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出版者:人民邮电出版社

作者:徐宇兵

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:1999-3-1

价格:31.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115090836

丛书系列:

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精通数据分析与可视化：从入门到精通的实战指南 本书特色： 本书聚焦于现代数据科学领域的核心技能——数据分析与可视化，旨在为读者提供一套全面、深入且极具实操性的学习路径。我们摒弃了枯燥的理论堆砌，采用大量真实世界的数据集和项目案例，引导读者从零开始，逐步掌握数据处理、分析、建模及最终的可视化呈现的全流程技术栈。 目标读者： 渴望进入数据分析领域的初学者。 希望提升现有数据处理和报告能力的职场人士（市场营销、金融、运营等）。 已经掌握基础编程语言（如Python或R），但缺乏系统数据分析框架的工程师。 需要快速将数据转化为洞察力的业务决策者。 核心内容提要： 第一部分：数据基础与环境搭建（奠定基石） 本部分将为读者打下坚实的数据科学基础。内容涵盖数据科学的完整生态系统概述，重点讲解主流编程语言（Python/R）在数据分析中的应用优势对比。 1. 开发环境的构建与优化： 详细指导如何配置Anaconda环境，掌握Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，以及如何管理虚拟环境，确保项目依赖的稳定性和可复现性。 2. 数据结构与类型深度解析： 不仅介绍基础的数据类型，更深入探讨结构化、半结构化和非结构化数据的特点。重点解析NumPy数组的高效内存管理机制，以及Pandas Series和DataFrame的底层设计哲学，为后续复杂操作打下性能基础。 3. 数据获取与导入的艺术： 涵盖从CSV、Excel到SQL数据库、NoSQL数据库（如MongoDB基础连接），以及网络爬虫（Requests, BeautifulSoup）获取实时数据的全套技术。特别关注数据导入时的编码问题、缺失值预处理策略。 第二部分：数据清洗与预处理（磨砺数据之剑） 原始数据往往是“脏”的，本部分是数据分析中最耗时但至关重要的一环。我们将展示如何高效地“驯服”混乱的数据。 1. 缺失值处理的策略选择： 区分随机缺失（MCAR）、随机依赖缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR），并实战演示均值/中位数/众数填充、回归预测填充以及基于模型（如MICE多重插补）的先进方法。 2. 异常值识别与鲁棒性处理： 介绍基于统计学（Z-Score, IQR）和基于模型（Isolation Forest, LOF）的异常值检测算法。探讨在不丢失关键信息的前提下，如何对异常值进行截断（Capping）或转换。 3. 数据转换与特征工程（Feature Engineering）： 这是数据分析师的核心竞争力。内容包括： 分类变量编码： One-Hot, Label Encoding, Target Encoding的适用场景分析。 数值变量转换： 对数、平方根、Box-Cox转换，用于处理偏态分布，优化模型性能。 时间序列特征提取： 从日期时间戳中提取年、月、日、周几、是否周末、节假日等高价值特征。 特征交叉与组合： 通过领域知识构建新的交互特征。 4. 数据重塑与合并： 深入掌握Pandas的`pivot`, `melt`, `stack`, `unstack`等高级功能，实现数据的长宽格式灵活切换，并熟练使用`merge`, `join`, `concat`进行复杂数据集的整合。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与统计推断（洞察本质） 本部分指导读者如何通过数据叙事，发现隐藏的模式、趋势和关系。 1. 描述性统计的精细化解读： 超越平均值和标准差，深入理解偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对数据分布的影响，以及分位数分析在业务理解中的作用。 2. 单变量与双变量分析： 运用直方图、箱线图、密度图，系统地分析单个变量的分布。使用散点图、相关性矩阵（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔系数）探究变量间的关系。 3. 假设检验的实战应用： 详细讲解t检验（独立样本、配对样本）、方差分析（ANOVA）以及卡方检验（Chi-Square Test）的应用边界和Python/R中的实现。重点讲解如何正确解读P值、置信区间，避免常见的统计陷阱。 4. A/B测试的数据验证： 结合实际业务场景，演示如何设计科学的A/B测试，并使用统计方法判断实验结果是否具有显著性。 第四部分：数据可视化：从图表到故事（视觉传达） 优秀的分析必须辅以清晰的视觉呈现。本部分侧重于如何使用工具将复杂的分析结果转化为易于理解的图形。 1. Matplotlib与Seaborn基础精通： 掌握两种库的核心对象模型（Figure, Axes），实现高度定制化的静态图表。深入学习Seaborn的统计绘图功能，如FacetGrid, PairGrid，用于多变量关系的快速展示。 2. 交互式可视化（Plotly与Bokeh）： 介绍如何创建支持缩放、悬停提示的交互式图表，以增强用户体验。重点案例包括交互式地图（Choropleth Maps）和动态时间序列图。 3. 叙事性可视化原则： 讲解如何选择最能表达分析结论的图表类型（避免“图表滥用”）。涵盖色彩理论在数据可视化中的应用，以及如何设计信息密度高、无干扰的仪表盘（Dashboard）布局。 4. 地理空间数据可视化入门： 简要介绍如何使用GeoPandas和Folium处理地图数据，进行区域性的数据分布可视化。 第五部分：数据分析的进阶与模型基础（展望未来） 本部分为读者向更深层次的预测分析和机器学习迈进提供桥梁。 1. 线性回归与逻辑回归的业务解读： 侧重于模型系数的解释、残差分析以及模型诊断，而非复杂的数学推导。如何利用回归模型解释业务驱动因素。 2. 基础时间序列分析： 介绍平稳性检验（ADF Test）、趋势、季节性分解。使用ARIMA模型进行初步的趋势预测。 3. 模型评估指标的深度剖析： 对于分类问题（准确率、召回率、F1-Score、ROC曲线/AUC），对于回归问题（RMSE, MAE, $R^2$），明确不同指标在不同业务场景下的重要性权衡。 全书实战导向： 本书的每一个章节都配有“代码实战演练”和“业务场景模拟”，确保读者在学习理论的同时，能够立即上手操作。学完本书，您将不仅仅是学会了工具的使用，更重要的是掌握了“像数据科学家一样思考”的分析流程和批判性思维。

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