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出版者:高等教育出版社

作者:蒋文蓉

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-07-01

价格:16.5

装帧:

isbn号码:9787040148473

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库应用
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 编程入门
• 计算机基础
• 信息技术
• 实践教程
• 高等教育

《数据之海的探索者：从零开始的数据分析实战》 在信息爆炸的时代，数据如同广袤无垠的海洋，蕴藏着无数价值。然而，如何在这片数据之海中扬帆远航，捕获有价值的“宝藏”，却是一门需要系统学习和反复实践的学问。《数据之海的探索者：从零开始的数据分析实战》正是为所有渴望掌握数据力量的探索者量身打造的指南。本书将带领读者从最基础的概念出发，一步步深入到数据分析的各个核心环节，用最通俗易懂的语言和最贴近实战的案例，让你告别“纸上谈兵”，真正成为一名能够驾驭数据的实干家。 本书内容概览： 第一部分：数据之源——认识与采集 数据世界的初探： 我们首先会为你揭开数据的神秘面纱。什么是数据？数据有哪些类型？不同的数据形态（结构化、半结构化、非结构化）将如何影响我们的分析思路？你将了解数据在现代社会中的广泛应用，从商业决策到科学研究，数据无处不在，理解它的本质是开启一切分析的第一步。 数据的获取途径： 宝藏的入口在哪里？本书将为你详细介绍各种常见的数据获取方式。我们将从最基本的Excel表格、CSV文件讲起，深入到关系型数据库（如SQL Server、MySQL）中的数据提取，并介绍如何通过API接口从网络服务获取实时数据，甚至探讨网页抓取（Web Scraping）的基本原理和常用工具，让你掌握从各种渠道“淘金”的能力。 数据采集的注意事项： 数据的质量直接决定了分析的价值。我们将强调数据采集过程中的关键环节，包括数据源的选择、采集的准确性、数据格式的统一性、以及数据量与代表性的权衡。我们会讨论如何避免常见的采集陷阱，确保你获取的数据既全面又可靠。 第二部分：数据之基——清洗与预处理 数据的“脏”与“净”： 真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着错误、缺失、重复和不一致。本部分将聚焦于数据清洗的核心技术，让你学会如何识别和处理这些“噪音”。 缺失值处理的智慧： 如何对待那些“缺席”的数据点？我们将介绍多种策略，包括删除、填充（均值、中位数、众数填充，甚至更高级的预测填充），并讨论不同策略的适用场景和潜在影响。 异常值检测与处理： 那些“特立独行”的数据点，是错误还是真正的洞察？你将学习如何使用统计方法（如Z-score、IQR）和可视化手段来检测异常值，并根据实际情况决定是移除、修正还是保留这些值。 数据格式的统一与转换： 日期格式不一致？文本单位混乱？我们将教授你如何规范化数据格式，进行必要的数据类型转换（如字符串转数字、日期格式统一），确保数据在后续分析中的兼容性。 重复值与重复记录的消除： 重复的数据不仅会干扰分析结果，还可能浪费宝贵的计算资源。本书将指导你如何高效地找出并移除重复的记录。 数据集成与合并： 当你的数据分散在多个文件或表格中时，如何将它们有效地整合起来？我们将讲解不同数据合并（Join、Merge）的操作方法，以及如何处理潜在的冲突。 文本数据预处理： 对于文本类数据，如用户评论、商品描述等，我们将介绍分词、去除停用词、词干提取/词形还原等基本文本预处理技术，为后续的文本分析奠定基础。 第三部分：数据之形——探索与可视化 数据探索性分析（EDA）的意义： 在深入分析之前，先“看懂”你的数据至关重要。EDA是理解数据特征、发现潜在关系、识别数据模式的关键步骤。 描述性统计的洞察： 平均值、中位数、标准差、方差、百分位数……这些统计量如何帮助我们快速了解数据的分布、集中趋势和离散程度？我们将详细解读常用描述性统计指标的含义与计算方法。 数据分布的可视化： 直方图、箱线图、密度图，这些图表如何直观地展示数据的分布情况？你将学会如何选择最合适的图表来呈现数据的分布特征。 