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出版者:人民邮电出版社

作者:相万让编

出品人:

页数:315

译者:

出版时间:2004-3

价格:27.00

装帧:平装

isbn号码:9787115113481

丛书系列:

图书标签:

• 网页设计
• 网页制作
• 前端开发
• HTML
• CSS
• JavaScript
• 响应式设计
• 用户体验
• 网站建设
• Web开发

好的，这是一份关于一本假设名为《网络数据分析与可视化》的图书简介，严格遵守您的要求，不提及《网页设计与制作》的内容，且力求自然流畅，避免AI痕迹。 --- 《网络数据分析与可视化》图书简介 洞察连接的脉络：从海量信息中提取商业智能 在当今这个由数据驱动的时代，信息不再是简单的文本或数字集合，而是蕴含着巨大商业价值的“石油”。然而，数据的洪流往往使人望而却步。如何有效地收集、清洗、分析和最终呈现这些庞杂的网络数据，从而指导决策、优化运营、提升用户体验，成为了所有企业和研究人员面临的核心挑战。《网络数据分析与可视化》正是为应对这一挑战而生的专业指南。 本书并非一本枯燥的理论教科书，而是一本注重实战、深度结合行业案例的工具书。它旨在系统性地带领读者，从零开始构建一套完整的数据分析工作流，专注于处理那些来源于互联网、社交媒体、日志文件以及传感器网络等环境下的动态、非结构化或半结构化数据。 第一部分：数据采集与预处理的艺术 网络数据的复杂性首先体现在其来源的多样性与质量的参差不齐上。本书的开篇部分，将详细剖析现代数据采集的几种主流范式。 网络爬虫与API策略： 我们将深入探讨如何合法、高效地使用Scrapy、BeautifulSoup等工具进行大规模网页信息抓取，同时，重点讲解如何利用RESTful API接口，安全稳定地获取特定平台（如电商平台、社交媒体平台）的结构化数据。这部分内容着重于请求优化、反爬虫策略的应对以及数据存储的初步设计。 日志文件与流式数据解析： 现代网络服务产生海量的访问日志（如Apache或Nginx日志）。本书将教授读者如何利用正则表达式和专门的解析工具（如Logstash或Fluentd的基础配置），将非结构化的日志行转化为可分析的事件记录。对于实时性要求高的数据，我们还将引入 Kafka 或 RabbitMQ 等消息队列的基本概念，为后续的实时分析打下基础。 数据清洗的精细操作： 原始网络数据充斥着缺失值、异常值和冗余信息。本章将教授一套严谨的数据清洗流程，包括但不限于：时间序列的对齐与重采样、文本数据的标准化（如分词、词干提取）、地理空间数据的地理编码与去噪，确保进入分析阶段的数据集具有最高的可靠性。 第二部分：深入网络数据的量化分析 一旦数据准备就绪，真正的洞察力便依赖于正确的分析方法。《网络数据分析与可视化》的核心价值在于其对多种高级分析技术的系统性介绍。 描述性统计与探索性数据分析（EDA）： 我们将通过大量的实际数据集案例，展示如何运用 Pandas 和 NumPy 库，快速生成关于用户行为、流量模式或交易分布的描述性统计摘要。重点强调如何通过可视化手段（如箱线图、散点图矩阵）快速识别数据中的潜在关联和异常点。 用户行为建模与聚类分析： 针对网站或App的用户行为数据，本书将引入矩阵分解、协同过滤的基础理论，用于推荐系统的前期准备。同时，深入讲解 K-Means、DBSCAN 等无监督学习算法在用户分群、细分市场识别中的应用，帮助企业更精准地描绘用户画像。 网络结构分析（Graph Analysis）： 互联网本身就是一个巨大的网络。本书会用 NetworkX 库为例，介绍如何将用户之间的互动、网页之间的链接视为图结构，计算中心性指标（如度中心性、介数中心性），从而发现关键意见领袖（KOL）或评估信息传播的效率。 时间序列的预测与异常检测： 流量、销售额等指标具有明显的时间依赖性。本章会涵盖 ARIMA、Prophet 等经典时间序列模型的应用，并介绍如何利用 Holt-Winters 平滑法或更复杂的LSTM网络对未来趋势进行初步预测。此外，针对流量突增或异常点击等事件，将介绍基于统计过程控制（SPC）的异常检测方法。 第三部分：将洞察转化为行动的可视化表达 再深刻的分析，如果不能被非技术背景的决策者理解，其价值也会大打折扣。本书的最后一部分，聚焦于如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的视觉叙事。 静态可视化设计的原则： 详细阐述数据叙事的要素——选择正确的图表类型（何时用热力图，何时用桑基图）、颜色理论在数据解读中的作用，以及如何避免“误导性图表”。我们将使用 Matplotlib 和 Seaborn 库进行高精度、高定制化的静态图表制作。 交互式仪表板的构建： 决策支持要求数据是“活的”。本书将重点介绍 Plotly 和 Dash（或 Bokeh）框架，指导读者搭建功能完备的交互式仪表板。读者将学会如何添加筛选器、时间轴控件，使用户能够自主探索数据维度，实现“所见即所得”的实时监控。 地理空间数据的可视化： 对于涉及地理位置的网络数据（如物流路径、区域市场表现），本书将介绍使用 Folium 或 Geopandas 库，将数据点或热力图叠加到交互式地图上，实现直观的地域洞察。 目标读者 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 初中级数据分析师和商业智能（BI）专员，希望系统化提升其网络数据处理能力的专业人士。 市场营销和产品管理人员，他们需要通过数据来量化活动效果、优化用户转化漏斗。 计算机科学、统计学及相关专业的高年级学生和研究生，作为深入学习网络数据科学的实践教材。 渴望利用自有业务数据驱动决策的初创企业技术负责人。 《网络数据分析与可视化》致力于为您提供一套从数据源头到最终决策支持的完整方法论和实用技能，让您真正掌握在信息海洋中捕获价值的能力。

