統(tǒng)計(jì)分析：從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	丁亞軍著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書(shū)
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121377532	出版時(shí)間：	2020-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	170*240	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　面對(duì)小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該如何收集數(shù)據(jù)信息？傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)框架如何與統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)聯(lián)？測(cè)量學(xué)扮演著什么角色？建模過(guò)程有哪些預(yù)分析技術(shù)和修正技術(shù)？建模工作完成后，如何解析？如何歸因？如何預(yù)測(cè)？等等，這些數(shù)據(jù)分析能力構(gòu)成了本書(shū)的分析框架。本書(shū)分為8章，小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析模式的動(dòng)態(tài)切換貫穿全書(shū)，展示了數(shù)據(jù)分析案例的模塊化分析思路。第1～3章為數(shù)據(jù)預(yù)分析部分，強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)問(wèn)題與統(tǒng)計(jì)問(wèn)題的銜接；第4～6章為統(tǒng)計(jì)建模階段，其中附有對(duì)行業(yè)案例和業(yè)務(wù)敏感度的訓(xùn)練、對(duì)統(tǒng)計(jì)和業(yè)務(wù)整合的審美建議，進(jìn)而構(gòu)造出一套具有靈活調(diào)校的數(shù)據(jù)分析模式。第7～8章解決的問(wèn)題是，如何將晦澀難懂的統(tǒng)計(jì)解釋轉(zhuǎn)換成業(yè)務(wù)解釋。由衷地希望本書(shū)能夠成為數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)人員與初中級(jí)數(shù)據(jù)分析師分析數(shù)據(jù)的行動(dòng)指南。

作者簡(jiǎn)介

　　丁亞軍自由職業(yè)者，兼CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院研究員、電子工業(yè)出版社大數(shù)據(jù)專(zhuān)家委員會(huì)成員、學(xué)習(xí)路徑圖國(guó)際技術(shù)中心顧問(wèn)、經(jīng)管之家培訓(xùn)中心講師。研究方向：統(tǒng)計(jì)軟件與數(shù)據(jù)分析、市場(chǎng)調(diào)查研究、電商CRM數(shù)據(jù)挖掘、銀行申請(qǐng)與行為評(píng)分卡。

圖書(shū)目錄

目錄
第1 部分　數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備
第1 章　從業(yè)務(wù)到統(tǒng)計(jì)
1.1　業(yè)務(wù)需求從哪來(lái) / 002
1.1.1　學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)的最快途徑：閱讀運(yùn)營(yíng)報(bào)告 / 002
1.1.2　當(dāng)務(wù)之急：研究痛點(diǎn) / 004
1.1.3　數(shù)據(jù)分析之錨：未來(lái)戰(zhàn)略方向 / 005
1.1.4　對(duì)數(shù)據(jù)分析“小白”的有益建議 / 005
1.2　從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)體量與信息分布 / 008
1.2.1　實(shí)驗(yàn)室：理論驗(yàn)證 / 009
1.2.2　問(wèn)卷：理論驗(yàn)證+ 探索 / 011
1.2.3　數(shù)據(jù)庫(kù)：業(yè)務(wù)驗(yàn)證+ 探索 / 012
1.2.4　數(shù)據(jù)信息與統(tǒng)計(jì)模型 / 013
1.2.5　算法應(yīng)用：是否跨界 / 015
1.2.6　算法特征：角色 / 016
1.3　數(shù)據(jù)分析流程的啟示 / 019
1.3.1　假設(shè)：驗(yàn)證與歸因 / 021
1.3.2　小概率：黑天鵝的不確定 / 025
1.3.3　抽樣技術(shù)：經(jīng)濟(jì)是根本 / 026
1.3.4　選擇模型：方法論 / 028
1.3.5　顯著性判斷：可證偽 / 029

