数据科学实战PDF电子书下载

第1章 简介：什么是数据科学 1

1.1 大数据和数据科学的喧嚣 1

1.2 冲出迷雾 2

1.3 为什么是现在 3

1.4 数据科学的现状和历史 5

1.5 数据科学的知识结构 8

1.6 思维实验：元定义 10

1.7 什么是数据科学家 11

1.7.1 学术界对数据科学家的定义 12

1.7.2 工业界对数据科学家的定义 12

第2章 统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程 14

2.1 大数据时代的统计学思考 14

2.1.1 统计推断 15

2.1.2 总体和样本 16

2.1.3 大数据的总体和样本 17

2.1.4 大数据意味着大胆的假设 19

2.1.5 建模 21

2.2 探索性数据分析 26

2.2.1 探索性数据分析的哲学 27

2.2.2 练习：探索性数据分析 29

2.3 数据科学的工作流程 31

2.4 思维实验：如何模拟混沌 34

2.5 案例学习：RealDirect 35

2.5.1 RealDirect是如何赚钱的 36

2.5.2 练一练：RealDirect公司的数据策略 36

第3章 算法 39

3.1 机器学习算法 40

3.2 三大基本算法 41

3.2.1 线性回归模型 42

3.2.2 k近邻模型（k-NN） 55

3.2.3 k均值算法 64

3.3 练习：机器学习算法基础 68

3.4 总结 72

3.5 思维实验：关于统计学家的自动化 73

第4章 垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯与数据清理 74

4.1 思维实验：从实例中学习 74

4.1.1 线性回归为何不适用 75

4.1.2 k近邻效果如何 77

4.2 朴素贝叶斯模型 78

4.2.1 贝叶斯法则 79

4.2.2 个别单词的过滤器 80

4.2.3 直通朴素贝叶斯 82

4.3 拉普拉斯平滑法 83

4.4 对比朴素贝叶斯和k近邻 85

4.5 Bash代码示例 85

4.6 网页抓取：API和其他工具 87

4.7 Jake的练习题：文章分类问题中的朴素贝叶斯模型 88

第5章 逻辑回归 92

5.1 思维实验 93

5.2 分类器 94

5.2.1 运行时间 95

5.2.2 你自己 95

5.2.3 模型的可解释性 95

5.2.4 可扩展性 96

5.3 逻辑回归：一个来自M6D的真实案例研究 96

5.3.1 点击模型 96

5.3.2 模型背后 97

5.3.3 α和β的参数估计 99

5.3.4 牛顿法 101

5.3.5 随机梯度下降法 101

5.3.6 操练 101

5.3.7 模型评价 102

5.4 练习题 105

第6章 时间戳数据与金融建模 110

6.1 Kyle Teague与GetGlue公司 110

6.2 时间戳 112

6.2.1 探索性数据分析（EDA） 113

6.2.2 指标和新变量 117

6.2.3 下一步怎么做 117

6.3 轮到Cathy O’Neill了 118

6.4 思维实验 118

6.5 金融建模 119

6.5.1 样本期内外以及因果关系 120

6.5.2 金融数据处理 121

6.5.3 对数收益率 123

6.5.4 实例：标准普尔指数 124

6.5.5 如何衡量波动率 126

6.5.6 指数平滑法 128

6.5.7 金融模型的反馈 128

6.5.8 聊聊回归模型 130

6.5.9 先验信息量 130

6.5.10 一个小例子 131

6.6 练习：GetGlue提供的时间戳数据 134

第7章 从数据到结论 136

7.1 William Cukierski 136

7.1.1 背景介绍：数据科学竞赛 136

7.1.2 背景介绍：众包模式 137

7.2 Kaggle模式 139

7.2.1 Kaggle的参赛者 140

7.2.2 Kaggle的客户 141

7.3 思维实验：关于作业自动评分系统 143

7.4 特征选择 145

7.4.1 例子：留住用户 146

7.4.2 过滤型 149

7.4.3 包装型 149

7.4.4 决策树与嵌入型变量选择 151

7.4.5 熵 153

7.4.6 决策树算法 155

7.4.7 如何在决策树模型中处理连续性变量 156

7.4.8 随机森林 157

7.4.9 用户黏性：模型的预测能力与可解释性 159

7.5 David Huffaker：谷歌社会学研究的新方法 160

7.5.1 从描述性统计到预测模型 161

7.5.2 谷歌的社交研究 163

7.5.3 隐私保护 163

7.5.4 思维实验：如何消除用户的顾虑 164

第8章 构建面向大量用户的推荐引擎 165

8.1 一个真实的推荐引擎 166

8.1.1 最近邻算法回顾 167

8.1.2 最近邻模型的已知问题 168

8.1.3 超越近邻模型：基于机器学习的分类模型 169

8.1.4 高维度问题 171

8.1.5 奇异值分解（SVD） 172

8.1.6 关于SVD的重要特性 172

8.1.7 主成分分析（PCA） 173

8.1.8 交替最小二乘法 174

8.1.9 固定矩阵V，更新矩阵U 175

8.1.10 关于这些算法的一点思考 176

8.2 思维实验：如何过滤模型中的泡沫 176

