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出版者:机械工业出版社

作者:常国珍

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2018-7-20

价格:99.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111603092

丛书系列:

图书标签:

Python
数据分析
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具体描述

这是一本以Python为工具，以商业实战为导向的数据科学家养成手册，从技术、业务、商业实战3个维度为有志成为数据科学家的读者提供了系统化的学习路径。

3位作者是数据科学和金融领域的资深专家，不仅技术精湛、经验丰富，而且在本书的写作上也颇下功夫：首先，将数学和算法等复杂的技术用图形化的方式来展现，尽可能降低读者的理解难度；其次，本书不是一本教科书或案例集，而是针对数据科学家的能力模型提供系统化的解决方案。

全书一共19章：内容依次围绕技术、业务和商业实战3个维度展开：

技术维度：较为系统和深度地讲解了数据挖掘、数据分析以及机器学习等数据科学中核心的技术。

业务维度：围绕宏观业务分析和微观客户分析展现了数据科学在市场研究、企业管理、客户画像与分析、精准营销、风险度量、流失预警等方面的知识点。

实战维度：以案例的形式全面展现了著名咨询公司从事客户量化分析的方法论，为读者提供了标准的数据科学工作模板。

本书脚本请到作者的Github主页上下载（https://github.com/changgz/Pydsci）。

《Python数据科学》是一本深入浅出的指南，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据科学分析的核心技能。本书内容丰富，结构清晰，从基础概念到高级技术，循序渐进地引导读者完成从数据获取、清洗、探索、建模到结果可视化的全过程。核心内容概览：本书的核心在于介绍如何利用Python强大而灵活的生态系统来应对数据科学中的各种挑战。我们将从最基础的Python语言特性入手，重点讲解那些对于数据处理至关重要的库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。第一部分：数据科学基础与Python入门 Python语言基础：对于没有Python编程经验的读者，我们将提供一个快速而实用的Python入门教程。重点讲解变量、数据类型、控制流（如if-else语句、循环）、函数以及面向对象编程的基本概念。我们将着重强调在数据科学中常用的数据结构，如列表、元组、字典和集合。 NumPy：高效的数值计算： NumPy是Python科学计算的基石。本书将详细介绍NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片、数学运算以及广播机制。我们将展示如何利用NumPy进行大规模的向量化计算，从而显著提高数据处理的效率。此外，还会涵盖NumPy在处理多维数据时的强大功能。 Pandas：强大的数据处理与分析工具： Pandas是进行数据处理和分析的利器。本书将深入讲解Pandas的核心数据结构：Series和DataFrame。我们会详细介绍如何从各种来源（如CSV、Excel、SQL数据库）读取和写入数据，如何进行数据的清洗（处理缺失值、重复值）、转换（类型转换、重塑）、合并与连接（merge, join, concatenate）以及分组聚合（groupby）。掌握Pandas将是您高效处理表格型数据的关键。第二部分：数据可视化与探索性数据分析 Matplotlib与Seaborn：绘制洞察人心的图表：数据可视化是理解数据、传达见解的重要手段。本书将全面介绍Python中最流行的两个可视化库：Matplotlib和Seaborn。我们将学习创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、直方图、箱线图、热力图等。重点将放在如何根据不同的数据类型和分析目的选择合适的图表，以及如何定制图表的各个元素（如标题、轴标签、图例、颜色）以清晰地传达信息。Seaborn作为Matplotlib的扩展，将为我们带来更美观、更具统计意义的图形。探索性数据分析（EDA）：在构建模型之前，对数据进行深入的探索至关重要。本书将指导读者如何运用前面学到的Python工具进行EDA。这包括计算描述性统计量、识别数据分布、发现异常值、探索变量之间的关系（相关性分析）以及使用可视化手段来揭示数据中的模式和趋势。我们将强调EDA在指导后续建模方向和理解模型结果中的作用。第三部分：机器学习入门与实践 Scikit-learn：全面的机器学习库： Scikit-learn是Python中最广泛使用的机器学习库之一。本书将带领读者走进机器学习的世界。我们将从监督学习入手，介绍回归（如线性回归、岭回归、Lasso回归）和分类（如逻辑回归、K近邻、支持向量机、决策树、随机森林）算法。对于无监督学习，我们将探讨聚类（如K-Means）和降维（如主成分分析PCA）技术。模型构建与评估：本书将详细讲解机器学习模型的完整生命周期。这包括数据预处理（特征缩放、编码）、模型选择、训练、超参数调优（网格搜索、随机搜索）以及模型性能评估。我们将学习使用交叉验证等技术来稳健地评估模型，并理解各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差）的意义和适用场景。特征工程：如何有效地选择和构建特征是决定模型性能的关键。本书将介绍常见的特征工程技术，包括特征选择、特征提取、特征创建以及处理类别型特征和缺失值等。本书特色：实战驱动：本书不拘泥于理论，而是通过大量贴近实际的案例和代码示例来讲解概念，让读者在动手实践中学习。循序渐进：内容从易到难，由浅入深，即使是编程新手也能逐步掌握数据科学的核心技能。工具全面：涵盖了Python数据科学领域最核心、最常用的工具库，为读者打下坚实基础。易于理解：语言通俗易懂，避免了过于晦涩的术语，力求让每一位读者都能轻松理解。适合读者：本书适合以下人群：希望学习如何使用Python进行数据分析和可视化的初学者。对数据科学感兴趣，希望入门机器学习领域的学生或开发者。需要提升数据处理和分析能力的在职专业人士，如市场分析师、业务分析师、统计人员等。任何希望利用Python工具解决实际数据问题的读者。通过阅读《Python数据科学》，您将获得一套强大的数据科学工具箱，并能够独立地从数据中提取有价值的见解，为您的学习、工作和研究提供强有力的支持。