第2 章　變量角色與描述
2.1　如何描述變量 / 032
2.1.1　分類(lèi)變量與連續(xù)變量的分界線 / 032
2.1.2　分類(lèi)變量及可視化 / 033
2.1.3　連續(xù)變量及可視化 / 037
2.2　因變量的測(cè)量 / 040
2.2.1　測(cè)量級(jí)別問(wèn)題 / 040
2.2.2　是否存在測(cè)量誤差 / 045
2.2.3　誰(shuí)會(huì)成為“主角” / 047
2.2.4　y 的量化場(chǎng)景 / 050
2.3　自變量的選擇 / 053
2.3.1　驗(yàn)證性：x 的選擇 / 054
2.3.2　探索性：x 的選擇 / 054

第3 章　數(shù)據(jù)預(yù)分析
3.1　填補(bǔ)缺失 / 056
3.1.1　描述缺失數(shù)據(jù)：行、列、單元格 / 056
3.1.2　缺失類(lèi)型：隨機(jī)性 / 060
3.1.3　小數(shù)據(jù)填補(bǔ)方案：精確性探討 / 061
3.1.4　大數(shù)據(jù)填補(bǔ)方案：速度問(wèn)題探討 / 068
3.2　處理異常值 / 069
3.2.1　單變量與雙變量異常 / 069
3.2.2　無(wú)監(jiān)督異常：聚類(lèi)分析 / 070
3.2.3　監(jiān)督異常：回歸殘差分析 / 073
3.2.4　小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)如何看待異常值 / 076
3.3　消除共線性 / 080
3.3.1　共線性及其危害 / 081
3.3.2　小數(shù)據(jù)的方案：嶺回歸 / 082
3.3.3　大數(shù)據(jù)方案：項(xiàng)目合并與逐步回歸 / 084
3.4　內(nèi)生性問(wèn)題 / 088
3.4.1　內(nèi)生性及其危害 / 088
3.4.2　問(wèn)題核心：特征選擇 / 089
3.4.3　三駕馬車(chē)之一：數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)對(duì)策略 / 094
3.5　變量變換技術(shù) / 102
3.5.1　正態(tài)分布變換：對(duì)數(shù)變換 / 102
3.5.2　從0 到1：老板最喜歡的符號(hào)% / 104
3.5.3　強(qiáng)異常值：秩的應(yīng)用 / 105
3.5.4　量綱：標(biāo)準(zhǔn)化變換 / 106
3.6　編碼技術(shù) / 107
3.6.1　為什么需要分箱化 / 107
3.6.2　分箱技術(shù)要義：數(shù)據(jù)拐點(diǎn) / 111
3.7　避免過(guò)擬合 / 113
3.7.1　導(dǎo)致過(guò)擬合：行列問(wèn)題 / 113
3.7.2　小數(shù)據(jù)為什么不談過(guò)擬合 / 114
3.7.3　避免過(guò)擬合：方法學(xué) / 115

第２部分　構(gòu)建模型與修正技術(shù)
第4 章　線性回歸與統(tǒng)計(jì)家族
4.1　差異性問(wèn)題：方差分析 / 121
4.1.1　差異的來(lái)源：主效應(yīng) / 121
4.1.2　差異的來(lái)源：交互效應(yīng) / 128
4.1.3　交互性解釋?zhuān)航换バ?yīng)圖制作 / 129
4.2　結(jié)構(gòu)性問(wèn)題：回歸分析 / 131
4.2.1　回歸分析流程 / 131
4.2.2　相關(guān)的風(fēng)向標(biāo)作用：文氏圖 / 135
4.2.3　偏相關(guān)的歸因：中介和調(diào)節(jié) / 137
4.2.4　回歸系數(shù)解釋?zhuān)浩貧w圖 / 142
4.2.5　如何相信R2 / 149
4.2.6　以殘差看假設(shè) / 152
4.2.7　殘差信息的有和無(wú) / 158
4.2.8　小數(shù)據(jù)需求歸納：重結(jié)構(gòu)輕預(yù)測(cè) / 158
4.3　算法進(jìn)化REG：小數(shù)據(jù)專(zhuān)家的努力 / 159
4.3.1　算法1.0：精確度+ 結(jié)構(gòu) / 160
4.3.2　算法2.0：精確度+ 結(jié)構(gòu)與預(yù)測(cè) / 163
4.3.3　算法3.0：速度+ 預(yù)測(cè) / 164
4.3.4　算法4.0：加速度 / 167

