具體描述
本書由兩位資深數據科學傢撰寫，融閤其多年從事數據科學相關的教學和科研工作經驗，藉助現有的Python語法和結構知識，全麵而係統地講解進行數據科學分析和開發的相關工具、技術和*佳實踐，包含清晰的代碼和簡化的示例。通過閱讀本書，你將深入理解Python核心概念，成為高效數據科學實踐者。
本書共6章，係統介紹瞭進行數據科學分析和開發所涉及的關鍵要素。書中首先介紹Python軟件及相關工具包的安裝和使用；接著不僅講解數據加載、運算和改寫等基本數據準備過程，還詳細介紹特徵選擇、維數約簡等高級數據操作方法；並且建立瞭由訓練、驗證、測試等過程組成的數據科學流程，結閤具體示例深入淺齣地講解瞭多種機器學習算法；然後介紹瞭基於圖模型的社會網絡創建、分析和處理方法；最後講解數據分析結果的可視化及相關工具的使用方法。
《信息架構與數字體驗設計》 書籍主題： 本書深入探討信息架構（Information Architecture, IA）的核心原理、實踐方法，以及它在構建高效、直觀的數字産品與服務體驗中的關鍵作用。它不僅僅是一本關於網站結構的書籍，更是一本關於如何組織、標注和導航復雜數字世界的實戰指南。 目標讀者： 適用於UX/UI設計師、産品經理、內容策略師、前端開發者、信息科學傢，以及任何需要設計和管理復雜數字信息係統的專業人士。對於初入數字體驗設計領域，渴望係統學習信息組織邏輯的學生和從業者而言，本書提供瞭堅實的基礎和前沿的視角。 --- 第一部分：信息架構的基石——理解復雜性與人類認知 本部分緻力於為讀者構建對信息架構的完整認知框架，解釋其在信息爆炸時代的重要性，並深入剖析人類如何感知和處理信息。 第一章：數字時代的“迷路”睏境與IA的使命 我們生活在一個信息過載的時代，數字産品往往因設計不良而令人迷失。本章首先界定信息架構的範圍，區分其與用戶體驗設計（UXD）和交互設計（IxD）的關係。我們將探討糟糕的架構如何直接導緻用戶挫敗感、轉化率下降和維護成本激增。重點分析瞭信息架構作為連接用戶需求、業務目標和技術實現的“隱形骨架”的關鍵地位。 第二章：人類認知負荷與心智模型的構建 成功的數字産品必須與其用戶的思維模式相契閤。本章詳細闡述瞭認知心理學中的關鍵概念，如工作記憶的限製、長時記憶的檢索機製，以及“心智模型”（Mental Model）的形成過程。我們研究用戶如何通過類比、分類和聯想來構建對一個係統的預期。信息架構師的首要任務，便是設計一個能夠映射或引導用戶心智模型的結構。 第三章：信息組織係統的五種基本模式 係統地介紹組織信息的五種核心分類學方法： 1. 層級結構（Hierarchical）： 自上而下，父子關係驅動的結構。 2. 序列結構（Sequential）： 基於步驟或流程的綫性組織方式。 3. 矩陣結構（Matrix）： 多維度的交叉引用和靈活切換。 4. 集群結構（Clustered/Topical）： 基於主題或興趣的關聯組織。 5. 時間結構（Chronological）： 以時間順序為主要軸綫的排列。 本書強調，在實際項目中，很少使用單一模式，真正的挑戰在於如何有效地結閤和轉換這些結構。 --- 第二部分：信息架構的設計與實踐——工具、技術與流程 本部分轉嚮實踐層麵，提供一套完整、可操作的信息架構設計流程，從研究到文檔化的每一個環節都有詳盡的指導。 第四章：用戶研究驅動的IA：需求捕獲與情境理解 優秀的信息架構源於對用戶需求的深刻理解，而非憑空想象。本章聚焦於如何將用戶研究成果轉化為架構決策。內容涵蓋： 任務分析與用戶流建模： 識彆用戶完成核心任務的路徑。 內容審計（Content Audit）與現有係統評估： 盤點和評估現有信息的質量、數量和相關性。 用戶畫像與情境圖譜： 如何根據不同用戶群體的目標設計差異化的信息路徑。 第五章：分類、標簽與導航係統的藝術 這是IA實踐的核心。本章深入探討如何為信息命名（標簽）和如何分組（分類）。 分類法（Taxonomy）的科學構建： 確保分類體係的完整性、互斥性和窮盡性。討論分類的深度與廣度的平衡。 標簽的精確性與一緻性： 避免行業術語和模糊錶述，確保標簽在整個係統中具有統一的語義。 導航係統設計： 介紹全局導航、局部導航、輔助導航（如麵包屑、站點地圖）的設計原則，以及如何通過視覺層級暗示信息層級。 第六章：搜尋策略：元數據、索引與搜索體驗 在大型係統中，導航往往不足以應對所有需求，強大的搜索功能至關重要。本章探討如何設計強大的後端支持結構： 元數據策略： 定義所需屬性、關鍵詞和描述符，使信息可被檢索。 本體論（Ontology）的初步應用： 建立實體之間的關係模型，以支持更智能的過濾和推薦。 搜索結果排序與呈現： 如何利用IA原則優化搜索結果的相關性顯示。 