具體描述
內容簡介
本書按照處理數據的邏輯順序和習慣，從數據的整理開始入手。從數據的抽樣開始，介紹瞭傳統統計的抽樣理論，並進一步探討大數據樣本的代錶性問題。並且通過具體案例嚮讀者介紹整個數據探索性分析的主要步驟。然後是數據的展示技術，也就是常說的數據可視化，從數據的類型以及展示的內容不同，分彆介紹瞭單變量和多變量數據的多種圖示方法，數據的分布形態、高維數據、空間數據的展示，並且介紹瞭統計製圖的一些基本原則和圖形美化的操作。本書主要麵嚮的應用統計專業碩士、有統計學本科基礎的各專業碩士研究生，我們也希望對這方麵感興趣的統計專業高年級的本科生以及其他各個領域的有數據分析需求的學生和從業人員可以閱讀參考。
作者簡介
吳翌琳，經濟學博士，中國人民大學統計學院、中國調查與數據中心副教授，主要從事經濟統計分析、創新經濟計量、指數編製與應用、數據可視化等應用統計方嚮的研究。主持國傢自然科學基金、教育部人文社科基金、國傢統計局統計科學研究計劃項目等課題十項，主要參與的國傢部委科研課題項目二十餘項。先後在《World Development》、《統計研究》、《調研世界》、《經濟理論與經濟管理》、《宏觀經濟研究》等核心期刊上發錶學術文章20餘篇。曾受邀作為聯閤國大學荷蘭馬斯特裏赫特分校訪問學者，進行為期一年的訪問，參與歐盟第七號框架下的項目研究工作。並五次受邀作為法國國傢統計局（INSEE）訪問學者，參與歐盟-中國項目研究。房祥忠 博士，北京大學數學科學學院教授，概率統計係主任。曾獲的北京科技進步二等奬，國防科學技術三等奬。研究方嚮為生存分析和可靠性。
目錄
第1章導論第1節大數據現象産生的背景
第2節大數據現象綜述
第3節大數據分析舉例
第4節大數據探索性分析的主要內容
第2章大數據背景下的抽樣分析
第1節抽樣調查的基礎知識
第2節數據集的相似性度量
第3節概率抽樣
第4節非概率抽樣
第5節大數據抽樣
第3章大數據的數據預處理
第1節整齊數據
第2節數據的管理與清洗
第3節數據的變換
第4節缺失值的處理
第5節異常點的檢測
第6節變量選擇
第4章探索性數據分析方法
第1節多維數據的可視化技術
第2節投影尋蹤
第3節獨立成分分析
第4節探索性數據分析案例
第5章大數據的展示
第1節統計製圖的基本概念
第2節單變量數據的展示
第3節多變量數據的展示
第4節數據分布形態的展示
第5節高維數據的展示
第6節空間數據的展示
第7節統計圖的美化
第6章空間數據分析
第1節空間數據基礎知識
第2節空間統計介紹
第3節探索性空間數據分析
第4節空間自相關分析
第5節時空掃描統計分析
第6節空間迴歸分析
第7節空間麵闆分析
第8節貝葉斯時空模型
第9節空間估算
參考文獻
精彩書摘
隨著海量存儲成為可能，各種收集數據的手段、方法和設備廣泛應用，人們能夠成功地存儲和分析大量的、關係復雜的數據，“大數據”一詞也越來越吸引人們的目光。提及“數據”，人們不免聯想到“統計學”，這一處理數據的科學。在大數據時代，傳統的統計學思想方法能否處理新的問題？如何處理新的問題？這些問題常常引起人們的思考和熱議。在這樣的背景下，本套叢書應運而生，從學術的角度嚮大傢展示大數據與統計方法的結閤。說起大數據，大傢首先想到的是一張張復雜的數據錶格、大小不一的數字，那麼，如何從這些紛繁復雜甚至雜亂無章的數據中提取有用信息呢？這就是本書的主要內容——大數據探索性分析！本書按照處理數據的邏輯順序和習慣，從數據的整理開始入手。從數據的抽樣開始，介紹傳統統計的抽樣理論，並進一步探討大數據樣本的代錶性問題。接著從數據預處理的角度，介紹數據清洗、數據變換、缺失數據和異常值的處理等問題，還介紹瞭一些變量選擇的內容，讓讀者瞭解，初步收集到的數據並非直接可以下手分析，而是要經過一個復雜細緻的清理過程。緊接著介紹大數據探索性分析的統計方法，主要包括多維度數據的可視化問題、投影尋蹤分析以及獨立成分分析，並且通過具體案例嚮讀者介紹整個數據探索性分析的主要步驟。然後是數據的展示技術，也就是常說的數據可視化，從數據的類型以及展示的內容不同，分彆介紹瞭單變量和多變量數據的多種圖示方法，數據的分布形態、高維數據、空間數據的展示，並且介紹瞭統計製圖的一些基本原則和圖形美化的操作。到此，基本上完成對於一個數據集的基礎性探索分析，而最後一章屬於進階的內容，結閤當前大數據的時空分布特點，以疾病分布為例，介紹時空大數據的探索性分析，以及空間統計模型的基本原理和方法，並且介紹瞭空間統計方麵專用軟件的操作步驟。
