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统计学真的是一个尴尬的存在，经常被说成位于各种鄙视链的底端。
作为统计学工作者，我对这种观点并不认同，但确实很惭愧。 因此，经常反省扪心自问。 问题到底在哪里？ 我这一代该怎么办？ 有朴素的信念。 任何东西只要是美，就一定会被大家接受和支持。 但是，这里有两个非常具有挑战性的问题。
第一，什么是统计学的美丽呢？ 第二，她独特的美丽是如何让大众感受到的？ 统计学作为一门历史非常短的学科，在其发展历程中，有许多优秀的学者为卓著做出了贡献。 他们卓著的努力为统计学奠定了坚实的理论基础，为统计学的应用开辟了疆拓土。 在此过程中，产生了许多有用的统计学思想，统计学智慧的光芒闪烁，解决了许多实际问题。 所以，统计学的美丽是没错的，为什么大家感觉不到呢？ 如果你有能力用最朴素、最有趣的语言，把统计学中最耀眼的智慧与生动有趣的故事联系起来表达，世界会怎么样？ 如果能做到这一点，就能让大家感受到统计学的美。 请问在哪里找这样的书，主修统计学的美丽？ 如果真的要写这样的书，首先，对于统计学的宏观理论框架，从历史到最新的前沿，都要熟悉。 其次，对于推动统计学理论发展的重要故事、案例，甚至历史事件，要如数家珍。 另外，还需要较强的语言文字能力。 自由地交织文字和公式，交织得光滑美丽。 这样的书一定很跨学科。 与数据科学相关的领域不仅有统计学，还有计算机科学、经济学、管理学等。 不同学科的交叉融合，也极大地促进了统计学的发展。
这样的书到底在哪里？ 就在我一筹莫展的时候，突然有上帝的眷顾，统计之都大侠舰哥送给他的新书《统计之美》。 我马上就被目录吸引住了。 从统计学科学入手，对数据和数学进行了数据可视化的讨论。 当然，也有模型和方法，也有大数据技术、数据陷阱。
统计之美：人工智能时代的科学思考
每章通过一个历史经典故事、网络热点事件、行业真实案例等背景知识引出知识点介绍，涵盖经典统计学模型和前沿数据科学技术，结合大数据实践领域经验，构建了一套注重实用的知识体系，供读者阅读通过如此精致的经典趣事，让人们感受到统计学的美，她的美在哪里？ 她有关于美的统计学智慧，这些智慧成为统计学思想，统计学思想成为统计学理论，统计学理论成为统计学的模型算法。 啊，这段路太长了，难怪当人们看到模型算法时，真的想不起她原来的美了。 但是，别着急，没关系。 在《统计之美》上揭开这个面纱，让大家再次领略统计学的独特之美吧！ 李舰，统计学系软件工程硕士，商学博士，数据科学领域多年的员工，亲眼看见并参与了统计学从冷专到显学的过程。 他是“统计之都”社区的核心成员之一，也是开源社区的积极贡献者，致力于数据科学在实体行业的应用。
作者李舰，统计学系软件工程硕士，商学博士，数据科学多年的从业人员，见证并参与了统计学从冷专业到显学的过程。 他是“统计之都”社区的核心成员之一，也是开源社区的积极贡献者，致力于数据科学在实体行业的应用。 海恩，一家硅谷知名互联网企业，从事数据分析工作。 业余时间我也喜欢自己抓住数据做有趣的分析。
咖啡馆由RickJin (靳志辉)博士、火摇CEO吴喜之、教授、中国人民大学统计学院周涛、教授、电子科技大学邓一硕、CFO、统计之都成员邱怡轩、普渡大学统计系博士、统计之都成员魏太云、点位数据建模部负责人确定、不确定和随机神掷骰子、决定论和随机连环杀手的归案、随机均匀掷硬币的数学家们、大数定律1.2识别概率11游戏奖金的分配、概率论的发展6序和14序、概率计算主持人背后的山羊、条件概率贝叶斯概1.3统计思想和模型20假设女性饮茶“渣男”验死，最似然的六西格玛奇迹，概率低的牛顿苹果，模型统计1.4统计和科学29智多星和神机军师，预深蓝和阿尔法临床试验的所有模型都是错误的。 第2章数据和数学382.1数据和空间39多维世界的虫子，坐标和矢量黑客帝国和变形金刚，矩阵概述第9章算术和线性方程，线性二十八宿和黄道十二宫，线性变换2.2随机变量和分布51伯努利的硬币，随机分布相亲次数和神奇的37 连续分布醉酒速度，随机过程2.3识别数据59修斯乘船、数据、测量和变量性别对体重、数据量表为周岁和虚岁，连续变量和离散变量之一体检记录数据分析基本数据结构2.4数理统计基础66管中豹和一叶知秋，总体数字特征平均化工资、统计量李飞刀与孔雀玉、参数估计第三章数据可视化763.1历史统计图形77河图与洛书、伦敦霍乱防治可视化综述、空间可视化南丁格尔玫瑰、玫瑰花瓣图拿破仑远征、定制统计图形3.2数据与可视化83 数据可视化画布与宣纸、图形设备深水王子与针眼画师、绘图语言变迁“挑战者”号航天飞机、直观可视化3.3基础统计图形90老忠实喷泉秘密、分布图统计图形创始者、条形图与饼图古国诗云、坐标转换飞行动态气泡图、 动态可视化3.4数据间关系97东上相轨道、散点图五十州最高峰、箱线图泰坦尼克号幸存者、镶嵌图切尔诺夫笑容、样本关系可视化第四章模型与方法104
4.1常用统计模型105杨与射雕，回归模型降维攻击，主成分分析客户寻找神、路径模型股走势，时序机器学习116啤酒与尿布传说，相关规则“白富美”，聚类分析绝对不放过误杀，分类效果评估树木与森林AI发展史深度学习前世，深度学习历史的神秘神经，神经网络概要的优美过滤器，卷积神经网络和深度学习4.4其他分析方法139茶、酒和百事可乐，随机试验方法文本分析沙漠飞碟，优化方法第五章大数据时代1495.1技术变迁150统计学滥觞统计学简介信息时代的到来计算机科学简介数据挖掘与商务智能、商务智能简介大数据时代新纪元大数据简介5.2分析工具156谁说新手不会分析数据Excel简介群雄逐鹿分析软件统计软件和BI系统全栈工程师最爱，Python简介本书作者最爱的r、r语言简介
5.3计算框架164冰箱大象、可扩展数据分析官兵与将、电虎与电蚂蚁、大型机与云计算摩尔定律并行计算的未来GPU、计算框架5.4大数据行业应用172互联网崛起、互联网搜索引擎收入来源，精准广告是你喜欢并愿意投资的推荐系统第六章数据陷阱1806.1一叶障目181神奇天蝎座，法则背后的赢家诅咒，悖论与分布飞机油价，选择性关注与女神的缘分，频率与偶然的匹配6.2关联与因果遗漏的关键变量热点秘密，不存在的相关雪与火的城市，地理决定的因果名称重要吗，背后的关键因素6.3样本与调查192不准确的美国大选，选择性抽样不对称的杜勒斯，数据无反应偏差的幸运儿传说，幸存者偏差哈哈样本方差的影响6.4图形误导198收入变化、隐蔽的数据收费站和公交车站、视觉误区东莞逃顶、隐性信息误导有毒误导拟合、图形与模型参考文献207原文选自本书前言、原作者北京光华大学管理学院王汉生教授原文将本书
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