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李连江著 著

图书标签:

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• 入门
• 数学普及
• 图解
• 思维训练
• 生活应用

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 中国政法大学出版社

ISBN：9787562077909

商品编码：21021606741

开本：32开

出版时间：2017-10-01

页数：318

字数：220000

作  者:李连江 著 定  价:48 出 版 社:中国政法大学出版社 出版日期:2017年10月01日 页  数:318 装  帧:精装 ISBN:9787562077909 ●车铭洲走一条路，做一件事（代序）
●引言 戏说的由来
●一、什么是戏说？
●二、为什么戏说？
●三、怎样戏说？
●四、我凭什么戏说？
● 量化
● 量化的对象
●一、量化的对象是总体的某些个体
●二、量化的对象是某些个体的某些属性
●三、量化的对象是某些个体的某些属性的变化
●第二节 量化过程是测量与记录某些个体某些属性的变化
●一、测量的切实度与可靠度
●二、测量的四个层级
●三、影响实际测量层级的两个因素
●四、测量是个系统工程
●第三节 量化分析与科学实验和定性研究的关系
●一、统计分析是科学实验的代用品
●二、定量研究的基础是定性研究
●第二章 数据
●部分目录

内容简介

你向往量化方法，又好奇又喜欢，然而担心数学基础不厚；
你畏惧计量分析，然而非学不可，希望找到便捷通达之路。
那么，李连江著的《戏说统计：文科生的量化方法（精）》这本书是为你量身打造的。
它三无三有：无公式推导、无数学演算、无复杂图表；有逻辑思维、有哲理情趣、有典雅文采。
浏览可得知识。
参考能获启示。
研读会长智慧。
李连江 著 李连江，1963年11月生于河北沧县农村，自幼胸无大志，以生存为伟业。有幸加入南开大学哲学系1978级，从此走上能走通的书籍之路。四十年来，读书、译书、教书、写书，失去的是空虚和无聊，收获的是充实与志趣。对书感情之深，不言自明。近两年重归母语世界，倍感亲切，2016年出版了《不发表就出局》，2017年初在商务印书馆出版了译作《人生智慧箴言》（叔本华著）。这本《戏说统计》既是二十年来思考量化方法的总结，也是作为求是讲座教授交给浙江大学师生的一张答卷。

