新手学电脑急救与数据恢复 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电

作者:神龙工作室

出品人:

页数:261

译者:

出版时间:2007-6

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787115160935

丛书系列:

图书标签:

• 电脑急救
• 数据恢复
• 新手入门
• 电脑维护
• 数据备份
• 硬盘修复
• 系统故障
• 文件恢复
• 电脑安全
• 实用指南

《精通Python数据分析：从入门到实战》 在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究和社会进步的核心驱动力。掌握数据分析的技能，如同获得了洞察世界运行规律的金钥匙。本书将引领您踏上一段精彩的数据探索之旅，聚焦于当前最流行、功能最强大的数据分析工具——Python及其核心库。 本书并非一本泛泛而谈的理论书籍，而是致力于为您提供一套系统、全面且极具实践性的Python数据分析学习方案。我们深知，学习的最终目的是应用，因此，从基础概念的建立，到复杂模型的构建，每一个环节都紧密围绕实际应用场景展开。 内容概述： Python语言基础与数据处理环境搭建： 在正式进入数据分析之前，您需要一个扎实的Python基础。本书将从Python语言的基本语法、数据类型、控制结构、函数等核心概念入手，确保您能够熟练运用Python进行编程。同时，我们将详细指导您搭建强大的数据分析环境，包括Anaconda的安装与配置，Jupyter Notebook/Lab的使用，以及NumPy和Pandas这两个数据分析基石库的入门。您将学会如何高效地管理您的开发环境，为后续的学习打下坚实的基础。 Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas是Python数据分析的灵魂。本书将深入剖析Pandas的DataFrame和Series对象，这是进行数据清洗、转换、合并、重塑等操作的核心工具。您将学习如何从各种数据源（CSV、Excel、SQL数据库等）读取数据，如何进行缺失值处理、异常值检测与修正，如何运用强大的索引、切片和条件筛选功能定位您需要的数据。数据分组（groupby）、聚合（aggregate）以及数据合并（merge, join, concatenate）等高级技巧也将一一呈现，帮助您将杂乱无章的原始数据转化为整洁、有序、可供分析的格式。 NumPy：高性能数值计算的基石： NumPy作为Python科学计算的核心库，以其高效的多维数组对象和丰富的数学函数库，为数据分析提供了强大的数值计算支持。本书将重点介绍NumPy数组的操作，包括数组的创建、索引、切片、变形，以及各种数学运算、统计函数和线性代数运算。您将理解NumPy如何通过向量化操作极大地提升计算效率，为后续进行统计建模和机器学习打下基础。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化的艺术： “一图胜千言”。数据可视化是理解数据、发现模式、沟通洞察的关键。本书将全面介绍Matplotlib，它是Python最基础、最强大的绘图库，您可以利用它创建各种静态、动态、交互式的图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图、箱线图等。在此基础上，我们将引入Seaborn，一个基于Matplotlib的高级可视化库，它提供了更美观、更统计化的图表模板，能够轻松生成复杂的统计图，如热力图、分布图、分类图等，让您的数据展示更加生动、专业。 数据分析实战案例： 理论联系实际是学习的关键。本书将通过一系列精心设计的实战案例，涵盖金融、电商、医疗、市场营销等多个领域，让您在真实场景中运用所学知识。例如，您将学习如何分析用户购买行为，预测销售趋势，评估市场推广效果，识别潜在的风险因素等。每一个案例都将引导您一步步完成数据获取、预处理、探索性数据分析（EDA）、可视化呈现的全过程，并给出相应的结论与建议。 探索性数据分析（EDA）的系统方法： EDA是数据分析过程中至关重要的一环，旨在通过各种技术手段深入理解数据集的特征、结构和潜在关系。本书将系统介绍EDA的方法论，包括： 数据概览： 了解数据集的维度、数据类型、缺失值比例等基本信息。 描述性统计： 计算均值、中位数、方差、标准差、分位数等统计量，量化数据的分布特征。 数据分布可视化： 利用直方图、密度图、箱线图等直观展示变量的分布情况。 变量间关系分析： 通过散点图、相关系数矩阵、热力图等揭示变量之间的相关性和潜在的模式。 异常值检测与处理： 识别并妥善处理可能影响分析结果的异常数据。 特征工程初步： 根据数据特点，创建新的、更有信息量的特征。 进阶主题与未来方向： 在掌握了基础和实战技能后，本书还将为您展望数据分析的更广阔天地。我们将简要介绍统计建模、机器学习入门概念，以及如何将Python数据分析成果集成到更复杂的应用中。本书旨在为您打下坚实基础，激发您持续学习和探索更高级的数据科学技术的兴趣。 本书特色： 循序渐进的教学设计： 从最基础的Python概念到复杂的数据分析技术，内容组织逻辑清晰，难度循序渐进，适合零基础的学习者。 强调动手实践： 大量代码示例、练习题和实战案例，鼓励读者亲手敲代码、跑数据，在实践中巩固知识。 贴近实际应用： 案例选择贴近行业需求，帮助读者理解数据分析在解决实际问题中的价值。 权威工具聚焦： 专注于Python最核心、最常用的数据分析库，确保学习成果能够快速应用于实际工作。 清晰易懂的解释： 避免使用晦涩难懂的术语，用通俗易懂的语言解释复杂的概念，配以大量的图示和代码注释。 无论您是渴望在职场中提升竞争力的数据新手，还是希望系统学习数据分析方法的在校学生，亦或是希望将数据驱动的思想融入业务决策的管理者，《精通Python数据分析：从入门到实战》都将是您不可多得的良师益友。拿起这本书，让我们一起开启数据探索的精彩篇章！

