数据科学理论与实践

第1章基础理论
如何开始学习
1.1术语定义
1.2研究目的
1.3发展简史
1.4理论体系
1.5基本原则
1.6数据科学家
如何继续学习
习题
参考文献
第2章理论基础
如何开始学习
2.1数据科学的学科地位
2.2统计学
2.3机器学习
2.4数据可视化
如何继续学习
习题
参考文献
第3章流程与方法
如何开始学习
3.1基本流程
3.2数据加工
3.3数据审计
3.4数据分析
3.5数据可视化
3.6数据故事化
3.7项目管理
如何继续学习
习题
参考文献
第4章技术与工具
如何开始学习
4.1技术体系
4.2MapReduce
4.3Hadoop
4.4Spark
4.5NoSQL与NewSQL
4.6R与Python
4.7发展趋势
如何继续学习
习题
参考文献
第5章数据产品及开发
如何开始学习
5.1定义
5.2主要特征
5.3关键活动
5.4数据柔术
5.5数据能力
5.6数据战略
5.7数据治理
如何继续学习
习题
参考文献
第6章典型案例及实践
如何开始学习
6.12012年美国总统大选
6.2统计分析
6.3机器学习
6.4数据可视化
6.5SparkR编程
如何继续学习
习题
参考文献
附录AR语言学习笔记与参考手册
学习与参考指南
1. R变量定义方法
2. R语句的写法
3. R中的赋值语句
4. R的文件读写路径——当前工作目录
5. R的变量查找机制——搜索路径
6. R中查看帮助的方法
7. R区分大小写字母
8. R的注释
9. R的语句
10. R中的变量命名规范
11. R中的关键字/保留字
12. R中的默认数据类型
13. R中数据类型的判断与强制类型转换
14. R中的向量
15. R中的列表
16. R中的数据框
17. R中的因子类型
18. R中的循环语句
19. R中的选择语句
20. R中的特殊运算符
21. R中的快速生成数列的方法
22. R中自定义函数
23. R中常用的数学函数
24. R中的字符串处理函数
25. R中的常用统计函数
26. R中的随机数
27. R包的用法
28. R中的矩阵
29. R中的数组
30. R中的面向对象编程
31. R中的S4类
32. R中的数据可视化
33. R的输入输出
34. R中的正则表达式
35. R的数据集
36. R第三方包——R的灵魂
37. 基于R的数据加工
附录B数据科学的重要资源
1. 学术期刊
2. 国际会议
3. 研究机构
4. 课程资源
5. 硕士学位项目
6. 专家学者
7. 相关工具
附录C术语索引
后记
图目录
图11DIKW金字塔2
图12数据与数值的区别3
图13大数据的本质4
图14大数据的特征5
图15DIKUW模型及应用8
图16数据洞见8
图17业务数据化与数据业务化9
图18常用驱动方式9
图19数据的层次性9
图110大数据生态系统10
图111Gartner技术成熟度曲线11
图112数据科学的萌芽期（1974—2009年）11
图113数据科学的快速发展期（2010—2013年）12
图114数据科学的逐渐成熟期（2014年至今）13
图115数据科学的理论体系14
图116数据科学的主要内容15
图117数据科学的“三世界原则”16
图118数据科学的“三个要素”及“3C精神”17
图119数据范式与知识范式的区别18
图120数据管理范式的变化18
图121大数据的资产属性19
图122常用驱动方式20
图123CAPTCHA项目21
图124ReCAPTCHA项目21
图125数据与算法之间的关系22
图126BellKors Pragmatic Chaos团队获得Netflix奖23
图127Netflix奖公测结果23
图128RStudio中编辑Markdown的窗口25
图129数据科学家团队28
图130学习数据科学的四则原则29
图21数据科学的理论基础35
图22统计方法的分类（目的与思路视角）37
图23统计学中的数据推断37
图24数据统计方法的类型（方法论视角）38
图25数据统计基本方法38
图26元分析与基本分析39
图27GFT预测与美国疾病控制中心数据的对比40
图28GFT估计与实际数据的误差（2013年2月）40
图29大数据时代的思维模式的转变41
图210西洋双陆棋42
图211自动驾驶42
图212机器学习的基本思路42
图213机器学习的三要素44
