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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:薛亮编

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2002-6

价格:18.0

装帧:平装

isbn号码:9787560611303

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 编程入门
• 教程
• 开发
• Windows应用
• 实例
• 代码
• 学习
• 实用

《驾驭数据：Python数据分析与可视化实战指南》 导论：开启数据驱动决策的新纪元 在当今这个数据洪流席卷一切的时代，数据的价值已不再是单纯的记录，而是驱动商业决策、科研探索乃至社会治理的核心动力。然而，海量数据的原始状态往往是混沌而难以驾驭的。本书《驾驭数据：Python数据分析与可视化实战指南》，正是为渴望将原始数据转化为洞察力的专业人士和学习者量身打造的实践手册。我们摒弃了繁复晦涩的理论堆砌，聚焦于最前沿、最高效的Python数据处理生态系统，旨在帮助读者快速建立起从数据采集、清洗、分析到最终可视化的完整工作流。 本书的基石在于相信“实践出真知”。因此，我们精心设计了一系列紧密结合实际商业场景的案例，确保每一步操作都有明确的业务目标支撑。通过本书的学习，读者将不仅掌握工具的使用方法，更能理解数据背后的逻辑和潜在的商业含义。 --- 第一部分：Python数据分析环境的搭建与基础（地基的夯实） 成功的分析始于稳固的基础。本部分将引导读者快速、高效地搭建起功能完备的Python数据分析环境，并巩固必要的编程基础，使读者能无缝衔接后续的复杂任务。 第一章：环境配置与工具箱初探 本章详细介绍了Anaconda发行版的安装与管理，这是数据科学领域事实上的标准配置。我们将重点讲解如何利用Conda创建独立的、相互隔离的项目环境，有效管理不同项目的依赖冲突。随后，我们将深入探讨Jupyter Notebook和JupyterLab这两个核心交互式计算环境。我们不仅会介绍它们的基本操作，更会展示如何利用Markdown、代码单元格和LaTeX公式进行结构化的报告撰写，实现代码、结果与解释的完美融合。此外，我们将初识三个最重要的库：NumPy、Pandas和Matplotlib，理解它们在数据生态系统中的核心定位。 第二章：NumPy——高效数值计算的引擎 虽然数据分析主要依赖Pandas，但理解NumPy的底层机制至关重要。本章聚焦于NumPy的多维数组（ndarray）对象，这是所有高性能数值计算的基石。我们将讲解数组的创建、索引、切片操作，以及广播（Broadcasting）机制如何简化复杂运算。特别地，我们会探讨向量化操作的优势，对比循环迭代与向量化运算在速度上的巨大差异，为后续大数据处理打下效率基础。还会涉及线性代数基础运算，为更高级的统计建模做准备。 第三章：Pandas核心：数据结构与操作的艺术 Pandas是本书的核心。本章系统讲解两大核心数据结构：Series和DataFrame。我们将详细阐述它们的创建、属性访问，以及如何高效地进行数据筛选（布尔索引）、排序和重塑。重点内容包括：如何使用`.loc[]`和`.iloc[]`进行精确的数据定位；掌握缺失值（NaN）的处理策略，包括填充（Imputation）与删除，并讨论不同填充方法的合理性选择；以及如何利用条件逻辑进行复杂的数据赋值操作，为数据清洗奠定坚实基础。 --- 第二部分：数据清洗、转换与整合（从杂乱到有序） 真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着错误、冗余和不一致性。本部分将专注于数据预处理的艺术，确保输入到分析模型中的数据是高质量的。 第四章：数据清洗实战：结构化与一致性 本章直击数据清洗的痛点。我们将探讨处理非结构化文本数据的一般方法，例如正则表达式（Regex）在字符串提取与替换中的应用，以及如何处理编码问题（如UTF-8乱码）。针对时间序列数据，我们将演示如何进行日期时间对象的解析、格式统一和时间序列的重采样（Resampling）操作，这对于金融和物联网数据分析至关重要。