图解数据科学
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北京房山
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作者(日)增井敏克著
出版社中国原子能出版社
ISBN9787522129372
出版时间2023-11
装帧平装
开本其他
定价69元
货号14248964
上书时间2024-12-07
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商品详情
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作者简介
[日]增井敏克增井技术士事务所代表，获得日本信息工学部门技术资格认证。毕业于大阪府立大学研究生院。通过技术工程师（网络、信息安全）考试和其他多项信息处理技术人员考试。通过商务数学检定1级，获得公益财团法人日本数学检定协会认定，以培训师身份展开活动。开创“商务×数学×IT”模式，帮助客户正确、高效提升计算机技能，并致力于各种软件的开发。著作有《接近图解网络与信息安全》《接近图解编程原理》《程序员的算法趣题》《用Python编程和实践！算法入门》《IT用语图鉴》等。
目录
第一章 数据科学的支撑技术 - 应对未来需求高涨的必修课 - 1-1 21 世纪的石油 数据、信息 ..........................................................................................002 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 .....................................004 1-3 综合各种知识进行分析 数据科学、数据挖掘..........................................................................006 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..........................................008 1-5 数据不能直接拿来使用 结构化数据、非结构化数据..............................................................010 1-6 大量的数据是宝藏 数据、3 个 V........................................................................................012 1-7 人与计算机易于处理的数据不同 杂乱数据、整齐数据..........................................................................014 1-8 把握供数据使用的数据 主数据、元数据..................................................................................016 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 .................................018 1-10 对高效处理流程进行思考 算法、数据结构..................................................................................0201-11 导出规则的实用化 模型、建模?..........................................................................................022 1-12 用于处理数据的编程语言 R 语言、Python 语言、Julia 语言?......................................................024 1-13 任何人都可以免费使用的数据 开放数据、e-Stat、WebAPI?..............................................................026 1-14 一边娱乐，一边学习分析方法 Kaggle、编程比赛、CTF?....................................................................028 1-15 围绕 IT 进行思考 数字化转型、数码化、数字化?..........................................................030 1-16 已经分析的数据的运用事例 聊天机器人、推荐?..............................................................................032 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?.................................................034 1-18 根据数据进行不同的定价 动态定价、金融科技?..........................................................................036 1-19 从小规模出发进行尝试 概念验证、小规模启动?......................................................................038 1-20 持续不断地谋求改善 PDCA 循环、OODA 循环、反馈循环?...............................................040 1-21 先行确定目标，之后有策略地进行实施 KPI、KGI、KSF??.................................................................................042 1-22 把握与数据相关的人 用例、利益相关者?..............................................................................044 试一试 ?尝试一下对使用数据的事例进行调查吧?........................... 046第二章 数据的基础 - 表示方法与读取方法 - 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 ..............................................................................................048 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..........................................050 2-3 区别使用各种图形 棒状图、折线图..................................................................................052 2-4 表示比例的图形 饼状图、带状图..................................................................................054 2-5 将各种数据展示于一张图中 雷达图、箱形图..................................................................................056 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 .............................058 2-7 掌握数据离散程度 方差、标准偏差..................................................................................060 2-8 用一个标准判断 变异系数、标准化、偏差值..............................................................062 2-9 处理不恰当的数据 异常值、缺失值..................................................................................064 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 .........................066 2-11 对数量实施视觉展示 数据可视化、层级区分图、文字云图..............................................068 2-12 任何人都可以使用的便捷的数据分析工具 BI 工具、OLAP?....................................................................................070 2-13 集中管理数据 数据仓库、数据湖、数据集市?..........................................................072 2-14 对数据协作进行思考 ETL、EAI、ESB?..................................................................................074 2-15 对数据结构进行可视化 ER 图、DFD 图、CRUD 表、CRUD 图?............................................076 2-16 设计数据库 正规化、非正规化?..............................................................................078 2-17 对纸上打印的数据进行提取处理 OCR、OMR?..........................................................................................080 2-18 高精度、高速度地导入数据 条形码、二维码、NFC?.......................................................................082 试一试 ?尝试一下对使用数据的事例进行调查吧?............................ 