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出版者:清华大学出版社

作者:郝启堂

出品人:

页数:527

译者:

出版时间:2003-3

价格:66.00元

装帧:

isbn号码:9787302063322

丛书系列:wrox红皮书

图书标签:

• 软件
• 数据库
• C#
• 数据库
• 入门
• SQL Server
• ADO
• NET
• 数据访问
• 数据库编程
• 实战
• 教程
• 编程入门

好的，这是一本关于 Python数据分析与可视化 的图书简介： --- Python数据驱动的决策：从数据清洗到深度洞察 （图书简介） 在这个数据爆炸的时代，如何将原始、杂乱的信息转化为具有前瞻性的商业洞察，已成为衡量个人与组织竞争力的关键指标。本书《Python数据驱动的决策：从数据清洗到深度洞察》并非一本晦涩难懂的技术手册，而是一本面向实战、注重思维构建的指南，旨在帮助读者——无论是数据新手、渴望提升技能的分析师，还是需要高效处理数据的工程师——掌握使用Python进行数据处理、分析、建模及可视化的一整套流程。 我们深知，数据分析的瓶颈往往不在于算法的复杂性，而在于数据的“脏”与“乱”。因此，本书将流程拆解为清晰、可执行的步骤，确保读者在每一步都能建立坚实的基础。 第一部分：数据世界的基石——环境搭建与基础工具 本书伊始，我们将聚焦于构建一个稳定、高效的Python分析环境。我们不会简单罗列安装命令，而是深入解析Anaconda发行版的优势，解释Conda环境管理的重要性。理解这些基础配置，是后续所有复杂操作顺利进行的前提。 随后，我们将引入Python科学计算的核心——NumPy。我们不会止步于介绍数组（`ndarray`）的基本操作，而是着重阐述向量化运算的理念。为何说向量化比传统的循环快上百倍？书中通过具体案例对比，让读者直观理解这种效率的飞跃，并掌握高效的矩阵运算和广播机制。这是所有进阶分析的性能保障。 第二部分：数据处理的艺术——Pandas的精髓 如果说NumPy是骨架，那么Pandas就是血肉。本书将Pandas的讲解分为“结构构建”、“数据清洗”和“数据转换”三大核心模块。 1. 结构构建与导入导出： 详细剖析 `Series` 和 `DataFrame` 的内部机制，重点讲解如何从Excel、CSV、SQL数据库乃至JSON等多种复杂源头高效、稳定地导入数据。我们还会介绍MultiIndex（多级索引） 的应用，这是处理复杂时间序列或分组数据的利器。 2. 数据清洗与预处理的实战哲学： 这是全书投入篇幅最多的部分之一，因为在现实世界中，80%的时间都花在了数据清洗上。我们将系统性地解决以下挑战： 缺失值处理： 不只是简单的删除或填充均值，而是根据数据类型和业务场景，采用插值法（线性、多项式）、基于模型预测的填充策略。 异常值检测与平滑： 采用统计学方法（如Z-Score、IQR）结合领域知识，识别并处理极端值，确保分析结果的鲁棒性。 数据标准化与归一化： 解释何时使用Min-Max缩放，何时使用Z-Score标准化，以及它们对不同机器学习模型的影响。 3. 数据重塑与聚合： 掌握 `groupby()` 的高级用法，学会如何结合 `transform()`、`filter()` 和 `apply()` 实现复杂的分组计算和数据透视。书中会通过模拟销售报表和用户行为分析的场景，展示如何使用 `pivot_table` 快速生成商业决策所需的核心报表。 第三部分：洞察的呈现——Matplotlib与Seaborn的可视化语言 “一图胜千言”并非空谈，但错误的图表表达可能导致完全错误的决策。本书强调的不是绘制“漂亮的图”，而是绘制“有说服力的图”。 我们将从 Matplotlib 的底层架构入手，让读者理解图层（Figure, Axes, Artist）的概念，从而能够精细控制图表的每一个细节，如坐标轴刻度、图例位置、自定义注释等。 接着，我们引入基于统计学的高级库 Seaborn。重点讲解如何利用Seaborn的统计图表（如小提琴图、分布图、热力图）来揭示数据背后的分布、相关性和群组差异。本书特别强调多变量可视化的技巧，教授读者如何通过分面（Faceting）和颜色映射来同时展示三到四个变量之间的关系，从而有效避免“一图信息过载”。 第四部分：走向预测——基础统计与模型初步 数据分析的终极目标往往是预测未来或理解因果。本部分将作为读者迈向机器学习的坚实桥梁。 1. 描述性统计的深度解读： 我们不仅计算均值和方差，更深入探讨偏度、峰度和相关矩阵的业务含义。理解数据的分布形态是选择正确分析方法的关键。 2. 时间序列的初步探索： 针对金融、库存或网站流量等具有时间依赖性的数据，我们将介绍如何使用Pandas进行时间序列重采样（Resampling）、移动窗口计算（Rolling Windows），并利用基本的自相关函数（ACF/PACF）来识别序列的内在结构。 3. 线性模型的应用基础： 介绍 Statsmodels 库，用于执行回归分析。重点在于模型诊断，即如何解读R-squared、P值和残差图，判断模型是否真的有效，而不是仅仅跑出一个公式。 本书特色与价值 1. 代码即文档： 书中所有代码均是可复制、可运行的完整案例，直接取材于金融、电商和市场调研的真实数据集（经过脱敏和抽象化处理）。 2. 流程驱动： 不局限于单一工具的介绍，而是按照“提出问题 -> 数据获取 -> 数据清洗 -> 数据探索 -> 建模/可视化 -> 结论输出”的完整数据分析生命周期进行组织。 3. 思维训练： 穿插大量的“分析师视角”提示，引导读者思考“为什么是这个指标？”、“这个图表想告诉我们什么？”以及“是否存在数据偏见？”，培养数据批判性思维。 无论您的目标是搭建数据仪表盘、优化业务流程、进行学术研究，还是准备进入数据科学领域，本书都将是您手中那把能将数据转化为战略资产的瑞士军刀。 ---

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这是本好书啊，虽然古老了点，但还是给力的

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