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78千字 字数
2023-11-01 发行日期
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主编推荐语

解码数据科学的奥秘，驱动业务决策和创新。

内容简介

从数据分析方法到数据科学基础知识，你需要了解的知识全部在本书中。

当下，利用数据为自己的业务和服务提供支持是大势所趋。但是，分析数据需要广泛的知识，自己很难成体系地学习。

本书介绍了数据科学的基础知识及周边知识，包括数据、图表的类型以及统计学、人工智能的基本知识等，网罗信息社会中数据活用的问题点，结合生动插图，让初学者也能迅速理解。

除了按顺序阅读，获取系统的知识，读者还可以从目录中挑选感兴趣的主题和关键词，按照自己的需求阅读，是一本实用性满分的数据科学学习指南。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 数据科学的支撑技术
  • 1-1 21世纪的石油
  • 数据、信息
  • 1-2 数据为何越来越多
  • 信息化社会、物联网、信息社会、传感器
  • 1-3 综合各种知识进行分析
  • 数据科学、数据挖掘
  • 1-4 从数据中发现价值的职业
  • 数据科学家、数据工程师、数据分析师
  • 1-5 数据不能直接拿来使用
  • 结构化数据、非结构化数据
  • 1-6 大量的数据是宝藏
  • 大数据、3个V
  • 1-7 人与计算机易于处理的数据不同
  • 杂乱数据、整齐数据
  • 1-8 把握供数据使用的数据
  • 主数据、元数据
  • 1-9 将数据整理到一处
  • 数据基础设施、商业智能仪表盘、数据管道
  • 1-10 对高效处理流程进行思考
  • 算法、数据结构
  • 1-11 导出规则的实用化
  • 模型、建模
  • 1-12 用于处理数据的编程语言
  • R语言、Python语言、Julia语言
  • 1-13 任何人都可以免费使用的数据
  • 开放数据、e-Stat、WebAPI
  • 1-14 一边娱乐，一边学习分析方法
  • Kaggle、编程比赛、CTF
  • 1-15 围绕IT进行思考
  • 数字化转型、数码化、数字化
  • 1-16 已经分析的数据的运用事例
  • 聊天机器人、推荐
  • 1-17 购买了这款商品的顾客还同时购买了这样的商品
  • 购物篮分析、关联分析、RFM分析
  • 1-18 根据数据进行不同的定价
  • 动态定价、金融科技
  • 1-19 从小规模出发进行尝试
  • 概念验证、小规模启动
  • 1-20 持续不断地谋求改善
  • PDCA循环、OODA循环、反馈循环
  • 1-21 先行确定目标，之后有策略地实施
  • KPI、KGI、KSF
  • 1-22 把握与数据相关的人
  • 用例、利益相关者
  • 试一试 尝试一下对使用数据的事例进行调查吧
  • 第2章 数据的基础
  • 2-1 数据的分类
  • 名义尺度、定序尺度、定距尺度、比例尺度、定性变量、定量变量
  • 2-2 从范围的角度对数据加以区分
  • 频数分布表、组、频数、组距、直方图
  • 2-3 区别使用各种图形
  • 柱形图、折线图
  • 2-4 表示比例的图形
  • 饼状图、条形图
  • 2-5 将各种数据展示于一张图中
  • 雷达图、箱形图
  • 2-6 构成数据基准的数值
  • 代表性数值、平均值、中位数、鲁棒性、众数
  • 2-7 掌握数据离散程度
  • 方差、标准偏差
  • 2-8 用一个标准判断
  • 变异系数、标准化、偏差值
  • 2-9 处理不恰当的数据
  • 异常值、缺失值
  • 2-10 为什么销售额的八成来自两成的商品
  • 帕累托定律、帕累托分析、帕累托图、长尾效应
  • 2-11 对数量实施视觉展示
  • 数据可视化、热图、文字云图
  • 2-12 任何人都可以使用的便捷的数据分析工具
  • BI工具、OLAP
  • 2-13 集中管理数据
  • 数据仓库、数据湖、数据集市
  • 2-14 对数据协作进行思考
  • ETL、EAI、ESB
  • 2-15 对数据结构进行可视化
  • ER图、DFD图、CRUD表、CRUD图
  • 2-16 设计数据库
  • 正规化、非正规化
  • 2-17 对纸上打印的数据进行提取处理
  • OCR、OMR
  • 2-18 高精度、高速度地导入数据
  • 条形码、二维码、NFC
  • 试一试 选择一下合适的图表吧
  • 第3章 数据处理与充分利用
  • 3-1 根据获取时间而变化的数据
  • 时间序列数据、趋势、噪声、周期
  • 3-2 程序自动输出的数据
  • 日志、转储文件
  • 3-3 捕捉长期变化
  • 移动平均法、移动平均线、加权移动平均法
  • 3-4 掌握两个数轴之间的关系
  • 散点图、协方差、相关系数
  • 3-5 不被表面的关系所欺骗
  • 相关关系、因果关系、伪相关
  • 3-6 立足于多个数轴进行汇总
  • 交叉汇总、联合分析、直交表
  • 3-7 通过减少数轴的数量来把握特征
  • 维度、主成分分析
  • 3-8 了解人们对两点之间距离的看法
  • 欧几里得距离、曼哈顿距离
  • 3-9 调查相似的角度
  • 余弦相似度、Word2Vec
  • 3-10 数据分析不只有帅气的一面