图214机器学习的类型45
图215KNN算法的基本步骤46
图216决策树示例——识别鸟类48
图217感知器示例50
图218前向神经网络50
图219归纳学习与分析学习52
图220增强学习53
图221IBM Watson54
图222Pepper机器人54
图223机器学习及其应用55
图224Anscombe四组数据的可视化57
图225John Snow的鬼地图（Ghost Map）58
图31数据科学的基本流程62
图32量化自我63
图33整齐数据与干净数据的区别64
图34整齐数据示意图64
图35残差67
图36数据分析的类型68
图37Analytics 1.0~3.069
图38数据加工方法70
图39数据审计与数据清洗71
图310缺失数据的处理步骤72
图311冗余数据的处理方法72
图312数据分箱处理的步骤与类型73
图313均值平滑与边界值平滑74
图314内容集成76
图315结构集成76
图316数据脱敏处理77
图317数据连续性的定义及重要性81
图318可视化审计82
图319Gartner分析学价值扶梯模型83
图320冰激凌的销量与谋杀案的发生数量84
图321数据分析的类型86
图322拿破仑进军俄国惨败而归的历史事件的可视化87
图323可视化分析学的相关学科87
图324可视化分析学模型88
图325数据可视化的方法体系89
图326视觉图形元素与视觉通道89
图327雷达图示例89
图328齐美尔连带89
图329视觉隐喻的示例——美国政府机构的设置90
图330地铁路线图的创始人Henry Beck91
图331Henry Beck的伦敦地铁线路图91
图332视觉突出的示例92
图333完图法则的示例92
图334视觉通道的选择与展示94
图335视觉通道的精确度对比94
图336视觉通道的可辨认性——某公司产品销售示意图95
图337视觉通道的可分离性差95
图338上下文导致视觉假象196
图339上下文导致视觉假象296
图340对亮度和颜色的相对判断容易造成视觉假象的示例96
图341数据可视化与数据故事化描述97
图342数据的故事化描述及故事的展现98
图343项目管理的主要内容101
图344数据科学项目的基本流程102
图41大数据产业全景图107
图42基础设施108
图43分析工具109
图44企业应用109
图45行业应用110
图46跨平台基础设施和分析工具110
图47开源系统111
图48数据源与Apps111
图49数据资源111
图410MapReduce执行过程113
图411MapReduce对中间数据的处理116
图412以MapReduce为核心和以YARN为核心的软件栈对比118
图413下一代MapReduce框架118
图414Apache Hadoop官网119
图415Apache Hadoop生态系统119
图416Hadoop MapReduce数据处理流程121
图417Apache Hive官网122
图418Apache Pig官网123
图419Apache Mahout官网124
图420Apache HBase官网125
图421HBase与Hadoop项目125
图422HBase逻辑模型126
图423Apache Zookeeper官网127
图424Apache Flume官网127
图425Apache Sqoop官网128
图426Spark 技术架构130
图427Spark执行流程130
图428Spark Scheduler134
图429传统关系数据库的优点与缺点136
图430关系数据库与NoSQL数据库之间的关系138
图431NoSQL数据分布的两个基本途径139
图432分片处理140
图433主从复制141
图434对等复制142
图435数据不一致性142
图436CAP理论143
图437Memcached官网146
图438一致性散列的分配方式147
图439服务器增加时的变化147
图440计算模式的演变150
图441数据管理的新变化152
图51数据产品开发中的数据与数据柔术157
图52数据产品开发与数据柔术160
图53数据产品的多样性160
图54数据产品的层次性161
图55Google全球商机洞察（Global Market Finder）162
图56数据产品链162
图57传统产品开发与数据产品开发的区别163