>

大数据时代，如何数据分析变得"可信"？

>

0

0



大数据时代，如何数据分析变得"可信"？

大数据时代，如何数据分析变得"可信"？

数据分析与统计学之美

2025-10-12

3

在大数据时代下，数据规模庞大，数据类型多样，数据质量堪忧。你有没有被数据“坑”过？比如辛苦跑出来的模型效果飘忽不定，或者面对海量数据不知从何下手，甚至因为结果难以解释而被业务部门挑战？如果你也常常在面对真实世界的数据时感到“心累”，那么今天推荐的这本新书——《真实数据科学》，或许能为你打开一扇新的窗。

这本书由国际统计学家郁彬教授和丽贝卡·L.巴特博士合著，并由陈松蹊院士和刘军院士倾情推荐它不像很多传统统计学教材那样沉迷于公式推导，也不像某些“算法速成手册”那样只讲代码不讲逻辑。相反，它从一个非常务实的问题切入：在大数据时代，我们如何做才能真正让数据“可信”？

图书基本信息

作者：郁彬丽贝卡·L. 巴特

译者：常象宇贾金柱刘汉中吕晓玲

出版时间：2025-09

ISBN：978-7-300-33750-0

点击图书封面即可购买

为什么数据科学需要“真实”

数据量越来越大，但噪声也越来越多；模型越来越复杂，可解释性却越来越差；算法每天都在迭代，但落地到业务场景时却总差一口气。这本书一开头就直面这些痛点，它告诉我们：数据科学不是炫技，而是为解决真实问题而存在的。

书中提出了一个叫做 PCS框架 的方法论——即可预测性（Predictability）、可计算性（Computability）、稳定性（Stability）。这三个词看起来技术，实则非常贴近实际。它提醒我们：不能只追求模型预测的准确率，还要关心计算是否可行、结果是否稳定、是否经得起现实考验。

一本“接地气”的实战指南

如果你担心这本书又是一本“理论大全”，那大可放心。书中融入了大量真实案例，比如全球器官捐献数据的清洗与分析、美国农业部营养数据的主成分分析、艾姆斯房价预测项目等等。每一个案例都完整展示了从数据收集、清洗、探索性分析，到建模和评估的全流程——甚至数据和代码都可以扫描本书封底二维码获取。

这种“手把手”式的教学不仅适合数据科学从业者参考，也非常适合学生和跨领域学习者跟练。你会发现，原来数据清洗不是机械式的处理缺失值，而是理解数据采集背景；模型选择不是盲目堆砌算法，而是基于业务场景做权衡。

作者是谁？为什么值得信赖？

郁彬教授是美国国家科学院院士、伯克利统计系前系主任，在统计学与机器学习领域享有极高声誉。而丽贝卡·L.巴特则长期致力于数据科学教育与医疗数据分析，非常注重数据的可解释性与沟通价值。

两位作者的背景决定了这本书的独特气质：既有学术的严谨性，又不失实践的灵活性。正如城堡证券CEO赵鹏在推荐语中所说：“这本书处处体现着伯克利STAT 215课程的精髓——强调批判性思维与严谨推理。”

这本书适合谁？

数据分析从业者及数据科学家：无论你是数据分析师、算法工程师还是数据产品经理，书中提供了一种结构化的方法，以提升研究的严谨性和可重复性；

高校教育工作者：书中明确了该领域的关键知识点，为教授统计推理和批判性思维提供了宝贵资源；

关注数据伦理的决策者：如果你常常需要基于数据做判断，这本书会教你如何判断分析结果的稳定性与可解释性，避免被“虚假显著”误导；

数据分析与数据科学新手：这本书对你来说就是一本清晰易懂的指南。让你借助行业专家的智慧去理解数据科学的复杂性。

在如今的信息洪流中，数据随处可见，但真正可信、可用的分析却并不多见。《真实数据科学》正是在努力填补这一gap。它不像某些畅销书那样承诺“七天学会数据科学”，而是踏实告诉你：数据科学是一个需要不断批判、迭代和沟通的过程。

最后分享书中的一句话，与大家共勉：“工具和公式不能替代殚精竭虑的论证——你必须用两只耳朵之间的大脑去思考。”

如果你也认同这样的态度，不妨翻开这本书，一起学习如何让数据科学变得更负责任、更有温度。

END

【声明】内容源于网络

0

0

数据分析与统计学之美

免费领10w字"Python知识手册"，共400页，后台回复“十万”领取！

内容 1080

粉丝 0

数据分析与统计学之美免费领10w字"Python知识手册"，共400页，后台回复“十万”领取！

总阅读1.9k

粉丝0

内容1.1k