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豆包統計分析與可視化從入門到精通/人工智慧與人類未來叢書

  • 作者：張良康|責編:劉雲//吳秀川
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301373798
  • 出版日期：2026/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：404
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統介紹如何借助豆包大模型開展統計分析與可視化工作，兼顧理論講解與實戰操作，內容翔實且具有較強實用性。全書共13章，涵蓋從數據獲取、預處理到各類統計分析、可視化呈現，再到實際應用系統搭建的完整流程。具體而言，書中先對豆包大模型進行概述，包括其在統計分析與可視化中的優勢及使用入門方法；隨後詳細講解利用豆包獲取虛擬數據、編寫爬蟲腳本、保存數據的方法，以及數據清洗、轉換與整合等預處理操作；接著闡述如何使用豆包繪製多種常見統計圖，實現描述性統計分析、探索性數據分析、特徵提取，還涉及推論統計、回歸分析、方差分析、非參數檢驗、主成分分析、聚類分析、生存分析、因子分析等多種統計方法，同時介紹了機器學習與統計分析的結合，以及基於豆包實現黃金價格預測系統的搭建方法。
    本書搭配豐富的實操案例與代碼示例，以「豆包大模型+統計分析與可視化」為核心主線構建知識體系，適合統計分析初學者、數據從業人員、相關專業學生等閱讀，以助力讀者快速掌握利用豆包大模型進行統計分析與可視化的技能，為開展數據分析工作提供有力支持。
作者介紹
張良康|責編:劉雲//吳秀川
    張良康，浙江大學統計學博士，現就職于恆瑞醫藥，負責醫藥臨床試驗數據分析和統計工作，參與臨床試驗方案設計溝通和討論，為臨床試驗方案中統計學相關內容提供技術支持，包括研究設計方法的選擇、樣本量計算、隨機和盲法、統計方法的選擇等。使用R語言、SAS、SPSS等統計分析技術高達8年以上，擅長數據挖掘、分析和統計工作。具有多年的數據統計分析經驗，對商務數據、銷售數據、科研數據、醫學數據和金融數據的統計分析工作也頗有研究。
目錄
第1章  豆包大模型介紹
  1.1  豆包大模型概述
    1.1.1  豆包大模型的概念與特點
    1.1.2  豆包大模型的發展歷程
  1.2  豆包大模型在統計分析與可視化中的優勢
    1.2.1  高效的數據處理能力
    1.2.2  強大的分析功能集成
    1.2.3  直觀的可視化效果呈現
  1.3  豆包大模型的使用初體驗
    1.3.1  註冊賬號
    1.3.2  安裝軟體
    1.3.3  開始使用
  1.4  豆包的「數據分析」技能
第2章  利用豆包獲取數據
  2.1  利用豆包生成虛擬數據
    2.1.1  明確數據需求與格式
    2.1.2  生成數據的示例模板
    2.1.3  利用批量處理功能生成數據
  2.2  利用豆包編寫爬蟲腳本
    2.2.1  編寫爬蟲腳本
    2.2.2  抓取百度熱搜信息
    2.2.3  抓取北京大學出版社網頁的新聞信息
  2.3  利用豆包保存數據
    2.3.1  保存為CSV格式
    2.3.2  保存為Excel格式
第3章  利用豆包實現數據預處理
  3.1  使用豆包實現數據清洗
    3.1.1  缺失值處理
    3.1.2  異常值檢測與處理
    3.1.3  數據清洗實操案例
  3.2  使用豆包實現數據轉換與整合
    3.2.1  數據類型轉換
    3.2.2  數據標準化與歸一化
第4章  使用豆包繪製可視化統計圖
  4.1  使用豆包繪製常用的圖表
    4.1.1  柱狀圖、折線圖和餅圖
    4.1.2  散點圖、箱線圖和熱力圖
  4.2  足球運動員的可視化分析實戰
    4.2.1  基本數據分析
    4.2.2  精簡數據
    4.2.3  數據概覽分析
    4.2.4  身價最高球員的柱狀圖
    4.2.5  繪製球員年齡的散點分佈圖
    4.2.6  綜合可視化圖表
第5章  使用豆包實現描述性統計分析
  5.1  使用豆包實現集中趨勢度量
    5.1.1  均值計算與分析
    5.1.2  中位數與分位數計算
    5.1.3  眾數識別
  5.2  使用豆包實現離散程度度量

    5.2.1  極差與四分位差計算
    5.2.2  方差與標準差分析
    5.2.3  變異係數應用
    5.2.4  異常值檢測方法
第6章  使用豆包實現探索性數據分析
  6.1  使用豆包實現數據分佈探索
    6.1.1  概率分佈擬合與檢驗
    6.1.2  數據分佈可視化方法
  6.2  使用豆包實現變數間關係探索
    6.2.1  相關性分析方法
    6.2.2  變數關係可視化展示
第7章  使用豆包提取特徵
  7.1  使用豆包實現特徵工程
    7.1.1  數值型特徵處理
    7.1.2  類別型特徵編碼
    7.1.3  時間特徵構造
    7.1.4  特徵組合與派生
  7.2  使用豆包實現特徵降維
    7.2.1  線性降維技術
    7.2.2  非線性降維技術
    7.2.3  特徵選擇式降維
第8章  使用豆包實現推論統計和回歸分析
  8.1  使用豆包實現推論統計
    8.1.1  抽樣分佈與參數估計
    8.1.2  假設檢驗
  8.2  使用豆包實現回歸分析
    8.2.1  線性回歸分析
    8.2.2  非線性回歸分析
第9章  使用豆包實現方差分析和非參數檢驗
  9.1  使用豆包實現方差分析
    9.1.1  單因素方差分析
    9.1.2  多因素方差分析
  9.2  使用豆包實現非參數統計分析
    9.2.1  單樣本非參數檢驗
    9.2.2  兩獨立樣本非參數檢驗
    9.2.3  多獨立樣本非參數檢驗
第10章  使用豆包實現主成分分析和聚類分析
  10.1  使用豆包實現主成分分析
    10.1.1  數據標準化與協方差矩陣計算
    10.1.2  特徵值分解與主成分提取
    10.1.3  主成分得分計算與結果解釋
  10.2  使用豆包實現聚類分析
    10.2.1  使用豆包實現K-Means聚類演算法
    10.2.2  使用豆包實現層次聚類分析
第11章  使用豆包實現生存分析和因子分析
  11.1  使用豆包實現生存分析
    11.1.1  使用豆包實現Kaplan-Meier估計
    11.1.2  使用豆包實現Cox比例風險模型
  11.2  使用豆包實現因子分析
    11.2.1  數據適用性檢驗

    11.2.2  因子提取與旋轉方法選擇
第12章  機器學習與統計分析
  12.1  使用豆包實現線性判別分析
  12.2  使用豆包實現機器學習中的統計方法
    12.2.1  使用豆包實現回歸分析
    12.2.2  使用豆包實現貝葉斯方法
    12.2.3  使用豆包實現統計假設檢驗
    12.2.4  使用豆包實現概率圖模型
第13章  基於豆包實現黃金價格預測系統
  13.1  系統介紹
  13.2  基於機器學習的黃金價格預測系統
    13.2.1  需求分析
    13.2.2  數據預處理
    13.2.3  創建機器學習模型
    13.2.4  創建交易策略
  13.3  基於深度學習的金價預測模型
    13.3.1  準備數據
    13.3.2  使用MLP神經網路進行預測
    13.3.3  創建MLP模型
    13.3.4  MLP模型優化

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