《图解趣味数据科学：玩转数字，洞察世界》 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同隐藏在繁杂数字海洋中的宝藏，等待着我们去发掘。从社交媒体的互动趋势到经济市场的波动，从疾病传播的规律到产品销售的预测，数据科学的力量正在深刻地改变着我们的生活和认知。然而，数据科学的领域听起来总是有些高深莫测，公式、模型、算法……这些词汇常常让人望而却步。《图解趣味数据科学》正是为所有渴望理解并运用数据力量，却又被传统教材的枯燥理论所困扰的读者而准备的。 本书将带领你踏上一段轻松愉快的探索之旅，用直观易懂的图解和生动有趣的案例，揭开数据科学的神秘面纱。我们不追求繁复的数学推导，而是将重点放在概念的理解和实际的应用上，让你在玩乐中掌握数据分析的核心思想和基本技能。 本书将涵盖以下几大核心板块，层层深入，由浅入深地构建你的数据思维： 第一部分：数据世界初探——认识你的数据，它会说话！ 数据的类型与形态： 你将了解到，数据并非只有冷冰冰的数字。我们从最基础的分类数据（如性别、颜色）到数值数据（如年龄、收入），再到时间序列数据（如股票价格、温度变化）和文本数据（如用户评论、新闻报道），逐一解析它们各自的特点和处理方式。通过形象的比喻和精美的图示，你会发现不同类型的数据就像不同性格的朋友，有着各自的表达方式。 数据从哪里来？ 数据收集是数据科学的第一步。本书将介绍各种常见的数据来源，包括但不限于：传感器采集（智能家居、工业监测）、网络爬虫（抓取公开网页信息）、问卷调查、数据库查询、API接口等。我们将以实际案例演示如何从不同渠道获取数据，并讨论数据质量的重要性，让你明白“垃圾进，垃圾出”的道理。 数据的清洗与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的，充满了缺失值、异常值、重复项。这就像是在一片未开垦的土地上，需要先除草、平整，才能播种。我们将详细讲解数据清洗的常用方法，例如如何识别和处理缺失值（填充、删除）、如何检测和纠正异常值、如何进行数据去重等。每一个步骤都会配以图解，让你清晰地看到数据变化的过程。 数据的可视化： “一图胜千言”。在数据科学中，可视化是理解和沟通数据的最强大工具之一。本书将从基础的柱状图、折线图、饼图开始，逐步介绍散点图、箱线图、热力图、地理图等多种可视化形式。我们不仅教你如何绘制这些图表，更重要的是教你如何通过图表讲故事，如何从中发现趋势、模式和异常。你将学会选择最适合表达数据关系的图表类型，并理解不同图表的优缺点。 第二部分：数据分析的利器——挖掘隐藏的规律 描述性统计： 在深入分析之前，我们先要对数据有一个基本的了解。本书将介绍描述性统计中的核心概念，如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。你将学会如何运用这些指标来概括数据的中心趋势和离散程度。例如，为什么有时候我们需要看中位数而不是均值？标准差如何告诉我们数据的“拥挤”程度？这些都会通过生动的例子一一阐释。 探索性数据分析（EDA）： EDA 是数据科学家们最喜欢做的“侦探”工作。我们会引导你运用各种可视化和统计方法，主动去探索数据中的潜在关系和规律。例如，通过散点图观察两个变量之间是否存在相关性，通过分组统计分析不同类别的数据差异，通过时间序列图发现数据随时间的变化模式。EDA 的目标是形成假设，为后续更深入的分析打下基础。 相关性分析： 变量之间是否存在关联？关联的强度如何？本书将介绍如何计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等，并解释它们的含义。通过丰富的图例，你将直观地理解正相关、负相关和无相关。我们还会讨论“相关不等于因果”这一重要的数据科学原则，避免被表面现象所迷惑。 数据降维： 有时候，我们的数据维度很高，包含了很多冗余信息。这就像是在一个装满杂物的房间里寻找重要的物品。本书将介绍主成分分析（PCA）等降维技术，帮助你用更少的变量来捕捉数据的主要信息，提高分析效率，同时减少过拟合的风险。 第三部分：洞察未来的预测——让数据为你指明方向 基础的机器学习概念： 机器学习是数据科学中最为令人兴奋的领域之一，它让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。本书将用最通俗易懂的方式解释机器学习的两种主要类型：监督学习（例如，根据房屋面积预测房价）和无监督学习（例如，将顾客分成不同的群体）。 回归分析： 当你想预测一个连续的数值时（如销售额、气温），回归分析是你的首选工具。本书将介绍简单线性回归和多元线性回归，让你理解模型是如何通过数据拟合出一条“最优”曲线的。我们还会讨论模型的评估指标，如 R 方（决定系数），让你知道模型预测的准确程度。 分类算法简介： 当你想预测一个离散的类别时（如垃圾邮件/非垃圾邮件，疾病诊断），分类算法就派上用场了。本书将简要介绍逻辑回归、决策树、K近邻（KNN）等经典分类算法，通过图解展示它们的工作原理，让你明白计算机是如何根据特征将数据进行分类的。 模型评估与选择： 建立模型只是第一步，如何知道哪个模型更好？本书将介绍常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1 分数（针对分类问题）以及 RMSE、MAE（针对回归问题）。你将学会如何通过这些指标来客观地评价模型的性能，并做出明智的选择。 第四部分：数据科学的实践应用——让数据创造价值 商业智能与市场分析： 数据科学如何帮助企业提升业绩？