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出版者:机械工业出版社

作者:甘登岱

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2005-3-1

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111159339

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• 数据分析
• Python
• 数据挖掘
• 数据可视化
• 统计分析
• 机器学习
• 数据预处理
• 商业分析
• 数据科学

EDA培训教程 这是一本面向所有想要深入了解数据分析领域，特别是需要掌握EDA（探索性数据分析）技能的读者的入门级到进阶级指南。 在当今信息爆炸的时代，数据早已渗透到我们生活的方方面面，从商业决策到科学研究，从市场趋势到用户行为，数据的价值愈发凸显。然而，原始数据往往是杂乱无章、隐藏着各种模式和关联的。如何从这些海量数据中提炼出有价值的见解，为后续的建模、预测和决策提供坚实的基础，成为了一项关键技能。这正是EDA（探索性数据分析）大显身手的领域。 《EDA培训教程》 致力于为您开启一段全面而深入的数据探索之旅。本书并非仅仅罗列枯燥的理论，而是以实践为导向，通过大量贴近实际应用场景的案例，引导您一步步掌握EDA的核心概念、方法和技巧。无论您是数据分析初学者，还是希望系统性地梳理和提升EDA能力的专业人士，本书都将是您不可或缺的良师益友。 本书内容概览： 第一篇：数据探索的基石 数据与分析的魅力： 什么是数据？为什么数据分析如此重要？我们将从宏观角度阐述数据在现代社会中的地位，以及数据分析所能带来的巨大价值。您将了解不同类型的数据（数值型、类别型、时间序列型等）及其特点，为后续的分析打下基础。 Python的强大助力： Python作为当今数据科学领域最受欢迎的编程语言之一，拥有丰富的库和工具支持EDA。本书将重点介绍NumPy（用于高效数值计算）和Pandas（用于数据处理和分析）这两个核心库。您将学习如何使用它们进行数据的读取、清洗、转换和初步的结构化组织，为高效的数据探索做好准备。 数据质量的守护者： 真实世界的数据往往存在各种问题，如缺失值、异常值、重复数据等。本书将详细讲解如何识别和处理这些数据质量问题。您将掌握多种缺失值填充策略（均值、中位数、众数、插值等）、异常值检测与处理方法（箱线图、Z-score、IQR等），以及数据去重技巧，确保您的分析基于干净、可靠的数据。 第二篇：洞察数据的多维度视角 描述性统计的精髓： 了解数据的基本分布和特征是EDA的关键。本书将深入讲解描述性统计的概念，包括均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等，并演示如何利用Python代码计算和解读这些统计量，从而初步把握数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 可视化数据的力量： “一图胜千言”。数据可视化是EDA中最直观、最有力的工具。本书将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的Python可视化库。您将学习如何绘制各种类型的图表，如： 直方图 (Histograms): 查看单个数值变量的分布。 箱线图 (Box Plots): 识别异常值和比较不同分组的分布。 散点图 (Scatter Plots): 探索两个数值变量之间的关系。 线图 (Line Plots): 分析时间序列数据或变量随某个连续变量的变化趋势。 柱状图 (Bar Charts): 比较不同类别数据的频率或数值。 热力图 (Heatmaps): 可视化相关性矩阵或多维数据之间的关系。 小提琴图 (Violin Plots): 结合箱线图和核密度估计，更全面地展示数据分布。 配对图 (Pair Plots): 同时展示多个数值变量之间的两两关系和各自的分布。 通过丰富的图表示例，您将学会如何选择最合适的图表来揭示数据中的隐藏模式、关联和趋势。 变量之间的关系探索： 除了单独分析变量，探索变量之间的关系同样重要。本书将引导您学习如何： 相关性分析 (Correlation Analysis): 计算数值变量之间的 Pearson、Kendall、Spearman 相关系数，并利用相关性矩阵和热力图直观展示。 分组分析 (Group Analysis): 使用 `groupby()` 方法，按类别变量对数据进行分组，并计算分组后的统计量（如平均值、总和、计数等），从而揭示不同群体间的差异。 交叉表 (Cross-tabulation): 分析两个类别变量之间的联合分布和依赖关系。 第三篇：进阶的探索与实践 降维技术初步： 在处理高维数据时，降维技术能够帮助我们简化模型，提高效率。本书将简单介绍主成分分析 (PCA) 的基本原理及其在EDA中的应用，帮助您理解如何提取数据的主要特征。 特征工程的启蒙： 特征工程是构建有效模型的重要一步，EDA是特征工程的有力支撑。您将了解如何根据EDA的发现，对现有特征进行转换、组合或创建新的特征，以提升模型的性能。 实战案例分析： 本书精选了多个来自不同领域的真实数据集，如电商用户行为、金融市场数据、医疗健康数据等，并通过完整的EDA流程进行分析。这些案例将帮助您将所学知识融会贯通，并在实际项目中灵活运用EDA技巧。 报告与沟通： EDA的最终目的是为了产生可解释的见解，并有效地传达给他人。本书将指导您如何组织EDA过程中的发现，撰写清晰的分析报告，并利用可视化图表辅助您的沟通。 学习本书，您将获得： 扎实的EDA理论基础。 熟练运用Python进行数据处理和分析的能力。 掌握数据可视化的核心技巧，能从图表中洞察数据。 理解如何识别和处理数据中的质量问题。 提升探索变量之间关系的能力。 通过实战案例，增强解决实际数据问题的信心。 《EDA培训教程》 是一本实践性的指南，它将帮助您不仅“看懂”数据，更能“读懂”数据背后的故事。无论您是希望开启职业生涯的数据科学家、机器学习工程师，还是仅仅想更深入地理解您所接触的数据，本书都将为您提供一条清晰、有效的学习路径。现在就开始您的数据探索之旅吧！