作者简介

常国珍

资深数据科学专家和金融技术专家。北京大学会计学博士，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。

2005年进入数据科学领域，先后在亚信、德勤等企业从事电信、金融行业数据挖掘工作，现就职于中银消费金融有限公司数据管理部。专注于消费金融领域的数据治理、客户智能与风险智能。

赵仁乾

资深数据科学家，在电信大数据和机器学习领域有丰富的实践经验。

现就职于北京电信规划设计院任高级经济师，负责通信、ICT项目工程与业务咨询，专注电信市场数据分析，重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、大数据及人工智能运营规划等。

张秋剑

资深大数据专家和金融行业技术专家，上海师范大学计算机科学技术硕士。

现任星环科技金融事业部总监，大数据技术架构行业顾问专家，云析学院发起人，AICUG社区联合发起人，曾在IEEE等期刊发表多篇论文。目前主要为银行、证券和保险等行业客户提供大数据平台及人工智能平台的整体规划和项目建设等工作。

目录信息

前言
第1章数据科学家的武器库
1.1数据科学的基本概念
1.2数理统计技术
1.2.1描述性统计分析
1.2.2统计推断与统计建模
1.3数据挖掘的技术与方法
1.4描述性数据挖掘算法示例
1.4.1聚类分析——客户细分
1.4.2关联规则分析
1.5预测性数据挖掘算法示例
1.5.1决策树
1.5.2KNN算法
1.5.3Logistic回归
1.5.4神经网络
1.5.5支持向量机
1.5.6集成学习
1.5.7预测类模型讲解
1.5.8预测类模型评估概述
第2章Python概述
2.1Python概述
2.1.1Python简介
2.1.2Python与数据科学
2.1.3Python2与Python3
2.2Anaconda Python的安装、使用
2.2.1下载与安装
2.2.2使用Jupyter Notebook
2.2.3使用Spyder
2.2.4使用conda或pip管理
第三方库
第3章数据科学的Python编程基础
3.1Python的基本数据类型
3.1.1字符串(str)
3.1.2浮点数和整数（float、int）
3.1.3布尔值（Bool：True/False）
3.1.4其他
3.2Python的基本数据结构
3.2.1列表（list）
3.2.2元组（tuple）
3.2.3集合（set）
3.2.4字典（dict）
3.3Python的程序控制
3.3.1三种基本的编程结构简介
3.3.2顺承结构
3.3.3分支结构
3.3.4循环结构
3.4Python的函数与模块
3.4.1Python的函数
3.4.2Python的模块
3.5Pandas读取结构化数据
3.5.1读取数据
3.5.2写出数据
第4章描述性统计分析与绘图
4.1描述性统计进行数据探索
4.1.1变量度量类型与分布类型
4.1.2分类变量的统计量
4.1.3连续变量的分布与集中趋势
4.1.4连续变量的离散程度
4.1.5数据分布的对称与高矮
4.2制作报表与统计制图
4.3制图的步骤
第5章数据整合和数据清洗
5.1数据整合
5.1.1行列操作
5.1.2条件查询
5.1.3横向连接
5.1.4纵向合并
5.1.5排序
5.1.6分组汇总
5.1.7拆分、堆叠列
5.1.8赋值与条件赋值
5.2数据清洗
5.2.1重复值处理
5.2.2缺失值处理
5.2.3噪声值处理
5.3RFM方法在客户行为分析上的运用
5.3.1行为特征提取的RFM方法论
5.3.2使用RFM方法计算变量
5.3.3数据整理与汇报
第6章数据科学的统计推断基础
6.1基本的统计学概念
6.1.1总体与样本
6.1.2统计量
6.1.3点估计、区间估计和中心极限定理
6.2假设检验与单样本t检验
6.2.1假设检验
6.2.2单样本t检验
6.3双样本t检验
6.4方差分析（分类变量和连续变量关系检验）
6.4.1单因素方差分析
6.4.2多因素方差分析
6.5相关分析（两连续变量关系检验）
6.5.1相关系数
6.5.2散点矩阵图
6.6卡方检验（二分类变量关系检验）
6.6.1列联表
6.6.2卡方检验
第7章客户价值预测：线性回归模型与诊断
7.1线性回归
7.1.1简单线性回归
7.1.2多元线性回归
7.1.3多元线性回归的变量筛选
7.2线性回归诊断
7.2.1残差分析
7.2.2强影响点分析
7.2.3多重共线性分析
7.2.4小结线性回归诊断
7.3正则化方法
7.3.1岭回归
7.3.2LASSO回归
第8章Logistic回归构建初始信用评级
8.1Logistic回归的相关关系分析
8.2Logistic回归模型及实现
8.2.1Logistic回归与发生比
8.2.2Logistic回归的基本原理
8.2.3在Python中实现Logistic回归
8.3Logistic回归的极大似然估计