变量间关系的探索： 散点图、折线图、条形图，它们如何帮助我们揭示变量之间的相关性或趋势？本书将引导你通过可视化手段探索不同变量之间的相互作用。 数据可视化的原则与技巧： 好的可视化能够清晰地传达信息，而糟糕的可视化则可能误导。我们将讨论数据可视化的基本原则，包括选择合适的图表类型、颜色的运用、标签的清晰度、以及避免视觉欺骗。 常用可视化工具的使用： 本部分将结合具体的工具（例如，使用Python的Matplotlib和Seaborn库，或者Excel的图表功能）来演示各种可视化方法的实践操作，让你能够动手绘制出有意义的数据图表。 多维度数据展示： 如何在二维图表中展示三维或更多维度的信息？我们将介绍一些进阶的可视化技巧，如气泡图、热力图等，帮助你更全面地理解数据。 第四部分：数据之器——分析与建模入门 相关性分析： 两个变量之间是否存在关联？关联的强度如何？我们将介绍如何计算和解读相关系数（如Pearson相关系数），理解其局限性。 假设检验的基本概念： 如何利用数据来检验某个假设的真伪？我们将引入假设检验的基本思想，例如p值、显著性水平等，并以简单的t检验为例，展示如何做出基于数据的判断。 回归分析的初步认识： 变量之间是否存在线性关系？我们能否用一个变量来预测另一个变量？本书将为你揭示简单线性回归的基本原理，理解回归方程的含义，并介绍如何评估模型拟合优度。 分类数据分析入门： 如何分析类别型数据？例如，分析不同用户群体的使用习惯差异。我们将触及一些基础的分类数据分析方法。 聚类分析的基本思想： 相似的数据点会自动聚集在一起。我们将介绍聚类分析的核心思想，帮助你理解如何对数据进行分组，发现隐藏的群体特征。 时间序列数据的初步探索： 数据随时间的变化有哪些模式？趋势、季节性……我们将引导你如何初步观察和分析时间序列数据的基本特征。 数据分析中的常见误区： 在分析过程中，我们很容易陷入各种误区，如混淆相关性与因果性、过度拟合、选择错误的分析方法等。本书将重点提示这些常见的陷阱，帮助你避免踩坑。 第五部分：数据之用——实战案例与进阶展望 真实世界数据分析案例剖析： 理论结合实际是最好的学习方式。本书将选取多个贴近实际工作场景的案例，例如： 电商用户行为分析： 如何分析用户的浏览、购买行为，提升用户转化率？ 市场营销效果评估： 如何量化广告投放的效果，优化营销策略？ 产品性能监控： 如何通过数据发现产品潜在问题，改进用户体验？ 销售数据预测： 如何基于历史销售数据，预测未来的销售趋势？ 通过对这些案例的详细拆解，你将学习如何将前几部分学到的知识融会贯通，形成完整的分析流程。 数据分析的流程梳理： 从明确问题、收集数据、清洗数据、探索分析、建模预测，到最终的报告撰写与决策支持，我们将为你梳理一套清晰、高效的数据分析工作流程。 数据分析工具的选择与学习路径： 除了本书中涉及的基本工具，我们将为你介绍更广泛的数据分析工具生态，包括Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）、R语言、Tableau、Power BI等，并为你规划后续深入学习的方向。 数据分析的伦理与挑战： 随着数据分析能力的提升，我们也需要关注数据隐私、数据安全以及算法偏见等重要伦理问题。本书将引导你思考这些更深层次的议题。 面向未来的数据探索： 大数据、人工智能、机器学习……数据分析的领域正在飞速发展。本书将为你展望未来的发展趋势，激发你持续学习和探索的热情。 本书特色： 零基础友好： 抛弃晦涩的术语，从最基本概念讲起，即使是数据分析领域的初学者也能轻松上手。 实战导向： 强调动手实践，通过大量的案例和练习，让你学到的知识能够迅速转化为解决实际问题的能力。 逻辑清晰： 内容循序渐进，从数据采集到最终应用，每一个环节都环环相扣，构建完整的知识体系。 工具结合： 在讲解理论的同时，穿插使用常见的分析工具（如Excel、Python等）进行演示，帮助读者理解工具如何服务于分析。 强调思维： 不仅传授技术，更注重培养读者的数据思维方式，教会你如何提出正确的问题，如何解读分析结果，如何将数据洞察转化为有价值的行动。 《数据之海的探索者：从零开始的数据分析实战》不仅仅是一本书，更是一张通往数据世界的导航图。无论你是希望提升工作效率的职场人士，还是对数据充满好奇的学生，抑或是渴望在信息时代抓住机遇的创业者，本书都将是你不可或缺的启航伙伴。准备好，一起踏上这场精彩纷呈的数据探索之旅吧！

