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出版者:

作者:李政

出品人:

頁數:366

译者:

出版時間:2010-7

價格:35.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302222590

叢書系列:

圖書標籤:

• TP自動化計算機
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• 數據分析
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圖書名稱：深度解析：現代數據分析與可視化實戰指南 圖書簡介 本書旨在為數據分析領域的研究人員、工程師、業務分析師以及對數據驅動決策有濃厚興趣的讀者，提供一套全麵、深入且高度實戰化的現代數據分析與可視化技術體係。我們摒棄瞭傳統教材中對單一軟件工具的淺嘗輒止，轉而聚焦於如何構建一個完整、高效的數據分析工作流，並利用最前沿的開源工具和行業標準方法論，解決現實世界中復雜的業務問題。 第一部分：數據科學基石與基礎環境搭建 本部分將為讀者打下堅實的數據科學基礎。首先，我們將詳細探討數據生命周期管理的核心概念，從數據采集、清洗、存儲到最終報告的完整流程。我們不會停留於理論層麵，而是著重講解如何選擇閤適的數據庫（包括關係型數據庫如PostgreSQL和NoSQL數據庫如MongoDB）並進行高效的數據抽取、轉換與加載（ETL）操作。 重點內容包括： 1. Python環境的精細化配置： 介紹Anaconda/Miniconda環境管理、虛擬環境的創建與維護，以及確保項目可復現性的最佳實踐。 2. 核心庫的深度剖析（Pandas與NumPy）： 深入講解Pandas的DataFrame和Series底層結構，掌握矢量化操作、高級索引（如`loc`和`iloc`的高級用法），以及時間序列數據的處理技巧，包括重采樣、滾動窗口計算和時間偏移。同時，揭示NumPy在處理大規模數值計算中的性能優化策略。 3. 數據清洗與預處理的藝術： 涵蓋缺失值（NaN）的高級插補技術（如基於模型預測的插補）、異常值檢測（基於統計學和機器學習方法）以及數據標準化與規範化的選擇依據。 第二部分：統計學原理在商業決策中的應用 本部分強調“數據驅動決策”的核心在於正確的統計推斷。我們力求在應用層麵展示統計學工具的威力，而非進行純粹的數學推導。 1. 描述性統計與探索性數據分析（EDA）： 如何利用統計摘要和多維可視化（如箱綫圖、小提琴圖、散點圖矩陣）快速理解數據分布和變量間的潛在關係。 2. 推斷性統計精要： 詳盡介紹假設檢驗的流程（Z檢驗、T檢驗、卡方檢驗），重點講解如何設定零假設、選擇閤適的檢驗方法，並正確解讀P值和置信區間。特彆會針對A/B測試設計，講解如何計算樣本量、確定最小可檢測效應（MDE）以及進行多重比較的校正。 3. 迴歸分析的高級應用： 不僅限於簡單綫性迴歸，本書將詳細講解多元迴歸模型的構建、多重共綫性診斷（VIF分析）、異方差性處理以及模型診斷的關鍵步驟。同時，引入邏輯迴歸在分類問題中的應用，並討論模型的可解釋性。 第三部分：現代數據可視化與敘事 數據可視化是連接數據與人類理解的橋梁。本部分緻力於教授如何創建既美觀又富含洞察力的圖形。 1. Matplotlib與Seaborn的精通： 掌握這兩個庫的底層工作原理，學會通過自定義圖層、注解和顔色映射來創建齣版級彆的圖錶。重點講解如何利用Seaborn進行統計關係的可視化，如聯閤分布圖、成對關係圖等。 2. 交互式可視化的力量（Plotly與Bokeh）： 轉嚮交互式工具，教授如何構建可縮放、可過濾的Web端儀錶闆組件。我們將詳細演示如何利用Plotly的事件迴調機製，創建動態篩選器和鑽取功能。 3. 數據敘事與儀錶闆設計原則： 探討“少即是多”的設計哲學，如何根據受眾和分析目標選擇最恰當的可視化類型（如對比、構成、分布），以及如何運用顔色心理學和視覺層次結構來引導觀眾的注意力，最終形成有力的數據故事。 第四部分：機器學習基礎與模型評估 本部分為數據分析嚮預測建模的過渡，側重於實用性強的監督學習和非監督學習算法。 1. 特徵工程的魔力： 強調特徵工程在提升模型性能中的決定性作用。內容包括高基數分類變量的編碼（Target Encoding, Frequency Encoding）、特徵交叉、特徵選擇方法（如遞歸特徵消除RFE、基於樹模型的特徵重要性）。 2. 監督學習實戰： 深入講解決策樹、隨機森林和梯度提升機（XGBoost/LightGBM）的內在機製，並重點解析它們在結構化數據上的優勢。 3. 模型性能的量化與調優： 不僅是準確率（Accuracy），本書將詳細闡述查準率（Precision）、查全率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC值的計算與解釋。掌握交叉驗證策略（K-Fold, Stratified K-Fold）和網格搜索/隨機搜索在超參數優化中的應用。 第五部分：高級主題與項目部署 最後一部分將觸及更貼近實際生産環境的主題，確保讀者能將分析成果轉化為實際價值。 1. 時間序列預測的進階： 除瞭傳統的ARIMA模型外，我們將引入基於機器學習的時間序列預測方法（如使用Lagged Features的迴歸模型），並探討處理季節性和趨勢分解的技術。 2. 文本數據基礎處理（NLP入門）： 簡要介紹文本數據的清洗、分詞、停用詞移除，以及如何利用TF-IDF嚮量化技術將文本轉化為可供模型處理的數值特徵。 3. 分析成果的部署與自動化： 介紹如何使用Streamlit或Dash框架快速搭建一個Web應用來展示分析結果和模型預測界麵，實現分析流程的自動化調度與報告生成。 本書的結構設計遵循“理論指導實踐，實踐深化理論”的原則，通過貫穿全書的真實世界案例（如市場細分、客戶流失預測、供應鏈優化），確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”以及“為什麼這樣做”。閱讀本書後，您將能夠獨立駕馭從原始數據到可執行商業洞察的全過程。

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大一計算機科的教材，用處倒是有的，但是沒認真學，上課都用來打cs瞭。

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大一計算機科的教材，用處倒是有的，但是沒認真學，上課都用來打cs瞭。