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说实话，现在网上的教程太多了，质量参差不齐，很多都是东拼西凑，互相抄袭，看完一堆后依然不知道该信谁。我买这本书是希望得到一个系统化、经过验证的知识体系。我希望作者在撰写时，能够站在一个从未接触过硬件和操作系统底层知识的普通用户的角度去思考。比如，在讲解工具的使用时，能不能把每一步操作的预期结果都描述清楚？很多技术文档的弊端就是，一旦操作偏离了预期轨道，读者就会立刻迷失。这本书如果能多设置一些“如果出现A情况，请执行B操作；如果出现C情况，请执行D操作”的流程图或决策树，将会大大提高其实用性。我特别关注那些关于硬件层面问题的处理，比如硬盘坏道扫描、内存条接触不良导致的系统不稳定等，这些问题往往是数据丢失的导火索，如果能一并涵盖，那就体现了其“急救”的全面性。我希望它能帮我建立起一个初步的故障诊断能力，而不是只能依赖外部帮助。

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这本书的封面设计得非常醒目，蓝白相间的配色给人一种专业又亲切的感觉，书名也直白地点出了核心内容。我一直对电脑操作不太自信，尤其是遇到系统崩溃或者文件丢失时，那种手足无措的感觉简直是噩梦。所以，当我看到这本书的介绍时，立刻就被吸引住了。它承诺的“急救”和“数据恢复”正是我的痛点所在。我期望它能提供一套清晰、可操作的流程指南，让我这个电脑小白也能看懂。我特别希望书中能有大量的图文并茂的案例解析，而不是晦涩难懂的技术术语。比如，如果我的电脑突然蓝屏了，我该如何从容应对，而不是盲目重启？如果我不小心删除了重要的工作文件，有没有什么“后悔药”可以让我挽回损失？这本书如果能像一个经验丰富的技术人员在旁边手把手指导一样，那绝对是物超所值。我最看重的是，它能否真正帮助我在紧急情况下快速止血，而不是看完后依然两眼一抹黑。我希望它能覆盖从基础的系统维护到更深层次的数据抢救，让我在面对电脑故障时，心里有底，手上有招。

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这本书的定价让我略微有些犹豫，但冲着“急救”和“恢复”这两个关键词，我还是决定尝试一下。我的主要诉求是，这本书必须能够超越那些流于表面的“重启大法”和“回收站恢复”的常识性内容。我需要学习的是如何与操作系统底层的机制打交道，如何判断故障的严重程度，以及在何时应该停止自行操作，转而寻求专业帮助。我非常希望看到作者能够提供一些“防患于未然”的深度策略，比如如何设置一个行之有效的RAID或云备份系统，这样才能从根本上杜绝数据丢失的焦虑。另外，如果作者能用一种幽默风趣的笔调来讲述这些相对枯燥的技术内容，那阅读体验一定会大大提升。想象一下，如果能把冰冷的技术描述，变成一幕幕生动的“电脑病历分析”，那学习的动力就会更足。我期待这本书能成为我电脑工具箱里那件最可靠的“瑞士军刀”。

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我是一个追求效率的人，对于任何工具书，我最看重的是它的实操性和时效性。电脑技术更新换代很快，我担心一些工具和方法在当下已经过时了。我希望这本书收录的案例和软件推荐都是近几年仍广泛使用的主流方案。此外，这本书如果能深入探讨一些安全和隐私问题，我会更加欣赏。毕竟，在进行数据恢复的过程中，我们往往需要接触到非常敏感的个人信息。如何安全地使用这些恢复工具，如何确保在恢复过程中不被二次泄露，这些都是现代用户非常关心的话题。我希望作者能以负责任的态度，对这些潜在风险进行警示和指导。更进一步说，如果书中能对不同操作系统（比如Windows和Mac系统）下的恢复策略有所区分和侧重介绍，那将会大大扩展这本书的适用范围。我需要的是一本能跟上时代步伐，并且在操作细节上做到滴水不漏的实用指南。

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我是在一次不愉快的经历后才下决心买这本书的。当时我一个重要的项目文件不小心被覆盖了，我试了很多网上的方法，结果越弄越糟，最后不得不花高价请人来帮忙，费时费力，教训惨痛。这本书的标题听起来就带着一种“救命稻草”的意味，让我充满期待。我更倾向于那些讲解原理和工具使用的书籍，而不是那种只告诉你不成文步骤的说明书。我希望这本书能深入浅出地解释一下数据是如何存储和丢失的，这样我才能更好地理解恢复操作背后的逻辑。如果能介绍市面上主流的数据恢复软件的优缺点和使用技巧，那就更棒了。比如，对于固态硬盘和机械硬盘的数据恢复侧重点是否不同？软件误删、病毒破坏、物理损坏这几种情况的应对策略各有什么侧重？我希望作者能以一个过来人的身份，分享一些实用的“坑”和“捷径”，避免我走一些弯路。这本书如果能让我建立起一套完整的故障排查和数据备份意识，那它就不仅是一本“急救手册”，更是一本“预防指南”了。

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