此外，我们将深入研究数据类型转换的陷阱，以及如何识别和处理异常值（Outliers）——是应予剔除，还是应进行转换或单独分析。 第五章：数据整合：合并、连接与重塑 数据分析很少只针对单一来源。本章教会读者如何像专业的数据库管理员一样处理多个数据集。我们将详述Pandas中的`merge()`和`join()`函数，详细区分内连接（Inner）、外连接（Outer）、左连接（Left）和右连接（Right）在不同业务场景下的适用性。对于需要从“宽表”转为“长表”或反之的情况，我们将精讲`pivot()`、`melt()`和`stack`/`unstack`方法的灵活运用，这是构建多维数据视图的关键步骤。 第六章：分组聚合与透视分析 数据分析的精髓在于“分组”和“汇总”。本章重点讲解`groupby()`的强大功能，不仅仅是简单的求和或计数，更会展示如何使用`agg()`方法同时应用多个聚合函数，以及利用`transform()`进行组内标准化等高级操作。我们将通过实际案例演示如何构建多级分组的透视表，这对于理解不同维度下的数据分布差异具有极大的洞察力。 --- 第三部分：探索性数据分析（EDA）与统计基础（发现内在模式） 在深入建模之前，充分理解数据的内在分布和关系至关重要。EDA是连接数据与洞察力的桥梁。 第七章：Matplotlib与Seaborn基础绘图 可视化是沟通分析结果的最高效方式。本章从Matplotlib的基础结构（Figure, Axes）入手，确保读者能够控制图表的每一个元素。随后引入Seaborn，利用其简洁的API快速生成更具统计意义的图形。我们将覆盖基础的分布图（直方图、KDE图）、关系图（散点图、热力图）和比较图（箱线图、小提琴图），并强调如何为图表添加清晰的标题、轴标签和图例，使其符合专业报告标准。 第八章：高级可视化：揭示复杂关系 本章将挑战更复杂的视觉表达。我们将探讨如何利用Seaborn的`pairplot`和`jointplot`快速评估变量间的两两关系。对于多变量分析，我们将详细介绍使用Facet Grids进行数据分面展示，以观察不同子群体的数据差异。此外，本章会简要介绍Plotly或Bokeh等交互式库的初步概念，展示如何创建可缩放、可悬停信息展示的动态图表，提升报告的互动性。 第九章：数据分布与统计检验入门 本章将数据分析提升到统计层面。我们将讲解集中趋势、离散程度等描述性统计量的计算与解读。重点介绍如何使用SciPy库进行基础的统计检验，例如T检验（判断两组均值是否有显著差异）和卡方检验（判断分类变量之间的独立性）。我们将强调，统计检验的结果解读远比计算过程本身重要，避免“数据挖掘谬误”。 --- 第四部分：面向业务的实战应用（从理论到生产力） 本书的最后部分将所有学到的技能整合起来，应用于典型的业务分析场景，体现Python数据分析的强大生产力。 第十章：时间序列分析实战 时间序列数据在商业预测中占据核心地位。本章将运用Pandas强大的时间序列功能，处理季节性、趋势性和随机性成分。我们将演示如何计算移动平均、指数平滑，并利用Statsmodels库进行简单的ARIMA模型拟合与预测。案例将聚焦于销量预测或网站流量趋势分析。 第十一章：关联性分析与聚类基础 理解产品或客户之间的关系是提升营销效率的关键。本章将讲解如何计算相关系数矩阵（Correlation Matrix），并使用热力图进行直观展示。随后，我们将引入无监督学习的基础——K-Means聚类算法。通过实际案例，指导读者如何选择最佳的簇数量（如肘部法则），并对聚类结果进行统计学解释，为客户细分提供数据支持。 第十二章：报告自动化与代码规范 优秀的数据分析师不仅能产出结果，还能自动化流程。本章将介绍如何将Jupyter Notebook导出为PDF或HTML报告，实现一键报告生成。最后，我们将强调Python代码的规范性（PEP 8），教授如何编写清晰、可维护的数据分析脚本，确保分析流程的复用性和团队协作的顺畅性。 --- 结语 《驾驭数据：Python数据分析与可视化实战指南》致力于成为读者从“会用”到“精通”之间的加速器。通过系统化的学习和大量的实战演练，读者将能够自信地面对任何复杂的数据集，并将其转化为清晰、有力的商业洞察。数据世界广阔无垠，本书仅是您探索之旅的坚实起点。

