具体描述
本书面向Delphi的初学者。以Delphi7为开发环境介绍了Delphi的编程环境、语法、应用程序设计等。全书包括四个部分。第一部分介绍了Delphi程序开发的基础知识，包括Delphi的基础知识、编程语法和编程环境，其中在介绍编程环境的时候特别强调了程序调试方法；第二部分介绍了各种编程技术，如面向对象编程技术、组件库的使用、优美的程序界面设计和交互式应用系统设计；第三部分介绍了实际应用开发技术，包括时下最流行的多媒体应用、文件管理及数据库应用；最后，用一个大型实例来说明如何开发一个项目，详细介绍了项目开发的过程，大大丰富了读者的项目经验。
本书在介绍各个知识点时，知识介绍浅显易懂，并且辅以大量的实例，突出了实践性，加强了读者动手能力。
本书可作为高校理工科大中专学生的教材，也可作为工程师和程序设计爱好者的学习参考用书，并可作为各类培训班的培训用书。
现代数据分析与可视化：基于Python的实践指南 书籍名称： 现代数据分析与可视化：基于Python的实践指南 作者： 张伟 / 王芳 出版社： 科学技术文献出版社 出版日期： 2024年5月 --- 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据的洪流往往令人望而生畏。本书《现代数据分析与可视化：基于Python的实践指南》旨在为数据科学初学者、工程师、研究人员以及任何希望通过数据洞察力提升工作效率的专业人士，提供一套全面、实用且紧跟行业前沿的Python数据处理与可视化解决方案。 本书的核心目标是建立读者从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到高级模型构建与结果呈现的完整技能链。我们摒弃了冗长晦涩的理论堆砌，而是专注于在实际案例中讲解如何运用业界最主流的Python库——Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, 以及Scikit-learn——来解决现实世界中的数据问题。 全书结构清晰，逻辑递进，分为四个主要部分：基础构建、数据清洗与处理、深度分析与建模、以及高级可视化与报告。 第一部分：基础构建与环境准备 (约占全书15%) 本部分为后续深入学习打下坚实的基础。 1. Python环境搭建与工具集介绍： 详细指导读者配置Anaconda环境，熟悉Jupyter Notebook/Lab的操作界面，并介绍必要的扩展工具（如VS Code集成）。 2. NumPy核心机制： 深入讲解`ndarray`对象，向量化操作的原理与优势，以及广播机制（Broadcasting）在高效计算中的应用，这是所有科学计算的基石。 3. Pandas入门与数据结构： 重点解析Series和DataFrame两大核心结构，理解索引、切片、轴向操作（axis）的概念，为后续复杂数据操作做好准备。 第二部分：数据清洗、转换与准备 (约占全书30%) 真实世界的数据往往是“脏”的，本部分是数据科学实践中最耗时但也最关键的环节。 1. 数据导入与结构化： 涵盖从CSV, Excel到JSON, SQL数据库的多种数据源读取方法，并介绍如何处理复杂的多层级索引数据。 2. 缺失值处理的艺术： 不仅仅是简单的删除或均值填充，我们深入探讨了基于模型（如KNN Imputer）的插补策略，以及时间序列数据中缺失值的特定处理方法。 3. 数据重塑与合并： 详尽介绍`merge`, `join`, `concat`的用法，并通过`pivot`, `melt`, `stack`, `unstack`等函数，讲解如何灵活地将数据从宽表转换为长表，反之亦然，以适应不同分析模型的要求。 4. 文本数据预处理： 利用Pandas内置的字符串方法和正则表达式（`str.extract`, `str.replace`），实现对非结构化文本数据的标准化清洗，为自然语言处理（NLP）做准备。 5. 特征工程初探： 讲解如何通过特征交叉、多项式特征构建，以及时间特征的提取（年、月、日、星期几、是否周末等），有效增强模型的表达能力。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与统计推断 (约占全书35%) 本部分聚焦于如何“阅读”数据，发现隐藏的模式、异常值和潜在关系。 1. 描述性统计的深度解读： 不止于`describe()`，我们着重讲解偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）的含义，以及如何使用分位数和IQR来识别离群点。 2. 单变量与双变量分析： 通过直方图、箱线图、核密度估计图（KDE）来理解变量分布。对于两个变量，使用散点图矩阵、热力图（Heatmap）来探究相关性。 3. 统计检验的应用： 介绍T检验、卡方检验在Python中的实现，帮助读者判断观察到的数据差异是否具有统计学意义，而非偶然现象。 4. 时间序列数据的探索： 讲解如何使用滚动统计量、季节性分解（STL Decomposition）来识别数据中的趋势、周期性和残差，为时间序列预测奠定基础。 第四部分：高级数据可视化与交互式报告 (约占全书20%) 数据分析的价值最终需要通过清晰的视觉传达才能实现。 1. Matplotlib的底层控制： 教会读者如何精确控制图形的每一个元素，包括子图布局（Subplots）、坐标轴刻度、图例位置等，实现“像素级”的定制化。 2. Seaborn的统计可视化： 专注于使用Seaborn的高级接口（如`lmplot`, `catplot`, `pairplot`）快速生成专业、美观的统计图形，并展示如何通过`hue`和`col`参数进行多维度对比。 3. 交互式可视化进阶： 引入Plotly和Bokeh，指导读者创建可缩放、可悬停信息提示的交互式图表，极大地增强了数据探索的效率。 4. 仪表盘构建基础： 简要介绍如何使用Streamlit或Dash框架，将分析结果封装成简单的Web应用或交互式仪表盘，实现数据的“讲故事”能力。 --- 目标读者与特色 目标读者： 希望系统学习Python数据科学栈的初学者。 需要提升数据处理效率的软件开发工程师。 需要将统计分析结果高效可视化的市场、金融或科研人员。 拥有基础编程能力，希望快速掌握数据分析实战技巧的人士。 本书特色： 1. 代码优先，实践驱动： 全书超过80%的内容基于真实或模拟的行业数据集（如金融交易数据、城市交通数据、电商用户行为数据），所有代码均可直接运行，并附有详细的注释解析。 2. 库的深度整合： 本书不是孤立地介绍各个库，而是展示Pandas如何与NumPy高效协作，如何将清洗好的数据无缝输入到Seaborn进行可视化，以及如何利用Scikit-learn进行预测。 3. 注重“为什么”： 对于数据处理的关键步骤（如特征缩放、数据平衡），本书不仅给出代码，更深入解释了选择特定方法背后的统计学或机器学习原理，培养读者的批判性思维。 4. 性能优化提示： 穿插介绍如何使用Pandas的`apply()`替代方案（如向量化操作、`.itertuples()`），帮助读者处理百万级以上数据时避免性能瓶颈。 掌握本书内容，读者将能够独立完成从原始数据到可交付洞察报告的完整数据分析流程，真正实现“用数据说话”。
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