8.3 练习：搭建自己的推荐系统 176

第9章 数据可视化与欺诈侦测 179

9.1 数据可视化的历史 179

9.1.1 Gabriel Tarde 180

9.1.2 Mark的思维实验 181

9.2 到底什么是数据科学 181

9.2.1 Processing 182

9.2.2 Franco Moretti 182

9.3 一个数据可视化的方案实例 183

9.4 Mark的数据可视化项目 186

9.4.1 《纽约时报》大厅里的可视化：Moveable Type 186

9.4.2 屏幕上的生命：Cascade可视化项目 188

9.4.3 Cronkite广场项目 189

9.4.4 eBay与图书网购 190

9.4.5 公共剧场里的“莎士比亚机” 192

9.4.6 这些展览的目的是什么 193

9.5 数据科学和风险 193

9.5.1 关于Square公司 194

9.5.2 支付风险 194

9.5.3 模型效果的评估问题 197

9.5.4 建模小贴士 200

9.6 数据可视化在Square 203

9.7 Ian的思维实验 204

9.8 关于数据可视化 204

第10章 社交网络与数据新闻学 207

10.1 Morning Analytics与社交网络 207

10.2 社交网络分析 209

10.3 关于社交网络分析的相关术语 209

10.3.1 如何衡量向心性 210

10.3.2 使用哪种向心性测度 211

10.4 思维实验 212

10.5 Momingside Analytics 212

10.6 从统计学的角度看社交网络分析 215

10.6.1 网络的表示方法与特征值向心度 215

10.6.2 随机网络的第一个例子：Erdos-Renyi模型 217

10.6.3 随机网络的第二个例子：指数随机网络图模型 217

10.7 数据新闻学 220

10.7.1 关于数据新闻学的历史回顾 220

10.7.2 数据新闻报告的写作：来自专家的建议 220

第11章 因果关系研究 222

11.1 相关性并不代表因果关系 223

11.1.1 对因果关系提问 223

11.1.2 干扰因子：一个关于在线约会网站的例子 224

11.2 OK Cupid的发现 225

11.3 黄金准则：随机化临床实验 226

11.4 A/B测试 228

11.5 退一步求其次：关于观察性研究 229

11.5.1 辛普森悖论 230

11.5.2 鲁宾因果关系模型 231

11.5.3 因果关系的可视化 232

11.5.4 定义：因果关系 233

11.6 三个小建议 235

第12章 流行病学 236

12.1 Madigan的学术背景 236

12.2 思维实验 237

12.3 统计学在现代 238

12.4 医学文献与观察性研究 238

12.5 分层法不解决干扰因子的问题 239

12.6 就没有更好的办法吗 241

12.7 研究性实验（OMOP） 242

12.8 最后的思维实验 246

第13章 从竞赛中学到的：数据泄漏和模型评价 247

13.1 Claudia作为数据科学家的知识结构 247

13.1.1 首席数据科学家的生活 248

13.1.2 作为一名女数据科学家 248

13.2 数据挖掘竞赛 249

13.3 如何成为出色的建模者 250

13.4 数据泄漏 250

13.4.1 市场预测 251

13.4.2 亚马逊案例学习：出手阔绰的顾客 251

13.4.3 珠宝抽样问题 251

13.4.4 IBM客户锁定 252

13.4.5 乳腺癌检测 253

13.4.6 预测肺炎 253

13.5 如何避免数据泄漏 254

13.6 模型评价 255

13.6.1 准确度重要吗 256

13.6.2 概率的重要性，不是非0即1 256

13.7 如何选择算法 259

13.8 最后一个例子 259

13.9 临别感言 260

第14章 数据工程：MapReduce、Pregel、Hadoop 261

14.1 关于David Crawshaw 262

14.2 思维实验 262

14.3 MapReduce 263

14.4 单词频率问题 264

14.5 其他MapReduce案例 267

14.6 Pregel 268

14.7 关于Josh Wills 269

14.8 思维实验 269

14.9 给数据科学家的话 269

14.9.1 数据丰富和数据质乏 270

14.9.2 设计模型 270

14.10 算算Hadoop的经济账 270

14.10.1 Hadoop简介 271

14.10.2 Cloudera 271

14.11 Josh的工作流程 272

14.12 如何开始使用Hadoop 272

第15章 听听学生们怎么说 273

15.1 重在过程 273

15.2 不再简单 274

15.3 援助之手 275

15.4 殊途同归 277

15.5 逢山开路，遇水架桥 279

15.6 作品展示 279

第16章 下一代数据科学家、自大狂和职业道德 281

16.1 前面都讲了些什么 281

16.2 什么是数据科学（再问一次） 282

16.3 谁是下一代的数据科学家 283

16.3.1 成为解决问题的人 284

16.3.2 培养软技能 284

16.3.3 成为提问者 285

16.4 做一个有道德感的数据科学家 286

16.5 对于职业生涯的建议 289