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说实话，当我翻开这本书时，我原本没抱太大期望，因为市面上关于编程语言的教材太多了，很多都流于表面，或者更新速度跟不上技术发展。但这本书的编排逻辑和深度，完全超出了我的预期。它在讲解核心概念时，总能做到深入浅出，不会为了追求“全而泛”而牺牲了“精而深”。比如，在讲解面向对象编程的思想时，它没有停留在抽象的定义上，而是结合VB的特性，清晰地阐述了类、对象、继承等概念在实际项目中的应用场景。这种由浅入深，循序渐进的写作风格，非常适合那些有一定基础，但希望将知识体系系统化的读者。我特别欣赏作者在每一个章节末尾设置的“陷阱回顾”环节，这些小小的测试，总能精准地指出我知识体系中的薄弱点，迫使我停下来反思和巩固。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，读完后，我感觉自己对VB的理解不再是零散的知识点拼凑，而是一个有机的整体结构。

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这部书实在让人眼前一亮，特别是对于我这种刚接触编程，对VB还处于懵懂状态的新手来说，简直是及时雨。作者的讲解方式非常贴合实际操作，不像有些教材那样枯燥地堆砌理论，而是将复杂的概念用生动的例子一步步拆解开来。记得我刚开始学的时候，光是理解变量和数据类型的区别就头疼不已，但这本书里通过一个模拟学生成绩管理的例子，让我瞬间就明白了其中的奥妙。它不是简单地告诉你“这是什么”，而是告诉你“它能用来做什么，怎么用它”。对于那些想快速上手做点东西出来的人来说，这本书的实用性毋庸置疑。它涵盖了从基础语法到界面设计，再到数据处理的完整流程，每一步都走得非常扎实。特别是关于控件的使用，讲解得非常细致，我甚至能感觉到作者在编写时，仿佛就坐在我旁边手把手地教我。这本书的价值在于，它真正做到了“授人以渔”，让我建立起了自己的编程思维框架，而不是仅仅学会了几个固定的代码片段。我强烈推荐给所有希望通过VB快速构建应用的朋友们。

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这本书的装帧设计和内容排版也值得称赞。在长时间阅读技术书籍时，视觉疲劳是常有的事，但这本书的字体大小、行距以及代码块的区分都做得非常人性化。更重要的是，它在内容上采取了一种非常“项目驱动”的模式。它不像传统的教材那样，先列出一堆语法规则，再让你自己去想如何应用。而是直接抛出一个实际的小项目，比如一个简单的库存管理系统，然后带着你一步步从需求分析到界面设计，再到数据绑定，完整地实现它。这种沉浸式的学习体验，让理论学习和实践操作完美结合。我尤其喜欢它在讲解数据库连接时，所采用的渐进式教学法，从最基础的ADO到后来的ADO.NET，每一步的过渡都处理得极其自然流畅。读完后，我感觉自己手中不再是一堆知识点，而是一个可以立刻投入使用的工具箱，里面装满了解决实际问题的利器。

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这本书的语言风格非常独特，带着一种老派的技术布道者的严谨和热情。它不会故作高深地使用晦涩的术语，也不会过于口语化而显得不专业。它似乎有一种魔力，能将编程的逻辑之美娓娓道来。我个人最看重的一点是，作者非常注重“代码的风格和可读性”。在很多示例代码中，作者不仅展示了实现功能的代码，还会附带解释为什么选择这样的命名规范，以及如何通过合理的注释提高代码的可维护性。这对于培养一个优秀的程序员来说，比单纯掌握语法技巧要重要得多。阅读过程中，我时常能感受到作者对编程这门艺术的热爱，他不仅仅是在教授工具的使用，更是在引导读者形成一种对软件质量的敬畏之心。这本书的价值在于，它不仅仅是教会你“如何做”，更重要的是塑造你“如何思考”编程问题的方式，它为我构建了一个坚实的、注重工程质量的编程基础。

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作为一名有着多年编程经验的开发者，我很少会为一个特定语言的入门教材写评价，但这次我必须破例。这本书最吸引我的地方，在于它对“效率”二字的极致追求。它没有浪费笔墨去渲染VB的历史或者与其它语言的哲学争论，而是直接切入主题，告诉你如何用最简洁、最高效的代码实现复杂的功能。我尤其喜欢其中关于错误处理和调试技巧那一章的内容。作者分享了许多业界常用的调试技巧和陷阱规避方法，这些经验之谈，远比书本上标准的语法描述要宝贵得多。很多初级教程只会告诉你代码怎么写，但这本书却告诉你代码“为什么要”这样写，以及“写错了”怎么办。它教会我的不是写代码的规范，而是写出“健壮”代码的方法论。对于我这种需要维护遗留系统或者快速开发原型项目的工程师来说，这本书提供的方法论和实践指导，极大地提升了我的工作效率，让我对VB这门语言有了全新的认识，不再将其视为一个过时的工具。

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