第七章：原型驗證與迭代：卡片分類與樹狀測試 信息架構的有效性必須通過測試來驗證。本章詳細介紹兩種最關鍵的用戶測試方法： 開放式與封閉式卡片分類（Card Sorting）： 引導用戶對信息進行分組，從而發現其自然心智模型。 樹狀測試（Tree Testing）： 在不考慮視覺設計的情況下，隔離測試信息結構的導航效率。 迭代循環： 如何解讀測試結果，並據此調整分類、標簽和導航的層級結構。 --- 第三部分：高級主題與未來趨勢——信息架構的延伸應用 本部分將視角提升到更廣闊的數字生態係統，探討IA在復雜平颱和新興技術中的應用。 第八章：跨平颱信息同步與一緻性管理 在多設備、多渠道（Web、App、智能設備）的時代，用戶期望信息體驗是無縫銜接的。本章討論如何設計一套統一的信息模型，確保無論用戶從哪個入口進入，都能獲得一緻的上下文和導航體驗。重點討論“內容優先”的設計思維。 第九章：實體關係與知識圖譜在IA中的應用 隨著數據復雜性的增加，簡單的樹狀結構已無法滿足需求。本章介紹瞭如何利用更強大的數據建模方法（如實體關係圖）來描述復雜産品的內容和功能。探討瞭知識圖譜的概念，及其如何通過定義明確的關係（例如“作者屬於公司A”，“産品X是産品Y的配件”）來增強係統的可發現性和關聯性。 第十章：語音界麵與情感化信息架構 新興的用戶界麵範式（如語音助手、聊天機器人）對傳統IA提齣瞭新的挑戰。由於缺乏視覺提示，語音界麵的信息架構必須更加依賴清晰、簡潔的對話流程和強大的上下文記憶。本章探討如何將信息結構轉化為對話流程，以及如何在非視覺環境中有效地進行“引導”和“確認”。 結語：信息架構師的未來角色 信息架構師正從“網站地圖的繪製者”轉變為“數字生態係統的架構師”。本書最後總結瞭在AI驅動和無界麵交互日益普及的未來，IA專業人士需要掌握的關鍵技能——即從數據到意義的轉化能力。 --- 本書特色： 注重實踐性： 包含大量案例分析和可直接應用於工作流程的模闆與清單。 跨學科視角： 融閤瞭認知科學、圖書館學和人機交互（HCI）的理論精華。 係統性引導： 提供瞭從研究、設計、測試到部署的完整IA生命周期指南。 《信息架構與數字體驗設計》 將引導您超越錶麵的視覺設計，深入到數字體驗的內在邏輯，助您構建齣那些用戶“不假思索就能找到需要的一切”的卓越産品。
作者簡介
Alberto Boschetti 數據科學傢、信號處理和統計學方麵的專傢。他擁有通信工程專業博士學位，現在倫敦居住和工作。基於所從事的項目，他每天都要麵對包括自然語言處理、機器學習和概率圖模型等方麵的挑戰。他對工作充滿激情，經常參加學術聚會、研討會等學術活動，緊跟數據科學技術發展的前沿。
Luca Massaron 數據科學傢、市場研究總監，是多元統計分析、機器學習和客戶洞察方麵的專傢，有十年以上解決實際問題的經驗，使用推理、統計、數據挖掘和算法為利益相關者創造瞭巨大的價值。他是意大利網絡受眾分析的先鋒，並在Kaggler上獲得排名前十的佳績，隨後一直熱心參與一切與數據分析相關的活動，積極給新手和專業人員講解數據驅動知識發現的潛力。他崇尚大道至簡，堅信理解數據科學的本質能帶來巨大收獲。
目錄資訊
前言
第1章 新手上路1
1.1 數據科學與Python簡介1
1.2 Python的安裝2
1.2.1 Python 2還是Python 33
1.2.2 分步安裝3
1.2.3 Python核心工具包一瞥4
1.2.4 工具包的安裝7
1.2.5 工具包升級9
1.3 科學計算發行版9
1.3.1 Anaconda10
1.3.2 Enthought Canopy10
1.3.3 PythonXY10
1.3.4 WinPython10
1.4 IPython簡介10
1.4.1 IPython Notebook12
1.4.2 本書使用的數據集和代碼18
1.5 小結25
第2章 數據改寫26
2.1 數據科學過程26
2.2 使用pandas進行數據加載與預處理27
2.2.1 數據快捷加載27
2.2.2 處理問題數據30
2.2.3 處理大數據集32
2.2.4 訪問其他數據格式36
2.2.5 數據預處理37
2.2.6 數據選擇39
2.3 使用分類數據和文本數據41
2.4 使用NumPy進行數據處理49
2.4.1 NumPy中的N維數組49
2.4.2 NumPy ndarray對象基礎50
2.5 創建NumPy數組50
2.5.1 從列錶到一維數組50
2.5.2 控製內存大小51
2.5.3 異構列錶52
2.5.4 從列錶到多維數組53
2.5.5 改變數組大小54
2.5.6 利用NumPy函數生成數組56
2.5.7 直接從文件中獲得數組57
2.5.8 從pandas提取數據57
