读者将能够独立构建、实施和维护复杂的数据分析与机器学习解决方案。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书配套的辅助资源简直是良心制作,极大地提升了自学体验。我指的是它在书后附带的那些关于软件操作的附录和指南,里面清晰地指导了如何使用目前主流的统计分析软件来复现书中的例子。这些指南不是简单地罗列菜单操作,而是结合了书本中的具体概念,告诉你“当你在软件里运行这个模型时,输出的哪一部分结果对应着我们刚刚推导出来的那个P值”。这种软硬件结合的学习路径,极大地弥补了传统教材在操作层面的不足,使得读者在合上书本后,能够立刻将学到的知识转化为实际的分析能力,真正实现了从“知道”到“做到”的飞跃。

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我非常欣赏作者在案例选取上的独到眼光。这本书里出现的例子绝非那种陈旧刻板的“苹果香蕉”模型,而是大量采用了近些年商业、金融乃至新兴技术领域中的真实数据背景。比如,涉及到回归分析时,它可能引入的是市场营销活动的投入产出比分析;讲到时间序列时,可能用的是近期的宏观经济指标波动。这种“与时俱进”的案例库,让学习过程充满了现实的代入感,让人不禁想立刻动手操作,看看自己算出来的值究竟意味着什么。这种紧密贴合行业前沿的做法,让这本书的实用价值远超一般纯理论教材,真正做到了理论指导实践。

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这本书的装帧设计相当精美,封面那种略带磨砂质感的纸张触感很舒服,色彩搭配也挺雅致的,一看就知道是正规出版物。拿到手里沉甸甸的,感觉内容一定很扎实。内页的纸张选择也挺用心,不是那种泛黄的廉价纸,印刷的字迹清晰锐利,图表和公式的排版布局也很有逻辑性,阅读起来眼睛不容易疲劳。尤其是那些复杂的统计图示,线条处理得非常干净利落,即便是初次接触这类书籍的人,也能很快被这种专业而严谨的视觉体验所吸引。我记得书脊的处理也很到位,即使频繁翻阅也不会轻易脱胶,可见出版社在细节上确实下了功夫,这对于一本需要经常查阅和学习的教材来说,无疑是一个巨大的加分项。

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这本书在理论深度和可读性之间找到了一个近乎完美的平衡点。它在保证数学严谨性的同时,对于很多核心定理的证明过程,作者并没有采取那种“一笔带过”的简化处理,而是非常详尽地给出了每一步的推导依据和逻辑支撑。但更厉害的是,在讲解完严谨的数学推导后,作者总能紧接着用大白话对这个理论的“精髓”进行通俗易懂的总结和提炼,告诉你这个公式“究竟想表达什么”。这种“严谨”与“通俗”的双重叙事结构,使得这本书既能满足那些希望深入挖掘理论根基的尖子生,也能帮助那些主要目标是掌握应用方法的普通学习者。

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这本书的章节组织结构简直是教科书级别的范本,逻辑链条异常清晰流畅。它没有直接一头扎进晦涩难懂的数学推导,而是先用非常贴近实际生活或工程应用的场景来引入概念,让你明白“为什么我们要学这个”。从最基础的数据类型、描述性统计开始,每一步的递进都非常自然,像是搭积木一样,你只有完全掌握了前一块积木,才能稳固地放上下一块。特别是它在讲解概率论和推断统计学那一块的过渡,处理得极其巧妙,把抽象的理论与具体的案例紧密结合,让人感觉那些复杂的公式不再是孤立的符号堆砌,而是解决实际问题的有力工具。这种由浅入深、层层递进的编排方式,极大地降低了学习的认知门槛。

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