本书将通过案例分析，展示如何利用数据分析来理解用户行为、优化营销策略、预测销售趋势、进行产品推荐等。你将看到数据如何驱动商业决策，提升竞争力。 社会科学与公共政策： 数据在理解社会现象、制定公共政策方面也发挥着越来越重要的作用。本书将探讨如何利用数据分析来研究犯罪模式、评估教育政策的效果、预测流行病传播、优化城市交通等。 个人数据管理与决策： 即使是个人，也能从数据科学中受益。本书将提供一些关于如何管理个人财务数据、健康数据，以及如何利用数据来优化生活习惯、做出更理性的决策的建议。 本书的特色： 图解至上： 全书采用大量精美的图表、流程图和示意图，将抽象的概念可视化，让学习过程更加直观和有趣。 案例驱动： 每一个概念的引入都伴随着贴近现实的案例，让你能够理解“为什么”要学这个，以及“如何”去应用它。 语言通俗： 避免使用晦涩难懂的专业术语，力求用最简洁、最生动的语言解释复杂的概念。 注重实践： 虽然不涉及具体的编程代码，但本书强调思维方式和方法论的培养，为读者打下坚实的理论基础，为将来深入学习编程和工具做好准备。 趣味性： 我们相信学习应该是快乐的。通过巧妙的比喻、引人入胜的故事，让数据科学的学习过程充满乐趣。 《图解趣味数据科学：玩转数字，洞察世界》将是你进入数据科学世界的理想入门读物。无论你是学生、职场人士，还是对数据充满好奇的爱好者，这本书都能帮助你摆脱对数据的恐惧，掌握解读数据、运用数据、甚至创造数据的能力，让你在这个以数据为王的时代，拥有更敏锐的洞察力和更强大的决策力。准备好，让我们一起开启这场精彩的数据冒险吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计堪称一绝，它成功地打破了传统教材的线性思维定势。作者似乎更关注知识之间的“关联性”而非单纯的“顺序性”。内容被巧妙地组织成模块化的单元，每个单元都像是一个独立的知识黑匣子，充满了可供挖掘的细节。我特别欣赏它对不同统计方法的“适用场景”和“内在逻辑”的对比分析。书中清晰地指出了每种方法的优势和陷阱，避免了读者盲目跟风套用工具。这种结构鼓励读者进行横向思考，将学到的方法灵活地应用到不同的问题情境中去。阅读完一个章节后，我总能清晰地在脑海中构建起一个知识网络图，而不是孤立零散的知识点。这种系统性的思维训练，对于培养一个真正懂得统计学的人来说，比单纯记忆公式要重要得多。这本书的布局，真正体现了“融会贯通”的教学理念。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的叙事节奏非常抓人，不像传统的教科书那样让人昏昏欲睡。作者似乎深谙讲故事的技巧，总能在关键的转折点设置悬念，引人入胜地带出下一个知识点。我尤其喜欢其中穿插的历史轶事，那些关于统计学早期发展过程中遇到的挑战和突破，读起来就像侦探小说一样引人入胜。这些故事不仅充实了理论背景，更让我对统计学这门学科的演变有了更深层次的理解。作者的文笔老练而幽默，时不时冒出的精妙比喻，总能让人会心一笑，压力瞬间消解。阅读过程中，我常常会因为一个精彩的论述而停下来，反复回味其中的妙处。这种行云流水的叙述风格，让原本厚重的统计学知识变得轻盈而富有活力，使得学习过程不再是一种负担，而是一种享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为这只是一本基础入门读物，但深入阅读后发现，它对高级统计概念的阐释同样深入且透彻。作者在处理复杂算法时，采取了一种层层递进的剖析方式，从最基本的假设开始，逐步搭建起复杂的逻辑框架。我欣赏它对“批判性思维”的强调，书中反复提醒读者，数据不会自己说话，我们如何提问、如何解读结果，远比套用公式更重要。特别是关于假设检验和误差分析的章节，作者的讲解细致入微，毫不含糊，将统计推断中的不确定性描绘得淋漓尽致。这种坦诚的写作态度，让读者能够更真实地认识到统计学的局限性，而不是被过度简化的“万能解药”所迷惑。这本书对于想要从“会算”到“会思考”的读者来说，价值非凡。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简直是教科书界的“清流”，充满了鲜活的生命力，完全没有那种学院派的生硬感。作者的用词大胆而精准，仿佛在与一位学识渊博但又极为风趣的朋友对话。他擅长用日常生活中最常见的例子来解释那些抽象的数学原理，比如用排队买咖啡的场景来解释随机抽样，用天气预报的不确定性来类比置信区间。这种接地气的处理方式，极大地拉近了读者与统计学之间的心理距离。我感觉自己不是在啃一本专业书籍，而是在听一场妙趣横生的脱口秀。这种轻松愉快的阅读体验，极大地提高了我的学习效率，因为我不再需要强迫自己去记忆晦涩的术语，而是通过理解生动的场景自然而然地吸收了知识。如果说有什么缺点，那就是太有趣了，常常让我忘记时间，一不小心就读到了深夜。

评分☆☆☆☆☆

这本书的插画风格真是独树一帜，每一页都像在翻阅一本设计精美的艺术画册。作者在内容编排上花了大量的心思，将原本枯燥的理论知识用生动有趣的图示和比喻串联起来，让人在视觉享受中不知不觉地吸收了知识。我特别欣赏其中关于数据可视化的部分，那些复杂的统计模型被简化成了易于理解的图形语言，即便是初次接触统计学的人也能迅速抓住重点。比如，当讲解到概率分布时，作者并没有直接抛出公式，而是通过一系列富有想象力的场景来构建概念，比如将不同人群的收入差异比作山峰的起伏，生动而形象。这本书的排版也极为考究，留白恰到好处，字体选择既有现代感又不失阅读的舒适度。整体来看，这是一本将学术严谨性与艺术表现力完美结合的佳作，让人在阅读过程中充满了探索的乐趣，感觉自己不仅仅是在学习，更像是在进行一场视觉的盛宴。