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李連江著 著

圖書標籤:

• 統計學
• 趣味科普
• 數據分析
• 概率論
• 輕鬆閱讀
• 入門
• 數學普及
• 圖解
• 思維訓練
• 生活應用

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 中國政法大學齣版社

ISBN：9787562077909

商品編碼：21021606741

開本：32開

齣版時間：2017-10-01

頁數：318

字數：220000

作  者:李連江 著 定  價:48 齣 版 社:中國政法大學齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁  數:318 裝  幀:精裝 ISBN:9787562077909 ●車銘洲走一條路，做一件事（代序）
●引言 戲說的由來
●一、什麼是戲說？
●二、為什麼戲說？
●三、怎樣戲說？
●四、我憑什麼戲說？
● 量化
● 量化的對象
●一、量化的對象是總體的某些個體
●二、量化的對象是某些個體的某些屬性
●三、量化的對象是某些個體的某些屬性的變化
●第二節 量化過程是測量與記錄某些個體某些屬性的變化
●一、測量的切實度與可靠度
●二、測量的四個層級
●三、影響實際測量層級的兩個因素
●四、測量是個係統工程
●第三節 量化分析與科學實驗和定性研究的關係
●一、統計分析是科學實驗的代用品
●二、定量研究的基礎是定性研究
●第二章 數據
●部分目錄

內容簡介

你嚮往量化方法，又好奇又喜歡，然而擔心數學基礎不厚；
你畏懼計量分析，然而非學不可，希望找到便捷通達之路。
那麼，李連江著的《戲說統計：文科生的量化方法（精）》這本書是為你量身打造的。
它三無三有：無公式推導、無數學演算、無復雜圖錶；有邏輯思維、有哲理情趣、有典雅文采。
瀏覽可得知識。
參考能獲啓示。
研讀會長智慧。
李連江 著 李連江，1963年11月生於河北滄縣農村，自幼胸無大誌，以生存為偉業。有幸加入南開大學哲學係1978級，從此走上能走通的書籍之路。四十年來，讀書、譯書、教書、寫書，失去的是空虛和無聊，收獲的是充實與誌趣。對書感情之深，不言自明。近兩年重歸母語世界，倍感親切，2016年齣版瞭《不發錶就齣局》，2017年初在商務印書館齣版瞭譯作《人生智慧箴言》（叔本華著）。這本《戲說統計》既是二十年來思考量化方法的總結，也是作為求是講座教授交給浙江大學師生的一張答捲。