8.3.1极大似然估计的概念
8.3.2Logistics回归的极大似然估计
8.4模型评估
8.4.1模型评估方法
8.4.2ROC曲线的概念
8.4.3在Python中实现ROC曲线
第9章使用决策树进行初始信用评级
9.1决策树概述
9.2决策树算法
9.2.1ID3建树算法原理
9.2.2C4.5建树算法原理
9.2.3CART建树算法原理
9.2.4决策树的剪枝
9.3在Python中实现决策树
9.3.1建模
9.3.2模型评估
9.3.3决策树的可视化
9.3.4参数搜索调优
第10章神经网络
10.1神经元模型
10.2单层感知器
10.3BP神经网络
10.4多层感知器的scikitlearn代码实现
第11章分类器入门：最近邻域与朴素贝叶斯
11.1KNN算法
11.1.1KNN算法原理
11.1.2在Python中实现KNN算法
11.2朴素贝叶斯分类
11.2.1贝叶斯公式
11.2.2朴素贝叶斯分类原理
11.2.3朴素贝叶斯的参数估计
11.2.4在Python中实现朴素贝叶斯
第12章高级分类器：支持向量机
12.1线性可分与线性不可分
12.2线性可分支持向量机
12.2.1函数间隔和几何间隔
12.2.2学习策略
12.2.3对偶方法求解
12.2.4线性可分支持向量机例题
12.3线性支持向量机与软间隔最大化
12.4非线性支持向量机与核函数
12.4.1核函数
12.4.2非线性支持向量机的学习
12.4.3示例与Python实现
12.5使用支持向量机的案例
第13章连续变量的特征选择与转换
13.1方法概述
13.2主成分分析
13.2.1主成分分析简介
13.2.2主成分分析原理
13.2.3主成分分析的运用
13.2.4在Python中实现主成分分析
13.3基于主成分的冗余变量筛选
13.4因子分析
13.4.1因子分析模型
13.4.2因子分析算法
13.4.3在Python中实现因子分析
第14章客户分群与聚类
14.1聚类算法概述
14.2聚类算法基本概念
14.2.1变量标准化与分布形态转换
14.2.2变量的维度分析
14.3聚类模型的评估
14.4层次聚类
14.4.1层次聚类原理
14.4.2层次聚类在Python中的实现
14.5基于划分的聚类
14.5.1kmeans聚类原理
14.5.2kmeans聚类的应用场景
14.5.3在Python中实现kmeans聚类
14.6基于密度的聚类
14.6.1详谈基于密度聚类
14.6.2在Python中实现密度聚类
14.7案例:通信客户业务使用偏好聚类
14.7.1保持原始变量分布形态进行聚类
14.7.2对变量进行分布形态转换后聚类
第15章关联规则
15.1关联规则
15.1.1关联规则的一些概念
15.1.2Apriori算法原理
15.1.3在Python中实现关联规则
15.2序列模式
15.2.1序列模式简介与概念
15.2.2序列模式算法
15.2.3在Python中实现序列模式
第16章排序模型的不平衡分类处理
16.1不平衡分类概述
16.2欠采样法
16.2.1随机欠采样法
16.2.2Tomek Link法
16.3过采样法
16.3.1随机过采样法
16.3.2SMOTE法
16.4综合采样法
16.5在Python中实现不平衡分类处理
第17章集成学习
17.1集成学习概述
17.2Bagging
17.2.1Bagging算法实现
17.2.2随机森林
17.3Boosting
17.4偏差（Bias）、方差（Variance）与集成方法
17.4.1偏差与方差
17.4.2Bagging与Boosting的直观理解
第18章时间序列建模
18.1认识时间序列
18.2效应分解法时间序列分析
18.3平稳时间序列分析ARMA模型
18.3.1平稳时间序列
18.3.2ARMA模型
18.3.3在Python中进行AR建模
18.4非平稳时间序列分析ARIMA模型
18.4.1差分与ARIMA模型
18.4.2在Python中进行ARIMA建模
18.5ARIMA方法建模总结
第19章商业数据挖掘案例
19.1个人贷款违约预测模型
19.1.1数据介绍
19.1.2业务分析
19.1.3数据理解
19.1.4数据整理
19.1.5建立分析模型
19.1.6模型运用
19.1.7流程回顾
19.2慈善机构精准营销案例
19.2.1构造营销响应模型
19.2.2构造客户价值预测模型
19.2.3制订营销策略
19.2.4案例过程回顾与不足
19.3旅游企业客户洞察案例
19.3.1案例说明
19.3.2数据预处理
19.3.3使用kmeans聚类建模
19.3.4对各个簇的特征进行描述
19.4个人3C产品精准营销案例
19.4.1案例说明
19.4.2数据预处理
19.4.3建模
19.4.4模型评估
19.4.5下一步建议
附录A 数据说明
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