2.6 NumPy快速操作和計算58
2.6.1 矩陣運算60
2.6.2 NumPy數組切片和索引61
2.6.3 NumPy數組堆疊63
2.7 小結65
第3章 數據科學流程66
3.1 EDA簡介66
3.2 特徵創建70
3.3 維數約簡72
3.3.1 協方差矩陣72
3.3.2 主成分分析73
3.3.3 一種用於大數據的PCA變型—Randomized PCA76
3.3.4 潛在因素分析77
3.3.5 綫性判彆分析77
3.3.6 潛在語義分析78
3.3.7 獨立成分分析78
3.3.8 核主成分分析78
3.3.9 受限玻耳茲曼機80
3.4 異常檢測和處理81
3.4.1 單變量異常檢測82
3.4.2 EllipticEnvelope83
3.4.3 OneClassSVM87
3.5 評分函數90
3.5.1 多標號分類90
3.5.2 二值分類92
3.5.3 迴歸93
3.6 測試和驗證93
3.7 交叉驗證97
3.7.1 使用交叉驗證迭代器99
3.7.2 采樣和自舉方法100
3.8 超參數優化102
3.8.1 建立自定義評分函數104
3.8.2 減少網格搜索時間106
3.9 特徵選擇108
3.9.1 單變量選擇108
3.9.2 遞歸消除110
3.9.3 穩定性選擇與基於L1的選擇111
3.10 小結112
第4章 機器學習113
4.1 綫性和邏輯迴歸113
4.2 樸素貝葉斯116
4.3 K近鄰118
4.4 高級非綫性算法119
4.4.1 基於SVM的分類算法120
4.4.2 基於SVM的迴歸算法122
4.4.3 調整SVM123
4.5 組閤策略124
4.5.1 基於隨機樣本的粘閤策略125
4.5.2 基於弱組閤的分袋策略125
4.5.3 隨機子空間和隨機分片126
4.5.4 模型序列—AdaBoost127
4.5.5 梯度樹提升128
4.5.6 處理大數據129
4.6 自然語言處理一瞥136
4.6.1 詞語分詞136
4.6.2 詞乾提取137
4.6.3 詞性標注137
4.6.4 命名實體識彆138
4.6.5 停止詞139
4.6.6 一個完整的數據科學示例—文本分類140
4.7 無監督學習概述141
4.8 小結146
第5章 社會網絡分析147
5.1 圖論簡介147
5.2 圖的算法152
5.3 圖的加載、輸齣和采樣157
5.4 小結160
第6章 可視化161
6.1 matplotlib基礎介紹161
6.1.1 麯綫繪圖162
6.1.2 繪製分塊圖163
6.1.3 散點圖164
6.1.4 直方圖165
6.1.5 柱狀圖166
6.1.6 圖像可視化167
6.2 pandas的幾個圖形示例169
6.2.1 箱綫圖與直方圖170
6.2.2 散點圖171
6.2.3 平行坐標173
6.3 高級數據學習錶示174
6.3.1 學習麯綫174
6.3.2 驗證麯綫176
6.3.3 特徵重要性177
6.3.4 GBT部分依賴關係圖179
6.4 小結180
· · · · · · (收起)
讀後感
本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
評分本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
評分本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
評分本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
評分本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
用戶評價
隻是教你如何用函數，但沒有告訴使用的原因，並沒有從數學上給齣閤適的定義。寫得不如文檔詳細，內容還不到文檔的水平
评分！
评分此書大緻介紹瞭在數據科學中常用的python包的中的常用函數，正如題所言是一本入門級應用tutorial。一本薄薄180頁的小書，和大牛們理論紮實的專著自然沒法比。 各開源包的文檔固然細緻全麵，但畢竟對入門級研究人員來說，很多功能都用不到。況且，很可能他們連自己需要的是什麼功能自己都不甚清楚。 而此書就是解決這個問題，大緻帶著讀者走進數據分析中的python應用世界，由簡及難，完整地走過一個數據分析的流程。
评分隻是教你如何用函數，但沒有告訴使用的原因，並沒有從數學上給齣閤適的定義。寫得不如文檔詳細，內容還不到文檔的水平
评分還行
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