《圖解趣味數據科學：玩轉數字，洞察世界》 內容簡介： 在這個信息爆炸的時代，數據無處不在，它們如同隱藏在繁雜數字海洋中的寶藏，等待著我們去發掘。從社交媒體的互動趨勢到經濟市場的波動，從疾病傳播的規律到産品銷售的預測，數據科學的力量正在深刻地改變著我們的生活和認知。然而，數據科學的領域聽起來總是有些高深莫測，公式、模型、算法……這些詞匯常常讓人望而卻步。《圖解趣味數據科學》正是為所有渴望理解並運用數據力量，卻又被傳統教材的枯燥理論所睏擾的讀者而準備的。 本書將帶領你踏上一段輕鬆愉快的探索之旅，用直觀易懂的圖解和生動有趣的案例，揭開數據科學的神秘麵紗。我們不追求繁復的數學推導，而是將重點放在概念的理解和實際的應用上，讓你在玩樂中掌握數據分析的核心思想和基本技能。 本書將涵蓋以下幾大核心闆塊，層層深入，由淺入深地構建你的數據思維： 第一部分：數據世界初探——認識你的數據，它會說話！ 數據的類型與形態： 你將瞭解到，數據並非隻有冷冰冰的數字。我們從最基礎的分類數據（如性彆、顔色）到數值數據（如年齡、收入），再到時間序列數據（如股票價格、溫度變化）和文本數據（如用戶評論、新聞報道），逐一解析它們各自的特點和處理方式。通過形象的比喻和精美的圖示，你會發現不同類型的數據就像不同性格的朋友，有著各自的錶達方式。 數據從哪裏來？ 數據收集是數據科學的第一步。本書將介紹各種常見的數據來源，包括但不限於：傳感器采集（智能傢居、工業監測）、網絡爬蟲（抓取公開網頁信息）、問捲調查、數據庫查詢、API接口等。我們將以實際案例演示如何從不同渠道獲取數據，並討論數據質量的重要性，讓你明白“垃圾進，垃圾齣”的道理。 數據的清洗與預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的，充滿瞭缺失值、異常值、重復項。這就像是在一片未開墾的土地上，需要先除草、平整，纔能播種。我們將詳細講解數據清洗的常用方法，例如如何識彆和處理缺失值（填充、刪除）、如何檢測和糾正異常值、如何進行數據去重等。每一個步驟都會配以圖解，讓你清晰地看到數據變化的過程。 數據的可視化： “一圖勝韆言”。在數據科學中，可視化是理解和溝通數據的最強大工具之一。本書將從基礎的柱狀圖、摺綫圖、餅圖開始，逐步介紹散點圖、箱綫圖、熱力圖、地理圖等多種可視化形式。我們不僅教你如何繪製這些圖錶，更重要的是教你如何通過圖錶講故事，如何從中發現趨勢、模式和異常。你將學會選擇最適閤錶達數據關係的圖錶類型，並理解不同圖錶的優缺點。 第二部分：數據分析的利器——挖掘隱藏的規律 描述性統計： 在深入分析之前，我們先要對數據有一個基本的瞭解。本書將介紹描述性統計中的核心概念，如均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等。你將學會如何運用這些指標來概括數據的中心趨勢和離散程度。例如，為什麼有時候我們需要看中位數而不是均值？標準差如何告訴我們數據的“擁擠”程度？這些都會通過生動的例子一一闡釋。 探索性數據分析（EDA）： EDA 是數據科學傢們最喜歡做的“偵探”工作。我們會引導你運用各種可視化和統計方法，主動去探索數據中的潛在關係和規律。例如，通過散點圖觀察兩個變量之間是否存在相關性，通過分組統計分析不同類彆的數據差異，通過時間序列圖發現數據隨時間的變化模式。EDA 的目標是形成假設，為後續更深入的分析打下基礎。 相關性分析： 變量之間是否存在關聯？關聯的強度如何？本書將介紹如何計算皮爾遜相關係數、斯皮爾曼相關係數等，並解釋它們的含義。通過豐富的圖例，你將直觀地理解正相關、負相關和無相關。我們還會討論“相關不等於因果”這一重要的數據科學原則，避免被錶麵現象所迷惑。 數據降維： 有時候，我們的數據維度很高，包含瞭很多冗餘信息。這就像是在一個裝滿雜物的房間裏尋找重要的物品。本書將介紹主成分分析（PCA）等降維技術，幫助你用更少的變量來捕捉數據的主要信息，提高分析效率，同時減少過擬閤的風險。 第三部分：洞察未來的預測——讓數據為你指明方嚮 基礎的機器學習概念： 機器學習是數據科學中最為令人興奮的領域之一，它讓計算機能夠從數據中學習並做齣預測或決策。本書將用最通俗易懂的方式解釋機器學習的兩種主要類型：監督學習（例如，根據房屋麵積預測房價）和無監督學習（例如，將顧客分成不同的群體）。 迴歸分析： 當你想預測一個連續的數值時（如銷售額、氣溫），迴歸分析是你的首選工具。本書將介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，讓你理解模型是如何通過數據擬閤齣一條“最優”麯綫的。我們還會討論模型的評估指標，如 R 方（決定係數），讓你知道模型預測的準確程度。 分類算法簡介： 當你想預測一個離散的類彆時（如垃圾郵件/非垃圾郵件，疾病診斷），分類算法就派上用場瞭。本書將簡要介紹邏輯迴歸、決策樹、K近鄰（KNN）等經典分類算法，通過圖解展示它們的工作原理，讓你明白計算機是如何根據特徵將數據進行分類的。 模型評估與選擇： 建立模型隻是第一步，如何知道哪個模型更好？本書將介紹常用的模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1 分數（針對分類問題）以及 RMSE、MAE（針對迴歸問題）。你將學會如何通過這些指標來客觀地評價模型的性能，並做齣明智的選擇。 第四部分：數據科學的實踐應用——讓數據創造價值 商業智能與市場分析： 數據科學如何幫助企業提升業績？本書將通過案例分析，展示如何利用數據分析來理解用戶行為、優化營銷策略、預測銷售趨勢、進行産品推薦等。你將看到數據如何驅動商業決策，提升競爭力。 社會科學與公共政策： 數據在理解社會現象、製定公共政策方麵也發揮著越來越重要的作用。本書將探討如何利用數據分析來研究犯罪模式、評估教育政策的效果、預測流行病傳播、優化城市交通等。 個人數據管理與決策： 即使是個人，也能從數據科學中受益。本書將提供一些關於如何管理個人財務數據、健康數據，以及如何利用數據來優化生活習慣、做齣更理性的決策的建議。 本書的特色： 圖解至上： 全書采用大量精美的圖錶、流程圖和示意圖，將抽象的概念可視化，讓學習過程更加直觀和有趣。 案例驅動： 每一個概念的引入都伴隨著貼近現實的案例，讓你能夠理解“為什麼”要學這個，以及“如何”去應用它。 語言通俗： 避免使用晦澀難懂的專業術語，力求用最簡潔、最生動的語言解釋復雜的概念。 注重實踐： 雖然不涉及具體的編程代碼，但本書強調思維方式和方法論的培養，為讀者打下堅實的理論基礎，為將來深入學習編程和工具做好準備。 趣味性： 我們相信學習應該是快樂的。通過巧妙的比喻、引人入勝的故事，讓數據科學的學習過程充滿樂趣。 《圖解趣味數據科學：玩轉數字，洞察世界》將是你進入數據科學世界的理想入門讀物。無論你是學生、職場人士，還是對數據充滿好奇的愛好者，這本書都能幫助你擺脫對數據的恐懼，掌握解讀數據、運用數據、甚至創造數據的能力，讓你在這個以數據為王的時代，擁有更敏銳的洞察力和更強大的決策力。準備好，讓我們一起開啓這場精彩的數據冒險吧！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的敘事節奏非常抓人，不像傳統的教科書那樣讓人昏昏欲睡。作者似乎深諳講故事的技巧，總能在關鍵的轉摺點設置懸念，引人入勝地帶齣下一個知識點。我尤其喜歡其中穿插的曆史軼事，那些關於統計學早期發展過程中遇到的挑戰和突破，讀起來就像偵探小說一樣引人入勝。這些故事不僅充實瞭理論背景，更讓我對統計學這門學科的演變有瞭更深層次的理解。作者的文筆老練而幽默，時不時冒齣的精妙比喻，總能讓人會心一笑，壓力瞬間消解。閱讀過程中，我常常會因為一個精彩的論述而停下來，反復迴味其中的妙處。這種行雲流水的敘述風格，讓原本厚重的統計學知識變得輕盈而富有活力，使得學習過程不再是一種負擔，而是一種享受。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計堪稱一絕，它成功地打破瞭傳統教材的綫性思維定勢。作者似乎更關注知識之間的“關聯性”而非單純的“順序性”。內容被巧妙地組織成模塊化的單元，每個單元都像是一個獨立的知識黑匣子，充滿瞭可供挖掘的細節。我特彆欣賞它對不同統計方法的“適用場景”和“內在邏輯”的對比分析。書中清晰地指齣瞭每種方法的優勢和陷阱，避免瞭讀者盲目跟風套用工具。這種結構鼓勵讀者進行橫嚮思考，將學到的方法靈活地應用到不同的問題情境中去。閱讀完一個章節後，我總能清晰地在腦海中構建起一個知識網絡圖，而不是孤立零散的知識點。這種係統性的思維訓練，對於培養一個真正懂得統計學的人來說，比單純記憶公式要重要得多。這本書的布局，真正體現瞭“融會貫通”的教學理念。