近几年Python成为数据科学行业中大受欢迎的编程语言，初看了一下目前录，这本书为总结一下数据科学家和工程师几个最实用的python库以各种函数。如果你是正在学习Python的学生，我想你能从书中找到学习的重心。关键是这几个作者都还是蛮牛的数据科学专家。这本书其实也可做一...

评分☆☆☆☆☆

在知乎上看到一个喜欢的专栏给这本书打广告看了一下目录觉得还不错然后来到豆瓣看看短评,但看起来都是刷的好评不过觉得这本书应该还行便买来看看刚看到了第5章我惊了这么多小错误我觉得是不是没有细心的勘误啊连我这小白都找出了很多错误才看到第5章就已经这样了贴...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的统计学基础讲解部分，可以说是整个体系中的“定海神针”。我过去在学习统计模型时，总是因为公式的抽象而感到困惑，但这本书的叙述方式巧妙地将理论与Python的SciPy库结合了起来。它没有用过于艰涩的数学语言去描述概率分布和假设检验，而是通过模拟实验和实际数据的案例来直观展示这些概念是如何在编程环境中实现的。例如，它对贝叶斯推断的介绍，不是停留在公式推导，而是通过一个实际的A/B测试案例，手把手教你如何用Python代码来更新信念。这种“边学理论边编程实现”的路径，极大地增强了学习的趣味性和实用性。当我真正能够用代码跑出一个p值，并根据结果做出业务判断时，那种掌握了科学方法的自信感是无与伦比的。它成功地架起了纯粹的数学理论和工程实践之间的桥梁，让统计学不再是高高在上的理论，而是触手可及的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和学习体验，可以说是达到了行业的顶尖水准。它的排版设计非常现代和易读，代码块的格式化做得极好，使得在终端或Jupyter Notebook中运行代码时，对照书本几乎没有歧义。更重要的是，作者似乎预料到了读者在学习过程中可能会遇到的环境配置问题，书中提供了非常详细的指南，确保不同操作系统背景的读者都能顺利搭建起所需的开发环境。此外，书中每一个章节后的“思考题”和“进阶挑战”环节，都非常具有引导性，它们不仅仅是简单的练习，更是鼓励读者去探索数据科学领域的更深层次的应用场景。我已经把书中的代码库克隆下来，并不断在上面添加自己的注释和修改，这套完整的学习闭环，让这本书不仅仅是一本参考手册，更像是一位耐心的、全天候在线的私人导师，引导我持续进步，而不是读完就束之高阁的“一遍书”。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它在可视化呈现上的深度所吸引。很多号称数据科学的书籍，最后都会草草带过图表制作，但《Python数据科学》在这里真正展现了其专业性。它不仅仅停留在Matplotlib的皮毛上，而是深入探讨了Seaborn的统计图形绘制能力，以及如何利用Plotly创建交互式的可视化界面。