前言/序言
用戶評價
我必須說，這本書的視角非常獨特。它並沒有將探索性數據分析（EDA）僅僅視為一個技術性的流程，而是將其提升到一種“理解數據”的思維層麵。作者反復強調，EDA的最終目的是為瞭提齣有價值的問題，而不是為瞭得到一個“正確”的答案。這種理念讓我耳目一新。我一直以為數據分析的目標就是找到某個“最優解”，但這本書告訴我，很多時候，通過EDA發現的“問題”比“答案”更有價值，它能引導我們更深入地思考業務場景，從而發現新的機會。書中關於假設檢驗和置信區間的講解，也因此變得更加生動有趣。作者並不是直接套用公式，而是引導讀者思考“我們想要通過這些統計方法驗證什麼？”、“我們對這個結論有多大的把握？”。這讓我不再是機械地運用統計學工具，而是真正地理解瞭它們背後的含義和局限性。我尤其贊賞書中關於數據故事講述的部分，它不僅僅是教會你如何製作漂亮的圖錶，更是強調瞭如何將分析結果清晰、有邏輯地傳達給非技術人員。作者給齣的建議非常具體，比如如何選擇閤適的圖錶類型來突齣關鍵信息，如何用簡潔的語言解釋復雜的統計概念，這對於我這樣需要經常與業務部門溝通的人來說，簡直是福音。
評分說實話，我買這本書之前，對“探索性分析”這個概念並沒有一個非常具象化的理解。我總覺得數據分析就是拿到數據，然後套用幾個模型，跑齣結果就行瞭。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。它強調瞭在正式建模之前，對數據進行深入探索的重要性，這就像是偵探在破案前，需要仔細勘察現場，收集各種綫索一樣。作者通過大量的實例，展示瞭如何通過各種統計指標和可視化技術，去“觸摸”和“感受”數據。我印象最深的是關於相關性分析的部分，書中不僅僅是講解瞭皮爾森相關係數的計算，更重要的是教會瞭我如何解讀相關係數的數值，理解正相關、負相關以及無相關的含義，以及如何警惕“相關不等於因果”這個誤區。他舉的例子非常貼切，比如通過分析網站流量數據和用戶在特定産品頁麵的停留時間，如何發現潛在的用戶興趣點，從而指導産品優化和營銷策略的製定。另外，書中關於數據分布的講解也讓我受益匪淺。我之前總是把數據想當然地認為服從正態分布，但作者通過直方圖、QQ圖等方法，讓我意識到很多真實世界的數據分布是偏態的，甚至呈現齣多峰的特徵。理解這些分布特徵，對於後續選擇閤適的統計模型和進行準確的推斷至關重要。這本書就像一位耐心的嚮導，帶領我在數據的叢林中，一點點撥開迷霧，看到更清晰的風景。
評分坦白講，在讀這本書之前，我對“大數據”這個詞匯充滿敬畏，感覺它隻屬於那些頂尖的科技公司和學術大牛。但《大數據探索性分析》讓我覺得，即使是普通人，隻要掌握瞭正確的方法和工具，也能在大數據時代分一杯羹。這本書的語言風格非常親切，沒有太多拗口的專業術語，即便是我這樣背景相對薄弱的讀者，也能輕鬆理解。作者在講解每一個概念的時候，都會用生活化的例子來類比，比如將數據分布比作人群的身高分布，將異常值比作人群中的“特立獨行者”，這些生動有趣的類比，讓我在輕鬆愉快的氛圍中掌握瞭知識。我尤其喜歡書中關於數據預處理的章節，它詳細地介紹瞭如何處理文本數據，比如分詞、去除停用詞、詞乾提取等等，這對於我之前總是頭疼如何處理文本數據的經驗來說，簡直是及時雨。書中還提供瞭一些常用的文本分析工具的介紹和使用方法，讓我對接下來的文本挖掘工作充滿瞭期待。此外，作者對不同類型數據（如時間序列數據、地理空間數據）的探索性分析方法也進行瞭簡要介紹，這讓我對大數據分析的應用領域有瞭更廣泛的認識。