084 第三章 数据处理与充分利用 - 对数据进行分类和预测 - 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?..................................................086 3-2 程序自动输出的数据 日志、转储文件?..................................................................................088 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?.................................090 3-4 掌握两个数轴之间的关系 散点图、协方差、相关系数?..............................................................0923-5 不被表面的关系所欺骗 相关关系、因果关系、伪相关?..........................................................094 3-6 立足于多个数轴进行汇总 交叉汇总、联合分析、直交表?..........................................................096 3-7 通过减少数轴的数量来把握特征 维度、主成分分析?..............................................................................098 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?..............................................................100 3-9 调查相似的角度 余弦相似度、Word2Vec?.....................................................................102 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?.............................104 3-11 明确多个数轴之间的关系 回归分析、最小二乘法?......................................................................106 3-12 了解高级回归分析 多重回归分析、逻辑回归分析?..........................................................108 3-13 对分类进行预测 判别分析、马哈拉诺比斯距离?..........................................................110 3-14 基于已掌握的知识进行数值推算 费米估算?..............................................................................................112 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?.................................114 3-16 通过反复预测提高精度 德尔菲法、指数平滑法??.....................................................................116 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?.................118 试一试 ?尝试一下统计问卷调查的结果吧?........................................ 120第四章 需要了解的统计学知识 - 立足于数据推测答案 - 4-1 统计学的分类 描述统计学、推断统计学..................................................................122 4-2 抽取数据 总体、样本、随机抽样......................................................................124 4-3 用数值表示易发性 统计概率、数学概率、概率、期望值 .............................................126 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.........128 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 .....................................130 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.....132 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..................................................................134 4-8 用函数来表示分布 概率密度函数、累积分布函数..........................................................136 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 .................................138 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 ...........................................140 4-11 从统计学的角度进行验证 检验、原假设、备译假设、拒绝......................................................142 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.........1444-13 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?..................146 4-14 检验平均值 Z 检验、t 检验??....................................................................................148 4-15 检验方差 χ 2 分布、χ 2 检验、F 检验?...................................................................150 试一试 ?尝试检验一下身边的食品吧?................................................ 152 第五章 需要了解的有关人工智能的知识 - 常用的手法及其机制 - 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??.........................................................................154 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?.............................156 5-3 用于评价人工智能的指标 混淆矩阵、准确率、准确率、召回率、F 值、交叉验证??.............158 5-4 掌握学习的进度 过拟合、欠拟合?..................................................................................160 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..........................................162 5-6 逐渐接近很优解 梯度下降法、局部解、学习率?..........................................................164 5-7 深入各分层，利用大量数据进行学习 深度学习、CNN、RNN、LSTM.........................................................166 5-8 对误差进行量化 偏差 - 方差分解、折中?......................................................................168 5-9 提升精度 正则化、拉索回归、岭回归?..............................................................170 5-10 分成多个组 聚类、k 均值算法?...............................................................................172 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?........................174 5-12 在树结构中学习 决策树、不纯度、信息增益?..............................................................176 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?.........................178 5-14 评价规则的指标 支持度、置信度、提升度?..................................................................180 5-15 边界余量的优选化 支持向量机、超平面、硬余量、软余量..........................................182 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?..............................................184 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?.............................186 试一试 ?查找一下近期新的论文吧?........................................................ 188 第六章 有关安全与隐私的问题 - 数据社会将走向何方？ - 6-1 处理数据时必须遵守道德 信息伦理、数据伦理?..........................................................................190 6-2 数据可靠性堪忧 统计造假、技术人员伦理??.................................................................1926-3 错误认识导致精度下降 数据偏差、算法偏差 .........................................................................194 6-4 在日本对于个人信息的处理 个人信息保护法、P 认证 ..................................................................196 6-5 在海外对于个人信息的处理 GDPR、CCPA ......................................................................................198 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 ............................................................200 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 ....................................202 6-8 制定处理数据时的规则 信息安全政策、隐私政策..................................................................204 6-9 公示收集数据的目的 使用目的、选择加入、选择退出......................................................206 6-10 了解保有数据的权利 知识产权、著作权..............................................................................208 6-11 自动获得外部数据
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