評分☆☆☆☆☆

這本書的插畫風格真是獨樹一幟，每一頁都像在翻閱一本設計精美的藝術畫冊。作者在內容編排上花瞭大量的心思，將原本枯燥的理論知識用生動有趣的圖示和比喻串聯起來，讓人在視覺享受中不知不覺地吸收瞭知識。我特彆欣賞其中關於數據可視化的部分，那些復雜的統計模型被簡化成瞭易於理解的圖形語言，即便是初次接觸統計學的人也能迅速抓住重點。比如，當講解到概率分布時，作者並沒有直接拋齣公式，而是通過一係列富有想象力的場景來構建概念，比如將不同人群的收入差異比作山峰的起伏，生動而形象。這本書的排版也極為考究，留白恰到好處，字體選擇既有現代感又不失閱讀的舒適度。整體來看，這是一本將學術嚴謹性與藝術錶現力完美結閤的佳作，讓人在閱讀過程中充滿瞭探索的樂趣，感覺自己不僅僅是在學習，更像是在進行一場視覺的盛宴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。我原本以為這隻是一本基礎入門讀物，但深入閱讀後發現，它對高級統計概念的闡釋同樣深入且透徹。作者在處理復雜算法時，采取瞭一種層層遞進的剖析方式，從最基本的假設開始，逐步搭建起復雜的邏輯框架。我欣賞它對“批判性思維”的強調，書中反復提醒讀者，數據不會自己說話，我們如何提問、如何解讀結果，遠比套用公式更重要。特彆是關於假設檢驗和誤差分析的章節，作者的講解細緻入微，毫不含糊，將統計推斷中的不確定性描繪得淋灕盡緻。這種坦誠的寫作態度，讓讀者能夠更真實地認識到統計學的局限性，而不是被過度簡化的“萬能解藥”所迷惑。這本書對於想要從“會算”到“會思考”的讀者來說，價值非凡。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格簡直是教科書界的“清流”，充滿瞭鮮活的生命力，完全沒有那種學院派的生硬感。作者的用詞大膽而精準，仿佛在與一位學識淵博但又極為風趣的朋友對話。他擅長用日常生活中最常見的例子來解釋那些抽象的數學原理，比如用排隊買咖啡的場景來解釋隨機抽樣，用天氣預報的不確定性來類比置信區間。這種接地氣的處理方式，極大地拉近瞭讀者與統計學之間的心理距離。我感覺自己不是在啃一本專業書籍，而是在聽一場妙趣橫生的脫口秀。這種輕鬆愉快的閱讀體驗，極大地提高瞭我的學習效率，因為我不再需要強迫自己去記憶晦澀的術語，而是通過理解生動的場景自然而然地吸收瞭知識。如果說有什麼缺點，那就是太有趣瞭，常常讓我忘記時間，一不小心就讀到瞭深夜。