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出版者:机械工业出版社

作者:Jesse Feiler

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2001-4-1

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111087526

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• Web开发
• 网站设计
• 后端开发
• PHP
• MySQL
• Web应用
• 数据驱动
• 服务器端
• 编程

现代数据可视化与分析实践 书籍简介 在当今信息爆炸的时代，数据的价值日益凸显，如何有效地从海量数据中提炼洞察并清晰地传达给决策者，成为了企业和研究机构面临的核心挑战。《现代数据可视化与分析实践》一书，正是为了应对这一需求而精心编写的专业指南。本书将带您深入探索从原始数据采集、清洗、到最终形成引人入胜的可视化叙事的全过程。 本书核心内容概述 本书结构清晰，内容涵盖了数据分析和可视化领域的理论基础、前沿技术以及丰富的实战案例。我们专注于提供一套完整、可操作的知识体系，旨在帮助读者构建扎实的统计学理解和高超的视觉表达能力。 第一部分：数据基础与准备 (Foundations of Data and Preparation) 在任何有效的分析和可视化之前，数据本身的质量和结构至关重要。本部分首先从数据科学的基础概念入手，探讨了数据的类型、结构以及它们对后续处理方式的影响。 1. 数据采集与管理伦理： 我们讨论了数据获取的合法性、隐私保护规范（如GDPR、CCPA等相关框架的概述），以及构建健壮的数据管道的初步考量。这包括对API调用、数据库连接和爬虫技术在企业环境下的应用边界的探讨。 2. 数据清洗与预处理的艺术： 真实世界的数据充斥着缺失值、异常点和不一致性。本章详细剖析了处理这些“脏数据”的系统方法，包括插值技术（线性、样条插值）、异常值的识别与处理（如IQR方法、Z-Score分析），以及数据标准化与归一化的必要性及其在不同算法中的适用性。 3. 特征工程导论： 强调如何通过组合、转换现有变量来创造更有预测力的特征。内容包括时间序列数据的特征提取（如滞后项、移动平均）、分类变量的编码方法（One-Hot Encoding, Target Encoding），以及处理文本数据时的基础词袋模型构建。 第二部分：统计学思维与分析模型 (Statistical Thinking and Analytical Models) 有效的数据可视化必须建立在严谨的统计学基础之上。本部分旨在巩固读者的分析框架，确保图形所传达的信息是准确无误的。 1. 描述性统计的高级应用： 超越简单的均值和中位数，本章深入探讨了分布形状的解读（偏度和峰度）、方差分析（ANOVA）在多组别比较中的应用，以及如何利用箱线图（Box Plots）有效地展示数据的异质性。 2. 推断性统计与假设检验： 重点讲解了统计显著性的概念，如何选择合适的检验方法（t检验、卡方检验、非参数检验），以及理解P值和置信区间在商业决策中的实际意义，避免常见的统计误区。 3. 探索性数据分析 (EDA) 的系统方法： EDA不仅仅是绘制几张图，更是一种系统性的探索过程。本章指导读者如何利用散点图矩阵、相关性热力图等工具，快速识别变量间的潜在关系和数据结构中的隐藏模式。 4. 基础预测模型概述： 简要介绍了回归分析（线性、逻辑回归）在建立基线预测模型中的作用，以及如何利用残差分析来评估模型的拟合质量，为后续的趋势预测打下基础。 第三部分：数据可视化的设计原则与实践 (Principles and Practice of Data Visualization) 这是本书的核心部分，关注如何将抽象的数据转化为直观、有说服力的视觉作品。我们严格遵循认知心理学和视觉传达的原理。 1. 视觉编码与感知理论： 深入剖析了人类视觉系统如何处理颜色、形状、长度和位置等视觉变量。详细阐述了选择正确图表类型的原则——例如，何时使用折线图而非条形图，以及如何避免颜色盲人群体的访问障碍（色盲友好配色方案）。 2. 图表类型的精细选择： 系统分类和讲解了不同目的下的图表选择： 比较类： 柱状图、条形图、雷达图的适用场景。 构成类： 饼图、环形图、堆叠图的优缺点及替代方案（如树状图）。 分布类： 直方图、核密度估计图（KDE）与小提琴图的对比应用。 关系类： 散点图、气泡图在多变量关系探索中的用法。 3. 信息图表叙事结构： 学习如何构建一个清晰的故事线。内容包括标题的撰写艺术、标注点的重要性、使用注释和引导线来聚焦关键发现，以及如何设计一个能引导读者视线流动的整体布局。 4. 交互式可视化的设计哲学： 探讨了交互性如何增强探索深度，而非仅仅是装饰。重点介绍过滤、钻取（Drill-down）、悬停信息（Tooltips）的有效设计，以及如何平衡用户控制与默认引导之间的关系。 第四部分：专业工具与部署 (Professional Tools and Deployment) 本部分聚焦于实际操作层面，介绍当前业界主流的可视化工具栈，并指导读者将分析成果转化为可部署的资产。 1. 桌面分析工具的深度应用： 以行业领先的商业智能（BI）工具为蓝本，提供高阶技巧，如创建复杂计算字段、参数驱动的动态仪表盘设计，以及性能优化策略。 2. 编程环境下的可视化库精进： 侧重于使用Python（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）和R（如ggplot2）进行高度定制化的静态和交互式图表绘制。强调代码复用性和生成出版级质量图形的方法。 3. 仪表盘的构建与维护： 讨论了仪表盘（Dashboard）设计的最佳实践，包括响应式设计考量、性能监控指标（如数据加载时间、交互响应速度），以及如何建立版本控制和定期的内容更新流程。 4. 从原型到生产环境的过渡： 介绍将分析成果嵌入到现有业务系统或网站的常见集成模式，关注安全性和用户体验的一致性。 本书目标读者 本书面向数据分析师、商业智能专业人士、数据记者、市场研究人员，以及任何需要在工作中使用数据驱动决策的专业人士。无论您是刚刚接触数据可视化的初学者，还是寻求提升现有技能的资深专家，本书提供的系统性框架和详实案例都将成为您宝贵的参考资源。学习完本书，您将能够自信地将复杂的数据转化为清晰、有力的视觉洞察。

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