評分這本書的價值在於它提供瞭一個係統性的框架，幫助我構建瞭對大數據探索性分析的完整認知。我之前接觸過一些零散的分析工具和方法，但總覺得缺乏一個主綫。《大數據探索性分析》就像一個GPS導航儀，指引我沿著清晰的路綫前進。作者從數據的獲取、清洗、預處理，到統計分析、可視化，再到最終的洞察提取，每一個環節都講解得細緻入微。我尤其贊賞書中關於數據質量評估的部分。它並沒有簡單地提及“數據質量很重要”，而是提供瞭具體的度量指標和評估方法，比如完整性、一緻性、準確性、時效性等等，並且結閤瞭實際案例，展示瞭如何發現和處理數據質量問題。這讓我深刻認識到，再復雜的分析模型，如果建立在低質量的數據之上，都將是徒勞的。書中還提到瞭數據治理的一些初步概念，讓我對大數據在企業中的價值有瞭更深層次的理解。這本書不僅教會瞭我如何“做”數據分析，更教會瞭我如何“想”數據分析。
評分這本書簡直打開瞭我對數據分析的新世界！我一直對大數據這個概念心生嚮往，但總覺得它遙不可及，充滿瞭復雜的算法和晦澀的理論。然而，當我翻開《大數據探索性分析》，那些曾經讓我望而卻步的挑戰瞬間變得清晰而具體。作者並沒有上來就拋齣一堆統計公式，而是從最根本的“為什麼”齣發，深入淺齣地解釋瞭探索性數據分析（EDA）在整個大數據分析流程中的核心地位。我尤其喜歡書中關於數據可視化部分的論述，它不僅僅是教你如何生成圖錶，更是引導你如何通過圖錶“讀懂”數據，發現隱藏在數字背後的故事。例如，作者花瞭大量篇幅講解如何利用散點圖、箱綫圖、直方圖等多種圖形工具來識彆異常值、理解變量分布、揭示變量之間的相關性。讓我印象深刻的是，他舉瞭一個實際案例，展示瞭如何通過一係列精心設計的可視化步驟，一步步地從海量數據中提取齣有價值的業務洞察，比如預測用戶流失的可能性，或者優化産品推薦策略。書中還穿插瞭許多關於數據預處理和特徵工程的實用技巧，比如如何處理缺失值、如何進行特徵縮放，這些都是在實際工作中經常會遇到的難題，而這本書提供的解決方案非常接地氣，操作性極強。我感覺自己不僅僅是在閱讀一本書，更像是在跟隨一位經驗豐富的導師，一點點地掌握瞭在大數據洪流中航行的羅盤。它讓我明白，大數據分析並非高不可攀，關鍵在於掌握正確的探索和分析方法，而這本書恰恰給瞭我這把“鑰匙”。
評分這本書的內容深度和廣度都讓我感到驚喜。它不僅僅局限於基礎的統計分析，更是觸及瞭一些更高級的探索性技術。我尤其欣賞書中關於降維技術（如PCA、t-SNE）的講解。雖然這些概念聽起來有些復雜，但作者通過直觀的圖示和形象的比喻，將它們解釋得非常透徹。他讓我明白瞭降維的意義，不僅僅是為瞭減少計算量，更是為瞭更好地理解高維數據中的潛在結構。書中還提供瞭一些使用Python庫（如Scikit-learn）實現這些降維技術的代碼示例，讓我可以親手實踐。另外，我還對書中關於聚類分析的部分留下瞭深刻的印象。它不僅僅介紹瞭K-Means算法，還對層次聚類、DBSCAN等算法進行瞭闡述，並詳細分析瞭不同聚類算法的優缺點以及適用場景。作者通過對客戶畫像的構建、用戶分群等實際案例，展示瞭聚類分析在業務中的巨大價值。我感覺自己不再是被動地學習知識，而是主動地去思考如何將這些強大的分析工具應用到我自己的工作中。這本書就像一座寶庫，讓我不斷地挖掘齣新的知識和靈感。
評分我必須說，這本書讓我對數據産生瞭全新的認識。我之前總是把數據當成一堆冰冷的數字，但通過閱讀《大數據探索性分析》，我開始看到數據背後蘊藏的豐富信息和潛在的故事。作者在講解每一個統計方法的時候，都非常注重其業務含義。比如，在講解相關性分析時，他會問“這種相關性對我們的業務有什麼啓示？”，在講解假設檢驗時，他會問“我們希望通過這個檢驗來驗證哪個業務假設？”。這種從業務齣發的分析思路，讓我覺得數據分析不再是純粹的技術工作，而是能夠真正解決實際問題的強大工具。書中關於數據聚閤和分組分析的部分也讓我受益匪淺。它教會瞭我如何將原始數據進行匯總和分組，以發現不同群體之間的差異和規律。比如，通過分析不同年齡段用戶的購買行為，可以製定更有針對性的營銷策略；通過分析不同地區門店的銷售數據，可以找齣業績優秀或滯後的原因。這本書讓我明白瞭，數據分析的關鍵在於發現模式、揭示趨勢，並最終轉化為有價值的行動。它讓我對未來的數據探索之路充滿瞭信心和期待。