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哎呀，拿到这本《数据库应用基础》真是让我又爱又恨。说实话，刚翻开第一页，我就被那种扑面而来的理论深度给镇住了。作者似乎非常钟情于从最底层的逻辑去剖析关系代数和范式理论，每一个定义、每一个定理都掰得清清楚楚，恨不得把所有的数学基础都搬过来佐证他的观点。我记得有那么一个下午，我对着“第三范式”那一段看了快三个小时，试图理解为什么它比第二范式更“健壮”。这本书的优势在于，它确实为你打下了极其坚固的理论地基，让你明白为什么SQL语句是那样组织的，而不是简单地告诉你“就这样写”。如果你是那种追求知其所以然的读者，想要深入理解数据库设计背后的哲学，这本书绝对能满足你。不过，说实话，对于很多只想快速上手写几个查询语句的初学者来说，前几章的阅读体验就像是在啃一块极其坚硬的石头，需要极大的毅力和清晰的头脑去攻克。我几乎是靠着咖啡因和对知识的渴望才勉强撑下来的，感觉自己像是参加了一场智力马拉 আনার，而不是轻松的阅读。

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这本书的实战部分，说实话，简直就像是开了一扇通往另一个世界的门，但那扇门后面似乎连接着一个略显陈旧的工厂。它对MySQL和SQL Server的介绍，详尽得令人发指，几乎把每一个命令的参数都一一列举。我特别欣赏作者在讲解存储过程和触发器时，那种循序渐进的引导，手把手地带着你完成一个复杂业务逻辑的自动化构建。然而，美中不足的是，书中大量案例的背景设定，总让我感觉像是回到了十年前的办公环境。那些企业管理、库存控制的例子，虽然逻辑清晰，但缺乏现代互联网应用中那种轻量化、高并发的影子。比如，讲到事务处理时，案例依然停留在传统的银行转账模型，对于微服务架构下的数据一致性挑战，几乎没有涉及。所以，对于那些期望立刻学习如何构建一个基于Spring Boot的现代API后端服务的读者来说，这本书提供的工具箱可能略显过时，需要读者自己费很大的力气，把书中的基础原理，嫁接到时下流行的框架和技术栈上。

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我必须赞扬一下这本书在“数据建模”部分的处理方式，那绝对是全书的亮点，也是我最推荐的部分。作者没有落入俗套，仅仅停留在“画ER图”的层面，而是引入了企业级数据治理的概念。他深入探讨了实体、关系、属性之间的语义清晰度问题，以及如何通过恰当的建模来规避未来的系统扩展难题。有一章专门分析了“多对多”关系的演变，从简单的中间表到引入角色和时间戳的复杂结构，分析得入木三分，几乎可以作为设计大型企业资源规划（ERP）系统的参考手册。我自己在实际工作中遇到一个关于组织架构层级权限的棘手问题，最终竟然是在这本书的某一章节的边缘注释中找到了解决思路的灵感。这本书的优点在于，它教你如何“思考”数据结构，而不是仅仅“实现”数据结构，这种思维的训练价值，远超书本本身的价格。

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这本书最让我感到“踏实”的地方，在于它对错误处理和异常管理的重视程度。很多数据库入门书籍，在讲解完增删改查的“黄金路径”后，就戛然而止，仿佛数据库在实际应用中永远不会出错一样。然而，本书却用相当大的篇幅，详细剖析了诸如死锁的识别、磁盘空间耗尽时的回滚策略，以及网络中断对长事务的影响。作者通过一系列精心设计的“故障场景”，引导我们思考在系统崩溃时，如何通过日志和恢复机制来保证数据的一致性和持久性。这种“先预见痛苦，再教授解脱之法”的叙事风格，让我受益匪浅，极大地提升了我对生产环境系统稳定性的敬畏之心。它让我明白，一个“好”的数据库应用，远不止于能跑通业务逻辑，更重要的是，它必须能在风暴来临时，稳稳地保护住数据这座堡垒。

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坦白说，这本书的排版和图示设计，让我感到一丝困惑，仿佛它是在上世纪末期的印刷厂里匆忙赶制出来的。图表的清晰度是最大的问题。那些关于B+树索引结构和查询优化器的流程图，本该是理解性能瓶颈的关键，结果却因为线条过于密集、标记模糊不清，使得我不得不反复对照文字描述才能勉强拼凑出完整的逻辑路径。尤其是涉及多表连接（JOIN）的执行计划分析时，那张巨大的嵌套循环连接示意图，简直像是一团乱麻，让人望而生畏。我甚至怀疑，作者是不是在写书时，就预设了读者拥有一个高分辨率的打印机和一双鹰眼。这对于需要视觉辅助来理解复杂算法的读者群体来说，无疑是一个不小的障碍，大大降低了学习的流畅性和效率。

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