我特别喜欢作者对“讲故事”的强调，书中多次指出，好的数据分析最终要通过有效的视觉传达来说服听众。它没有简单地堆砌函数调用，而是结合了色彩理论、图表选择的原则，比如什么时候应该用箱线图，什么时候散点图能更好地揭示相关性。这种理论与实践相结合的教学方式，极大地提升了我对数据解读的敏感度。我尝试用书中的方法重做了我上个月工作报告中的几张图表，效果立竿见影，信息密度和美观度都得到了质的飞跃。对于需要经常向管理层汇报结果的专业人士来说，这本书简直是提升汇报质量的秘密武器。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python数据科学》简直是为我这种想从零开始构建数据分析能力的人量身定做的。首先要说的是它的内容组织，简直是教科书级别的清晰。作者似乎非常理解初学者的痛点，从最基础的Python环境配置讲起，不厌其烦地解释了为什么需要NumPy和Pandas，以及它们在处理大规模数据集时的魔力所在。我尤其欣赏它在Pandas部分花费的篇幅，DataFrame的操作简直被剖析到了骨子里，无论是数据清洗、缺失值处理，还是多表连接与重塑，都有详尽的示例代码和对应的运行结果分析。读完这一部分，我感觉自己像拿到了一个瑞士军刀，面对任何杂乱无章的原始数据都能游刃有余地进行初步的探索和准备。书中对于`apply`、`groupby`这些核心函数的讲解，更是深入浅出，结合了实际的商业案例，让我明白这些操作不仅仅是语法技巧，更是解决实际问题的核心工具。对于那些习惯于电子表格操作，想平滑过渡到编程世界的用户来说，这本书提供了完美的脚手架，让他们在不感到技术恐慌的情况下，迅速掌握数据处理的精髓。那种豁然开朗的感觉，真的很棒。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是它对机器学习流程的覆盖深度和结构清晰度。虽然这本书的主旨是“数据科学”，但它并没有回避现代数据分析的核心——预测建模。作者非常明智地选择了Scikit-learn作为主要的建模框架，并围绕它构建了一个完整的项目流程。从特征工程（特征选择、缩放、编码）到模型选择（线性模型、树模型、集成方法），每一步骤都有详尽的代码演示。特别是它对模型评估指标的讲解，如精确率、召回率、ROC曲线的意义，讲解得比我大学里学的还要透彻，因为它直接关联到模型的实际表现。读完这部分，我立刻能够自信地着手构建自己的第一个分类器。这本书的厉害之处在于，它没有试图把所有复杂的算法都讲成“黑箱”，而是强调了理解模型背后的假设和局限性，这对于任何想成为专业数据科学家的读者来说，都是至关重要的思维训练。

评分☆☆☆☆☆

学过老师的配套课程看到老师出书了果断入手

评分☆☆☆☆☆

确认过眼神，是你要找的数据科学的书～，很实用讲解清晰～

评分☆☆☆☆☆

从入门到进阶，内容广度和深度都是一流

评分☆☆☆☆☆

写的真不错，讲很细致

评分☆☆☆☆☆

本书从数据挖掘、数据分析、机器学习等维度讲解了如何用Python进行数据科学实践。