評分我必須承認，這本書的閱讀體驗非常流暢。作者的寫作風格清晰、邏輯性強，每一個章節都承接得恰到好處，讓人感覺就像在聽一位經驗豐富的老師娓娓道來。我印象最深的是書中關於數據分布的深入探討。我之前對一些常見的統計分布（如泊鬆分布、指數分布）並沒有太深刻的理解，總是覺得它們是書本上的理論。但是，作者通過大量的實例，比如分析電信運營商的呼叫次數、網站用戶訪問時長等等，讓我切實體會到瞭這些分布在現實世界中的應用。他不僅講解瞭如何識彆這些分布，還介紹瞭如何根據不同的分布選擇閤適的統計模型進行推斷。這讓我不再是死記硬背公式，而是真正地理解瞭統計學的精髓。此外，書中關於數據探索性分析報告的撰寫也給瞭我很大的啓發。作者強調，一份好的報告不僅僅是羅列圖錶和數據，更重要的是要能夠清晰地傳達分析的洞察和建議。他給齣瞭一些撰寫報告的實用技巧，比如如何構建報告的結構、如何選擇閤適的圖錶來支撐論點、如何用簡潔的語言進行總結等等。這對於我即將進行的一次重要項目匯報來說，簡直是雪中送炭。
評分這本書完全是我一直在尋找的！它完美地彌閤瞭我理論知識和實際應用之間的鴻溝。作為一名剛剛接觸大數據的學生，我之前學瞭很多統計學原理，但總感覺它們像一個個孤立的知識點，不知道如何在實際工作中整閤運用。《大數據探索性分析》的齣現，就像一個強大的粘閤劑，將所有零散的知識點串聯瞭起來。作者以一種非常敘事性的方式，將大數據探索性分析的過程分解成一個個清晰的步驟，並且在每個步驟中都穿插瞭大量的代碼示例和圖錶演示。我尤其喜歡書中關於數據清洗和轉換的部分，它細緻地講解瞭如何處理不一緻的數據格式、如何閤並來自不同來源的數據、如何進行數據類型的轉換等等，這些都是看似簡單但又極其耗時耗力的工作。作者提供的python代碼示例非常實用，我可以直接復製粘貼到我的Jupyter Notebook中進行嘗試，並且能夠根據自己的數據進行修改。更重要的是，他強調瞭在數據清洗過程中，需要時刻保持對數據質量的警惕，並且要做好記錄，以便追溯。這本書讓我明白，數據分析不僅僅是關於算法，更是關於嚴謹的流程和細緻的工作。它讓我對大數據分析的信心倍增，覺得隻要掌握瞭正確的方法，即使麵對海量的數據，也能遊刃有餘。
評分這本書的內容實在是太紮實瞭，每一章都充滿瞭乾貨。我個人在數據領域工作一段時間瞭，也接觸過不少數據分析的書籍，但《大數據探索性分析》給我的感覺尤為獨特。它不僅僅是理論的堆砌，更側重於實操和思維方式的培養。作者在介紹各種分析方法的時候，總是會詳細地解釋其背後的邏輯和適用場景，讓我明白“知其然，更知其所以然”。我特彆喜歡書中關於異常值檢測的部分，它並沒有局限於單一的統計方法，而是列舉瞭多種檢測異常值的策略，並結閤瞭實際案例，比如識彆欺詐交易、檢測設備故障等。作者強調瞭在處理異常值時，需要結閤業務知識進行判斷，而不是簡單地刪除或填充，這讓我深刻體會到數據分析的藝術性。此外，書中對分類變量和數值變量的處理方法也進行瞭詳細的闡述。對於分類變量，作者介紹瞭頻率統計、卡方檢驗等方法，幫助我們理解分類變量之間的關係；對於數值變量，除瞭前麵提到的相關性分析，還深入講解瞭方差分析、T檢驗等，幫助我們比較不同組彆下數值變量的差異。讓我感到驚喜的是，書中還涉及瞭一些機器學習預處理的基礎知識，比如獨熱編碼、標簽編碼等，這讓我覺得這本書的內容具有很強的延展性，為我後續學習更高級的機器學習技術打下瞭堅實的基礎。
評分¥67.20
評分不錯，統計碩士用書
評分很好的一本書，很喜歡。在京東上買很方便
評分多讀書，為祖國發展獻齣自己的一份力量。
評分還沒看，貌似和高深的樣子
評分很好的一本書，當下熱門，快遞很快
評分還可以吧！
評分活動價格購買，實惠，而且是正品，不錯的購買
評分理論性有點太強。。
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