第5 章　Logistic 回歸與統(tǒng)計(jì)家族
5.1　預(yù)測(cè)性問(wèn)題：Logistic 回歸 / 168
5.1.1　卡方的風(fēng)向標(biāo)作用 / 169
5.1.2　不一樣的R2：預(yù)測(cè)分類(lèi)表 / 170
5.1.3　回歸系數(shù)解釋?zhuān)簅r 值與rr 值 / 171
5.1.4　修正技術(shù)：是x 而不是y / 174
5.1.5　大數(shù)據(jù)需求歸納：輕結(jié)構(gòu)重預(yù)測(cè) / 177
5.2　算法進(jìn)化Logistic：大數(shù)據(jù)與智能 / 178
5.2.1　算法1.0：穩(wěn)定性+ 結(jié)構(gòu) / 178
5.2.2　算法2.0：穩(wěn)定性+ 結(jié)構(gòu)與預(yù)測(cè) / 179
5.2.3　算法3.0：速度+ 預(yù)測(cè) / 179
5.2.4　算法4.0：加速度 / 179
5.3　算法3.0 的榜樣：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 180
5.3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 / 180
5.3.2　DM 算法預(yù)分析 / 183
5.3.3　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常規(guī)應(yīng)用 / 185

第6 章　降維技術(shù)
6.1　主成分回歸與壓縮技術(shù) / 192
6.1.1　四駕馬車(chē)：實(shí)驗(yàn)室、問(wèn)卷、數(shù)據(jù)庫(kù)、云 / 192
6.1.2　主成分算法：降維 / 192
6.1.3　主成分與因子：誰(shuí)應(yīng)該有名字？ / 194
6.1.4　主成分回歸：“回歸+ 回歸”模式 / 196
6.2　對(duì)應(yīng)分析：一個(gè)市場(chǎng)調(diào)查案例 / 197
6.2.1　案例背景介紹 / 197
6.2.2　模型預(yù)分析 / 199
6.2.3　構(gòu)建模型：“廣義”雙標(biāo)圖 / 203
6.2.4　結(jié)論及營(yíng)銷(xiāo) / 214

第３部分　模型應(yīng)用與評(píng)估
第7 章　回歸類(lèi)模型應(yīng)用
7.1　結(jié)構(gòu)性問(wèn)題：偏回歸系數(shù) / 216
7.1.1　單結(jié)構(gòu)：偏的意義 / 216
7.1.2　整體結(jié)構(gòu)：條件規(guī)則 / 217
7.2　預(yù)測(cè)性問(wèn)題：估計(jì)值 / 217
7.2.1　老樣本預(yù)測(cè)：內(nèi)衍與市場(chǎng)細(xì)分 / 218
7.2.2　新樣本預(yù)測(cè)：外推與潛在行為 / 219
7.3　模型優(yōu)劣與模型評(píng)價(jià) / 219
7.3.1　R2 變形記 / 219
7.3.2　圖示R2：R2 圖與ROC 曲線 / 221
7.4　模型優(yōu)劣與業(yè)務(wù)評(píng)價(jià) / 221
7.4.1　小數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)：R2 / 221
7.4.2　大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)：老板 / 222

第8 章　數(shù)據(jù)分析報(bào)告
8.1　可視化圖形制作 / 223
8.1.1　條形圖與折線圖 / 223
8.1.2　頻數(shù)與分布 / 223
8.1.3　多變箱體圖 / 224
8.1.4　散點(diǎn)圖與氣泡圖 / 225
8.2　圖形制作與格式 / 227
8.2.1　圖形制作：繪圖、顏色 / 227
8.2.2　圖形模板制作與調(diào)用 / 229
8.3　表格制作與格式 / 230
8.3.1　表格制作：制表、格式 / 230
8.3.2　表格模板制作與調(diào)用 / 232
8.3.3　OMS 控制面板 / 234
附錄A　數(shù)據(jù)集__