  • 预处理、数据准备、数据清洗、数据分析识别
  • 3-11 明确多个数轴之间的关系
  • 回归分析、最小二乘法
  • 3-12 了解高级回归分析
  • 多重回归分析、逻辑回归分析
  • 3-13 对分类进行预测
  • 判别分析、马哈拉诺比斯距离
  • 3-14 基于已掌握的知识进行数值推算
  • 费米估算
  • 3-15 实现对掷骰子结果的操控
  • 随机数、伪随机数、随机种子、蒙特卡罗法
  • 3-16 通过反复预测提高精度
  • 德尔菲法、指数平滑法
  • 3-17 了解各种分析方法
  • 多变量分析、数量化一类、数量化二类、数量化三类
  • 试一试 尝试一下统计问卷调查的结果吧
  • 第4章 需要了解的统计学知识
  • 4-1 统计学的分类
  • 描述统计学、推断统计学
  • 4-2 抽取数据
  • 总体、样本、随机抽样
  • 4-3 用数值表示易发性
  • 统计概率、数学概率、概率、期望值
  • 4-4 针对几个独立事件同时发生的概率进行思考
  • 同时概率、独立性、互斥性、条件概率、概率的乘法定理
  • 4-5 基于结果对原因进行思考
  • 先验概率、后验概率、贝叶斯定理、似然
  • 4-6 把握数据的分布
  • 概率分布、均匀分布、二项分布、正态分布、标准正态分布
  • 4-7 如果收集众多数据，就能接近真实值
  • 中心极限定理、大数定律
  • 4-8 用函数来表示分布
  • 概率密度函数、累积分布函数
  • 4-9 根据抽取的数据推测原始的总体
  • 无偏估计量、点估计、区间估计、置信区间
  • 4-10 在不知道方差的情况下进行推算
  • 标准误差、无偏方差、自由度、t分布
  • 4-11 从统计学的角度进行验证
  • 检验、原假设、备择假设、拒绝
  • 4-12 确定做出正确判断的基准
  • 检验统计量、拒绝域、显著性水平、双侧检验、单侧检验
  • 4-13 对检验结果做出判断
  • p值、显著性差异、错误、第一类错误、第二类错误
  • 4-14 检验平均值
  • Z检验、t检验
  • 4-15 检验方差
  • χ2分布、χ2检验、F检验
  • 试一试 尝试检验一下身边的食品吧
  • 第5章 需要了解的有关人工智能的知识
  • 5-1 打造与人类具有同等智慧的计算机
  • 人工智能、图灵测试
  • 5-2 实现人工智能的手法
  • 机器学习、监督学习、无监督学习、强化学习
  • 5-3 用于评价人工智能的指标
  • 混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值、交叉验证
  • 5-4 掌握学习的进度
  • 过拟合、欠拟合
  • 5-5 模仿大脑的学习方法
  • 神经网络、损失函数、误差反向传播法
  • 5-6 逐渐接近最优解
  • 梯度下降法、局部解、学习率
  • 5-7 深入各分层，利用大量数据进行学习
  • 深度学习、CNN、RNN、LSTM
  • 5-8 对误差进行量化
  • 偏差-方差分解、折中
  • 5-9 提升精度
  • 正则化、拉索回归、岭回归
  • 5-10 分成多个组
  • 聚类、k均值算法
  • 5-11 划分为任意个簇
  • 分层次聚类、Ward法、最短距离法、最长距离法
  • 5-12 在树结构中学习
  • 决策树、不纯度、信息增益
  • 5-13 使用多个人工智能进行多数表决
  • 随机森林、集成学习、引导聚集算法、提升方法
  • 5-14 评价规则的指标
  • 支持度、置信度、提升度
  • 5-15 边界余量的最大化
  • 支持向量机、超平面、硬余量、软余量
  • 5-16 进行自动的机器学习
  • 自动化机器学习、可解释性人工智能
  • 5-17 结合各种方法寻找解决方法
  • 运筹学、数理优化、数理设计法、概率设计法
  • 试一试 查找一下最新的论文吧
  • 第6章 有关安全与隐私的问题
  • 6-1 处理数据时必须遵守道德
  • 信息伦理、数据伦理
  • 6-2 数据可靠性堪忧
  • 统计造假、技术人员伦理
  • 6-3 错误认识导致精度下降
  • 数据偏差、算法偏差
  • 6-4 在日本对于个人信息的处理
  • 个人信息保护法、P认证
  • 6-5 在海外对于个人信息的处理
  • GDPR、CCPA
  • 6-6 对个人信息的充分利用进行思考
  • 假名化、匿名化、k-匿名化
  • 6-7 对数据的流通、一般使用与充分利用进行思考
  • 数据驱动型社会、超智能社会、信息银行
  • 6-8 制定处理数据时的规则
  • 信息安全政策、隐私政策
  • 6-9 公示收集数据的目的
  • 使用目的、选择加入、选择退出
  • 6-10 了解保有数据的权利
  • 知识产权、著作权
  • 6-11 自动获得外部数据
  • 抓取、爬取
  • 6-12 对保有数据的读取进行管理
  • 访问控制、备份
  • 6-13 防止从内部带出数据
  • 审计、数据泄露防护
  • 6-14 每次都能得到相同结果
  • 幂等性
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评分及书评

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出版方

中国科学技术出版社

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