一学必会 新手学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:居维玲 编

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2010-6

价格:39.80元

装帧:

isbn号码:9787802435339

丛书系列:

图书标签:

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• 入门指南

《精通数据分析：从入门到精通的实战指南》 （注：此简介不包含您提供的书名《一学必会 新手学》中的任何内容，聚焦于数据分析领域） --- 内容提要：驾驭数据洪流，驱动商业决策 在这个数据爆炸的时代，数据不再仅仅是信息的载体，而是驱动现代商业、科研乃至日常决策的核心资产。然而，面对海量的原始数据，如何将其转化为有洞察力的、可执行的商业智能，却是一门深奥的学问。《精通数据分析：从入门到精通的实战指南》正是为此而生，它是一本面向所有渴望掌握数据分析技能的专业人士和进阶学习者的全景式、操作驱动型教材。 本书并非传统的理论堆砌，而是紧密结合行业前沿实践，旨在带领读者建立一个全面、扎实且富有实战性的数据分析思维框架和技术栈。我们深知，数据分析的精髓在于“提问、获取、清洗、建模、解释、可视化”这一完整闭环的流畅执行。因此，全书的结构设计，严格遵循这一工作流程，确保读者每学一步，都能立即应用于真实场景。 第一部分：数据思维与基础奠基——构建分析的基石（约300字） 在深入技术细节之前，本书首先致力于培养读者正确的“数据思维”。我们探讨了数据在不同业务场景中的角色定位、分析伦理以及如何将模糊的商业问题转化为清晰、可量化的分析目标（Problem Framing）。 本部分详细介绍了数据生命周期管理，包括数据源的识别、数据治理的基础概念，以及如何区分描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析这四大层次。我们将重点讲解统计学在数据分析中的核心地位，包括描述性统计（均值、中位数、方差、偏态、峰度）的应用边界，以及推断性统计（假设检验、置信区间）如何帮助我们从样本推导出对整体的可靠结论。这一部分确保读者在面对任何数据集时，都有一个清晰的路线图和稳固的统计学基础，避免“工具滥用”或“结论误导”。 第二部分：数据获取与清洗——数据分析的“体力活”与“艺术”（约450字） 业界普遍认为，数据分析工作80%的时间花费在数据准备上，其重要性不言而喻。本部分是本书的实践核心之一，专注于如何高效、准确地处理原始数据。 我们提供了详尽的SQL实战指南，覆盖从基础查询、复杂JOIN操作到窗口函数（Window Functions）的高级应用，确保读者能够熟练地从关系型数据库中提取所需数据。对于非结构化和半结构化数据（如API返回的JSON、网页抓取的数据），本书提供了使用Python库（如`Requests`和`BeautifulSoup`）进行数据采集的成熟范例。 数据清洗是本书的重点难点突破区。我们将系统性地讲解缺失值处理策略（插补法、删除法）、异常值检测与处理（IQR、Z-Score、隔离森林等）以及数据类型转换和格式统一。此外，我们深入探讨了数据转换技术，如特征编码（One-Hot Encoding, Target Encoding）和特征缩放（标准化、归一化），这些步骤对于后续的建模效果至关重要。通过大量的实战代码示例，读者将学会如何像经验丰富的“数据侦探”一样，快速识别和解决数据质量问题。 第三部分：核心分析技术与建模——洞察力的引擎（约450字） 掌握了干净的数据后，接下来的任务是如何从中挖掘价值。本部分将读者带入高级分析和机器学习模型构建的核心领域。 A. 探索性数据分析（EDA）的艺术： 我们强调EDA不应只是图表堆砌，而应是带着假设去探索。通过使用`Pandas`, `NumPy`和`Matplotlib`/`Seaborn`，我们将演示如何通过多维度切片、分组聚合和时间序列分解，快速发现数据中的趋势、季节性和潜在关联。 B. 预测模型与回归分析： 从最基础的线性回归到多元回归，本书不仅教授如何拟合模型，更重要的是如何评估模型（R-squared, p-values, 残差分析）。随后，我们深入讲解了逻辑回归在分类问题中的应用，以及如何正确解读系数的商业含义。 C. 进阶算法速览与应用： 本部分为希望向数据科学家进阶的读者准备了决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost/LightGBM）的实战入门。重点在于模型选择的原则（偏差-方差权衡）、交叉验证策略，以及关键的性能指标（AUC-ROC, Precision, Recall, F1-Score）在不同业务场景下的取舍。 第四部分：结果的沟通与商业落地——将数据转化为行动（约300字） 再完美的分析，如果无法被决策者理解和接受，其价值也将大打折扣。本书的最后一部分聚焦于数据叙事（Data Storytelling）和报告可视化。 我们摒弃了平庸的图表设计，转而推广“少即是多”的原则，专注于如何通过图表设计（如避免3D图、合理利用颜色、清晰的标题和注释）来最大化信息的传递效率。本书提供了使用商业智能（BI）工具（如Tableau或Power BI）构建交互式仪表板的实战案例，强调仪表板设计应围绕关键绩效指标（KPIs）和用户旅程展开。 最后，我们讨论了如何构建一个有说服力的分析报告，包括：结构化的论点提炼、风险披露以及清晰的行动建议（Recommendations）。本书旨在将技术专家培养成能够自信地站在会议室中央，用数据捍卫观点、推动变革的商业伙伴。 本书特色 1. 项目驱动学习： 全书贯穿三个大型案例研究（如电商用户流失分析、供应链优化预测、市场活动效果评估），确保知识的连续应用。 2. 工具箱全面性： 覆盖Python（Pandas, Scikit-learn）、SQL、以及主流可视化工具的最佳实践。 3. 强调业务洞察： 拒绝纯粹的技术堆砌，每一项技术讲解都紧密联系其带来的商业价值和潜在陷阱。 4. 面向未来： 包含对A/B测试设计、因果推断基础概念的介绍，为读者打下持续学习的坚实基础。 无论您是刚接触数据分析的职场新人，还是希望系统化整理现有知识体系的中层分析师，《精通数据分析：从入门到精通的实战指南》都将是您通往数据驱动决策之路的最佳伙伴。

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