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出版者:电子工业出版社

作者:孟兆宏,党留群,马云众等

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2006-3

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787121023231

丛书系列:

图书标签:

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《精通数据分析：从入门到实战》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、塑造未来的核心要素。无论是商业分析、科学研究，还是市场营销、产品优化，掌握数据分析能力已不再是可选项，而是必修课。本书旨在带领您系统学习数据分析的理论知识和实战技巧，让您能够从海量数据中挖掘有价值的洞察，并将其转化为切实可行的行动方案。 本书内容概览： 第一部分：数据分析基础理论与思维 数据分析的本质与流程： 深入剖析什么是数据分析，理解其在各个领域的应用价值。我们将系统讲解数据分析的完整流程，包括问题定义、数据收集、数据清洗、数据探索、模型构建、结果解读与报告撰写，帮助您建立清晰的分析框架。 数据类型与度量： 了解不同类型的数据（定性数据、定量数据）及其度量方式，为后续的数据处理和分析奠定基础。 统计学在数据分析中的应用： 讲解描述性统计（均值、中位数、方差、标准差等）和推断性统计（假设检验、置信区间等）的基本概念，以及它们如何帮助我们理解和描述数据特征，并从样本推断总体。 数据可视化基础： 认识到可视化在数据分析中的重要性，学习如何选择合适的图表类型（柱状图、折线图、散点图、饼图等）来直观地展示数据规律和趋势。 第二部分：核心数据分析工具与技术 Excel 在数据分析中的应用： 即使在专业工具普及的今天，Excel 依然是处理和分析中小规模数据的利器。本书将重点介绍 Excel 的数据透视表、常用函数（SUMIF, COUNTIF, VLOOKUP, INDEX/MATCH 等）、条件格式、数据验证以及基础图表制作等功能，助您高效完成日常的数据处理任务。 SQL 数据库查询与管理： 学习 SQL 语言，掌握从关系型数据库中提取、筛选、连接和聚合数据的基本操作。我们将涵盖 SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, JOIN 等核心语句，让您能够自信地从数据库中获取所需数据。 Python 数据分析入门： Python 已成为数据科学领域的首选语言。本书将为您介绍 Python 的基础语法，并重点讲解 NumPy（数值计算）和 Pandas（数据处理与分析）这两个核心库。您将学会如何使用 Pandas 进行数据导入、清洗、转换、合并、分组聚合等操作，为更复杂的分析打下坚实基础。 常用数据可视化库（Matplotlib & Seaborn）： 在 Python 中，我们将深入学习 Matplotlib 和 Seaborn 这两个强大的可视化库。从基础的折线图、散点图到更复杂的热力图、箱线图，您将学会如何创建美观且富有信息量的数据图表，有效传达分析结果。 第三部分：进阶数据分析实战模型 探索性数据分析 (EDA)： 学习如何通过统计方法和可视化技术，深入理解数据集的结构、分布、异常值和变量间的关系，为后续建模提供方向。 回归分析： 掌握线性回归、逻辑回归等基本回归模型的原理和应用，学习如何构建模型预测连续变量或分类变量。 分类模型基础： 介绍决策树、K近邻 (KNN) 等入门级分类算法，理解它们的工作原理及其应用场景。 聚类分析： 学习 K-Means 等聚类算法，理解如何将数据分成不同的组别，发现数据的内在结构。 时间序列分析简介： 简要介绍时间序列数据的特点，以及基本的趋势、季节性分析方法。 第四部分：数据分析项目实战与案例分析 真实世界数据集应用： 本书将结合多个不同领域的真实数据集，通过完整的项目流程，带领您一步步完成从数据准备到模型构建、结果解读的全过程。例如： 电商用户行为分析： 分析用户购买历史、浏览记录，以提升用户体验和销售额。 市场营销活动效果评估： 评估不同营销渠道的投入产出比，优化营销策略。 金融数据预测： 尝试构建简单模型预测股票价格或信贷风险。 构建数据分析报告： 学习如何清晰、逻辑地组织分析结果，制作专业的数据报告，有效地与非技术人员沟通分析洞察。 本书特色： 理论与实践相结合： 既有深入浅出的理论讲解，又有大量的实操案例，帮助读者将知识融会贯通。 循序渐进的学习路径： 从零基础入门，逐步深入到复杂的分析技术，适合不同基础的读者。 注重工具掌握： 重点介绍当前主流的数据分析工具和编程语言，强调实际操作能力。 案例丰富多样： 覆盖了商业、金融、市场等多个热门领域，让学习更具针对性。 通过阅读本书，您将不仅掌握一套完整的数据分析方法论，更能熟练运用各种工具和技术，将数据转化为驱动业务增长的强大引擎。无论您是想在现有岗位上提升效率，还是希望转向数据分析领域开启职业新篇章，本书都将是您宝贵的参考指南。

