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出版者:

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页数:287

译者:

出版时间:2009-7

价格:31.00元

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isbn号码:9787118063936

丛书系列:

图书标签:

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• 技术图纸
• 工程

好的，这是一本关于《现代数据分析与可视化》的图书简介，完全不涉及《工程制图》的内容，并且力求内容详实、自然流畅。 --- 现代数据分析与可视化：洞察驱动的决策实践 内容提要 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业、科学乃至日常决策的核心资产。然而，原始数据的价值往往被埋藏在海量噪音之下。本书《现代数据分析与可视化》旨在为渴望从数据中提炼真知灼见的读者提供一套系统、实用的操作框架与技能集。我们不探讨传统的几何构造或机械设计规范，而是聚焦于如何利用前沿的统计学原理、编程工具和视觉传达技巧，将冷冰冰的数字转化为清晰、可操作的商业智能和科学发现。 本书的编写理念是“理论指导实践，实践印证理论”。全书结构围绕数据分析的完整生命周期展开：数据获取与清洗、探索性数据分析（EDA）、统计建模与推断、以及最终的交互式数据可视化呈现。我们选择了当前工业界和学术界最流行的工具栈——以Python为主导（结合Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Plotly），辅以必要的SQL基础知识，确保读者所学技能能够立即投入到实际工作中。 核心内容深度剖析 第一部分：数据基石与预处理的艺术（The Foundation） 数据质量是分析的生命线。本部分将读者带入数据准备的复杂领域，这是分析师日常工作中最耗时的环节，却也是决定分析成败的关键。 1. 数据源的连接与整合： 我们详细讲解了如何通过SQL（结构化查询语言）高效地从关系型数据库中提取结构化数据，并探讨了处理非结构化数据（如JSON、XML、API响应）的方法。重点在于设计高效的查询语句，并理解数据仓库的基本概念。 2. 数据清洗与转换的实战策略： 数据缺失值的处理不再是简单的删除，而是需要结合业务场景选择插值（均值、中位数、回归预测）或多重插补（Multiple Imputation）策略。异常值的识别与处理将使用统计学方法（如IQR法则、Z-Score）结合箱线图进行可视化检测。此外，涵盖数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization）的必要性，以及如何进行特征工程——创建更有预测力的衍生变量。 3. 数据的探索性分析（EDA）： EDA是发现数据内在结构和潜在问题的关键步骤。本章将重点介绍如何运用描述性统计量（偏度、峰度、四分位数）来理解数据分布，并指导读者如何系统地使用双变量和多变量分析技术（如相关性矩阵、散点图矩阵）来识别变量间的关系。 第二部分：统计推断与预测建模（The Intelligence） 一旦数据准备就绪，下一步就是利用统计学工具进行推断和预测。本书严格遵循统计学的严谨性，同时强调实用性。 1. 概率论基础与抽样： 回顾了核心概率分布（正态、泊松、二项分布）在实际问题中的应用。深入讲解了中心极限定理和各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样）对保证推断有效性的作用。 2. 假设检验的严谨应用： 详细阐述了零假设与备择假设的构建，以及T检验、方差分析（ANOVA）的适用场景。重点在于正确理解P值、置信区间和统计功效（Power），避免常见的统计误判。 3. 线性与逻辑回归模型： 回归分析是预测建模的基石。我们不仅教授如何拟合最小二乘回归模型，更着重于模型诊断：残差分析、多重共线性（VIF）的检测与处理。对于分类问题，逻辑回归的概率解释和系数解读将作为重点。 4. 机器学习入门： 本书引入了现代机器学习方法，包括决策树、随机森林和梯度提升（如XGBoost）的基本原理。讲解了模型评估指标（AUC-ROC, 精确率-召回率曲线），并强调了交叉验证（Cross-Validation）在防止过拟合中的核心地位。 第三部分：数据可视化的力量与沟通（The Communication） 最好的分析如果不能被有效传达，其价值将大打折扣。本部分专注于如何利用视觉元素清晰、准确地讲述数据故事。 1. 视觉编码的理论基础： 讲解耶克斯-杜德森定律（Yerkes-Dodson Law）在图表设计中的体现，以及如何选择正确的图表类型来匹配数据结构和分析目标（例如，时间序列用折线图，比例比较用条形图，分布用直方图）。 2. 静态与动态图表精通： 通过Matplotlib和Seaborn，读者将学会绘制专业级、高度定制化的静态图表，包括地理信息的可视化（Choropleth Maps）。随后，转向Plotly和Dash，介绍如何构建响应式的、可交互的仪表板（Dashboards），允许最终用户自行探索数据维度。 3. 避免视觉误导： 本章是本书的特色之一。我们系统性地列举了在轴截断、不当使用颜色、误导性三维图表等常见的视觉陷阱，并提供了纠正这些错误的具体指导，确保分析师的沟通是诚实且有力的。 4. 数据叙事（Data Storytelling）： 最终，我们将分析过程串联起来，教授如何构建一个逻辑清晰、论点鲜明的数据报告。重点在于确定受众、提炼核心洞察，并将复杂的统计结果转化为业务行动建议。 适合读者对象 本书面向数据分析师、商业智能（BI）专业人员、市场研究人员、运营管理人员，以及所有需要基于数据做出决策的专业人士。无论您是希望从零开始建立数据分析能力的新手，还是寻求深化统计建模和可视化技能的资深从业者，本书都将为您提供实战性的指导和丰富的案例支撑。我们假设读者具备基本的编程逻辑概念，但对复杂数学推导的要求不高，重点在于工具的熟练应用和思维模式的转变。 --- 通过阅读《现代数据分析与可视化》，您将掌握的不仅仅是代码和函数，更是一种系统性的、以数据为中心的批判性思维方式。

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