Haskell Data Analysis Cookbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Nishant Shukla

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2014-8-26

价格:USD 54.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781783286331

丛书系列:

图书标签:

• Haskell
• 数据挖掘
• 计算机科学
• 函数式编程
• Programming
• Haskell
• 数据分析
• 数据科学
• 统计
• 编程
• Cookbook
• 数据处理
• 函数式编程
• 机器学习
• 数据可视化

深入浅出：构建现代数据科学工具箱的实践指南 本书旨在为数据科学爱好者和专业人士提供一个全面而实用的蓝图，指导他们如何利用一系列前沿的编程语言、统计模型和机器学习技术，构建稳定、高效且可复用的数据分析流程。我们聚焦于解决实际业务场景中遇到的复杂数据挑战，强调从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到高级建模和结果部署的全生命周期管理。 第一部分：奠定坚实基础——数据获取与预处理的艺术 现代数据分析的基石在于高质量的数据。本部分将深入探讨如何从多元异构的数据源中高效地提取信息，并将其转化为可供分析的格式。 第一章：数据源的整合与弹性抓取 我们首先关注Python生态系统，特别是`Requests`库和`BeautifulSoup`/`lxml`在网页抓取中的高级应用。我们将详细演示如何构建健壮的爬虫，处理反爬机制，如动态内容渲染（通过`Selenium`的异步处理）和API密钥管理。此外，对于结构化数据，我们将介绍如何使用`SQLAlchemy`进行跨数据库（PostgreSQL, MySQL, SQLite）的连接管理和查询优化，确保数据提取的效率和原子性。重点内容包括：构建可配置的数据管道（Pipeline），实现错误重试机制和速率限制的优雅处理。 第二章：数据清洗与规范化的实用技巧 原始数据往往充斥着噪音和不一致性。本章侧重于数据清洗的实用策略。我们将深入研究Pandas库的高级功能，例如多层索引（MultiIndex）的操作、时间序列数据的重采样与时区处理。针对缺失值，我们不局限于简单的均值/中位数填充，而是探讨基于模型（如MICE多重插补）和基于上下文的预测性填充方法。分类变量的处理将涵盖标签编码、独热编码的优化实践，以及如何处理高基数（High Cardinality）的特征，例如使用目标编码（Target Encoding）的交叉验证策略，以避免过拟合。文本数据的清洗，如停用词移除、词形还原（Lemmatization）的实现细节，也将被详尽阐述。 第二部分：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 数据可视化不仅仅是制作图表，更是一种提问和发现隐藏模式的科学。本部分将指导读者超越基础的直方图和散点图，进行更具洞察力的探索。 第三章：多维数据的视觉叙事 本章的核心是高级数据可视化。我们使用`Matplotlib`和`Seaborn`构建精美的静态图表，重点在于如何设计信息密度高、不易产生误导的图表。更进一步，我们将引入`Plotly`和`Bokeh`，专注于创建交互式仪表板和探索性工具。讨论将涵盖：使用平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）分析高维特征关系，利用热力图（Heatmaps）揭示相关性矩阵的结构，以及如何通过分面（Faceting）技术隔离和比较不同子群体的数据分布。 第四章：统计推断与特征工程的桥梁 EDA的最终目标是为建模提供强有力的假设。本章聚焦于描述性统计的严谨应用。我们将运用`SciPy.stats`模块进行假设检验（如t检验、ANOVA），并解释在实际数据集中如何解读P值、置信区间和效应量。特征工程部分将涵盖：非线性特征的构建（如多项式特征、Box-Cox变换）、特征缩放的最佳实践（如RobustScaler），以及如何利用主成分分析（PCA）和t-SNE进行有效降维，为后续的建模步骤做准备。 第三部分：预测建模与机器学习的实战部署 本部分是本书的核心，涵盖了从经典回归到深度学习在数据分析中的实际应用。 第五章：回归与分类模型的选择与优化 我们将详细拆解Scikit-learn框架下的核心算法。在线性模型方面，重点分析Lasso和Ridge回归如何通过正则化控制模型的复杂度和解释性。对于非线性问题，我们将深入探讨决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost和LightGBM）的内在机制。模型优化将围绕超参数调优展开，介绍网格搜索、随机搜索以及更高效的贝叶斯优化方法（利用`Hyperopt`库），并强调使用交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）进行鲁棒性评估。 第六章：时间序列分析与预测 处理时间序列数据需要特定的工具和方法。本章将使用`Statsmodels`库，全面介绍经典的ARIMA、SARIMA模型，以及指数平滑法（ETS）。更重要的是，我们将引入现代时间序列方法，如使用Prophet库处理具有明显季节性和节假日效应的数据，并讨论如何利用机器学习模型（如Lagged Features与LSTMs）来捕捉复杂的非线性时间依赖性。评估指标将侧重于MAE、RMSE和MAPE在时间序列预测中的适用性差异。 第七章：非监督学习：聚类与异常检测 并非所有分析都有明确的标签。本章探讨无监督学习的应用。K-Means聚类算法的初始化问题和肘部法则的局限性将被讨论，并引入DBSCAN和层次聚类作为替代方案。异常检测部分，我们将实现基于统计距离的隔离森林（Isolation Forest）和局部异常因子（LOF），并展示如何将其应用于金融欺诈检测或传感器数据质量控制。 第四部分：结果的解释、验证与生产化 一个优秀的模型必须是可解释且可部署的。本部分将提升分析的可靠性和实际价值。 第八章：模型可解释性（XAI）与结果验证 在数据分析和决策制定中，仅仅有高准确率是不够的，我们必须知道模型为什么做出这样的预测。本章重点介绍LIME和SHAP（SHapley Additive exPlanations）框架，用于解释复杂的黑箱模型（如梯度提升树）。此外，我们将讨论如何构建稳健的验证集策略，包括时间序列数据的滚动预测验证，以及如何评估模型性能的公平性（Fairness Metrics）。 第九章：数据管道的自动化与部署 数据分析的价值在于持续的价值产出。本章指导读者如何将本地的Jupyter Notebook分析转化为可维护的生产系统。我们将介绍使用Apache Airflow或类似的调度工具来定义和编排复杂的ETL/ELT工作流。对于模型服务化，我们将使用`Flask`或`FastAPI`构建RESTful API，实现模型的实时预测服务，并讨论Docker化容器的使用，以确保环境的一致性。 附录：环境搭建与性能调优 本附录提供详细的软件环境配置指南，包括Conda环境管理、GPU加速库（如CUDA/cuDNN）的安装验证。同时，提供关于Pandas和NumPy操作的性能优化技巧，如向量化操作、避免不必要的拷贝以及使用Numba进行即时编译加速计算密集型函数。 本书的理念是“动手实践，解决真实问题”。每一章的讲解都伴随着详尽的代码示例和面向行业的案例分析，确保读者不仅理解理论，更能熟练地将知识转化为生产力工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