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坦率地说，市面上很多技术书籍都有一个通病：知识点更新太慢，或者翻译腔太重。这本书在这两方面做得非常出色。首先，内容的前瞻性令人印象深刻，它不仅仅停留在对传统接口和架构的讲解上，对于新一代的M.2固态硬盘安装规范、最新一代CPU的散热器安装技巧，乃至集成显卡驱动冲突的初步判断，都有详尽的论述，这说明作者对行业动态的跟踪非常紧密。其次，语言表达上，完全是地道的、专业的、同时又富有条理性的中文表达，没有那种生硬的直译感。每一句话都精准地传达了技术意图，使得我们在学习和记忆专业术语时，不会因为语言障碍而产生额外的认知负担。我曾遇到过一个关于BIOS设置的疑难点，在其他资料中描述得模棱两可，但在这本书里，作者通过一个简洁的表格和对比图，清晰地展示了不同选项对系统稳定性和性能的影响，这种精确性极大地提高了我的故障排除效率。

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这本书的叙述风格和市面上那些冷冰冰的技术手册截然不同，它拥有一种近乎于“工匠精神”的温度。作者在描述每一次拆装过程时，都融入了一种对硬件的敬畏感和对操作规范的坚持。我特别欣赏它对“安全第一”的强调，无论是静电防护的细节处理，还是电源拆卸时对电容残留电荷的提醒，都体现了作者多年一线经验的沉淀。与其说这是一本教程，不如说它是一本“实操经验的哲学书”。比如，在讨论硬盘数据恢复时，它不仅仅给出了软件操作流程，更深入地分析了物理损伤与逻辑损坏的本质区别，并告诫读者在面对物理损坏时，应立即停止操作，以免造成不可逆的破坏。这种对风险的预判和对操作边界的清晰界定，对于任何想深入接触硬件维护的人来说，都是至关重要的知识。它教会我的不只是“怎么做”，更是“为什么要这么做”，这种底层逻辑的建立，远比记住几个参数来得更有价值。

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这本书的排版和设计真是让人眼前一亮。封面色彩搭配既专业又不失活泼，拿到手里沉甸甸的，一看就知道内容量十足。内页纸张质量也相当不错，阅读起来眼睛很舒服，长时间盯着看也不会觉得特别疲劳。更值得称赞的是，作者在章节编排上花了不少心思。它不是那种堆砌理论知识的枯燥读物，而是像一位经验丰富的老技师在手把手地教你。从最基础的元件识别开始，到复杂的故障排查，逻辑链条环环相扣，过渡自然得仿佛在讲述一个完整的故事。尤其是那些图示和流程图，简直是神来之笔，很多晦涩难懂的概念，通过这些直观的视觉辅助一下子就清晰明了了。我特别喜欢它在讲解每个步骤时，都会穿插一些“过来人”的经验之谈，比如“注意这个螺丝孔的力矩，拧过了头主板就可能变形”，这些细节真是教科书上学不到的宝贵财富。这本书的厚度让人望而生畏，但一旦翻开，就会被它清晰的脉络和实用的技巧深深吸引住，完全不会有“大部头”的压迫感，反而觉得手里捧着的是一个可以信赖的工具箱，随时准备应对实战中的各种挑战。

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如果让我用一个词来概括这本书的价值，那一定是“系统性”。它不是零散知识点的堆砌，而是构建了一个完整、自洽的硬件维护知识体系。从最初的采购建议——如何根据预算和需求选择合适的组件，到后期的系统优化与性能调校——如何通过软件和硬件协同作用，榨取出电脑的全部潜力，这本书形成了一个从宏观到微观的闭环学习路径。我尤其欣赏它在“故障排除”部分的处理方式。作者并没有采取简单的“症状-原因-解决办法”的线性结构，而是引入了“诊断树”的概念，引导读者像侦探一样，通过排除法逐步缩小问题范围。这套方法论的训练，远比学会几个万能的重启或重装命令要高明得多。它真正培养了读者的“系统思维”能力，使我们不仅仅是一个被动的操作者，而是一个有能力独立分析和解决复杂问题的技术人员。这本书，在我看来，是硬核技术爱好者的必备参考书。

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我是一个对电子产品有浓厚兴趣的业余爱好者，之前也尝试过好几本市面上的维修指南，但往往是理论讲得头头是道，实际操作起来却发现根本对不上号，或者就是只专注于高端DIY市场，把新手完全晾在了一边。这本书的出现，完全改变了我的看法。它最让我惊喜的一点是其极强的普适性和贴近生活性。它没有高高在上地谈论只有专业实验室才用得上的尖端设备，而是将重点放在了我们日常使用最频繁的台式机和笔记本电脑上。比如，关于内存条金手指的清洁，它不仅告诉你要用橡皮擦，还细致地说明了力度和方向，甚至对比了不同清洁剂对电路板可能的腐蚀风险。这种深度和广度达到了一个绝妙的平衡。阅读过程中，我感觉作者的出发点始终是“如何让一个零基础的人快速上手并建立起解决问题的信心”，而不是炫耀作者自己多么博学。每当我在某个环节感到困惑时，翻到下一页，总能找到一个专门的“疑难点解析”栏目，用最朴实的语言将复杂问题拆解开来，这点着实让人感到温暖和被尊重。

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