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作为一名在设计领域摸爬滚打了几年、但对前端技术始终心存敬畏的视觉设计师而言，我关注的焦点往往在于“美感”与“技术实现”之间的那道鸿沟。我需要的不是一本堆砌技术规格的参考手册，而是一本能够指导我如何将那些抽象的设计稿，精确无误且优雅地转化为用户可交互的实体的指南。这本书如果能花大力气讲解如何平衡用户体验（UX）与技术实现的效率，那就太到位了。例如，在动画效果的处理上，是选择复杂的原生JS动画库，还是采用更轻量级的CSS过渡？书中是否会提供决策的依据和最佳实践？另外，我对无障碍设计（Accessibility）的探讨非常感兴趣。一个优秀的设计作品，不应该排斥任何用户群体。如果能看到如何通过合理的HTML语义化和ARIA属性，将设计理念贯彻到可访问性的层面，那么这本书的价值就远超一般的技术教程了。我希望它能提供一些高阶的色彩管理和版式优化技巧，让我的作品在视觉冲击力上更胜一筹，真正做到“形神兼备”。

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说实话，我对那些老掉牙的教材已经感到厌倦了。互联网技术日新月异，如果一本书不能紧跟时代步伐，那它很快就会变成“电子古董”。我对这本书最大的期望是它必须具备面向未来的视野。比如，随着Web Components和PWA（渐进式网页应用）的普及，它们是如何融入到传统网页制作流程中的？对于新兴的CSS特性，如Grid布局的深度应用，或者CSS in JS的实践场景，这本书是否有独到的见解？我尤其关心性能优化的话题，这几乎是决定一个网站生死的关键因素。书中能否提供详尽的性能指标分析，比如如何利用Lighthouse进行审计，以及针对图片、字体和第三方脚本加载的深度优化策略？我不想学那些已经被淘汰的过时写法，而是希望能够掌握那些在未来三到五年内依然具有前瞻性和实用价值的核心技术栈。这本书得让我感觉，我学到的知识是“活的”，是可以持续迭代和成长的。

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这本《网页设计与制作》的“传闻”听起来就让人热血沸腾，简直是通往数字世界大门的金钥匙。我作为一个对互联网充满好奇的初学者，一直梦想着能亲手搭建一个属于自己的小天地。想象一下，那些闪烁着代码光芒的界面，那些精心布局的模块，不再是遥不可及的空中楼阁，而是触手可及的实践成果。我特别期待书中能有那种“手把手”的教学，最好能把复杂的概念，比如CSS的盒子模型、JavaScript的异步处理，用最直观、最生活化的例子来解释。我可不想看到一堆干巴巴的术语堆砌，而是希望它能像一位经验丰富的老前辈，耐心地引领我跨过每一个技术门槛。如果书中能深入探讨响应式设计的前沿趋势，比如如何完美适配最新的手机和平板，那就更棒了。毕竟，今天的网页设计，早已不是桌面端的专属战场了。我更希望它能提供一些实战项目案例，让我能边学边做，真正体会到从零到一的成就感，而不是空读理论。我对它的期待值已经拉满了，希望能尽快在实践中验证它是否真如传说中那样，能将一个代码“小白”迅速武装成一个能够独当一面的网页工匠。

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我希望这本书能够真正体现出“制作”的精髓，而不是停留在理论的表面。对我而言，最好的学习就是通过解决一个又一个实际问题。这本书是否会包含一些针对特定场景的解决方案？比如，如何处理复杂的表单验证逻辑并提供友好的即时反馈？或者，如何构建一个能够处理大量动态数据的表格组件，保证其流畅性？我更看重的是那些“疑难杂症”的解决之道。例如，在跨浏览器兼容性方面，当遇到某个新特性在旧版浏览器上表现不一致时，最优雅的降级方案是什么？如果书中能像拆解精密仪器一样，将一个完整的、具有商业价值的网页项目从头到尾进行分解演示，我会非常满意。我需要的不是空泛的讲解，而是那种“遇到这种情况，你就应该这样做”的实战经验总结。只有通过这种沉浸式的项目实践，才能真正将“设计”与“制作”的技能融会贯通，打造出既美观又坚固的数字产品。

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我是一个对工具链和效率提升有着近乎偏执追求的自由职业者。对我来说，时间就是金钱，如果一个学习过程效率低下，那我宁愿选择更快捷的解决方案。因此，我希望《网页设计与制作》这本书不仅仅停留在HTML、CSS和基础JS的层面。我更关注的是现代前端工作流的构建。比如，书中是否会深入剖析像Webpack或Parcel这样的打包工具是如何配置和优化的？版本控制系统Git的最佳使用范式又是什么？如果能提供一些关于如何集成自动化测试（比如单元测试或端到端测试）的入门指导，那就简直是雪中送炭了。我深知，一个成熟的项目，离不开规范化的流程管理。这本书如果能提供一套从项目初始化、模块化开发到最终部署上线的完整蓝图，那它对我来说就不仅仅是一本教材，更像是一套实用的工作手册。我期待看到那些能够显著减少重复劳动、提升代码质量的“黑科技”技巧被详细拆解。

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