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这本书的结构设计是其最大的亮点之一，它采用了模块化的章节划分，使得读者可以根据自身的需求，灵活地选择学习的路径。我发现，即便是只有零星的时间，也可以挑选一个感兴趣的章节进行深入阅读，而不会因为跳过前面的内容而感到知识链条断裂。章节之间的过渡自然流畅，前一章的知识点为后一章的深入探讨做了坚实的铺垫，体现了作者高超的内容组织能力。对于需要快速掌握特定技能的专业人士来说，这种结构无疑是高效的“导航仪”。此外，书后附带的术语表和索引也做得非常人性化，极大地便利了在查阅特定概念时的定位速度，真正做到了“随翻随用”。

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这本书的装帧设计相当别致，封面采用了较为沉稳的深蓝色调，搭配烫金的标题字体，给人一种专业且值得信赖的感觉。内页纸张的质感也无可挑剔，触感细腻，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。排版布局非常清晰，段落之间的留白恰到好处，确保了阅读的舒适度。不过，我个人认为在某些插图的选用上可以更加丰富一些，虽然现有的图例已经足够说明问题，但如果能加入更多实际案例的截图或者更具视觉冲击力的图表，对于初学者来说会更有帮助。整体来说，从物理层面上看，这本书的制作工艺是完全达到了专业教材的标准，可以看出出版方在细节上投入了不少心力，这点值得称赞。翻阅时，能感受到它厚重的内容储备，是一本可以长期放在案头作为参考的工具书。

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这本书的语言风格非常具有辨识度，它没有采用那种冷冰冰的教科书式的陈述，而是融入了作者多年实践的感悟和心得。在讲解一些技术难点时，作者会分享一些自己曾经踩过的“坑”，这种坦诚的叙述方式拉近了与读者的距离，让人感觉这本书不只是一份知识的传递，更像是一份经验的传承。特别是对一些工具链集成和环境配置的描述，细致到连操作系统版本差异可能带来的影响都考虑进去了，这种“偏执”的细节关注，对于希望在实际项目中快速落地技术的读者来说，简直是福音。总而言之，这本书的价值不仅在于其知识密度，更在于其所蕴含的行业智慧和解决问题的思维模式，是一本真正能提升实战能力的上乘之作。

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这本书的内容深度和广度都令人印象深刻，它不仅仅停留在对基本概念的罗列上，而是深入挖掘了背后的逻辑和原理。作者在讲解复杂算法时，总能找到一个非常巧妙的角度切入，使得原本晦涩难懂的知识点变得通俗易懂。尤其是一些高级技巧的阐述，比如如何进行高效的数据清洗和特征工程，书中给出的步骤清晰、逻辑严密，即便是缺乏实战经验的新手，也能依循指导完成一次完整的流程。我特别欣赏作者在行文过程中保持的那种严谨而不失温度的笔触，仿佛一位经验丰富的导师在耳边细细讲解，让人在学习新知的同时，也建立起对数据科学应有的敬畏之心。这种平衡的叙事方式，极大地提升了学习的效率和趣味性。

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坦白说，初次拿到这本书时，我有些被其庞大的体量吓到，担心内容会过于学术化而显得枯燥。然而，阅读体验远超我的预期。作者显然花费了大量时间在案例的选取上，每一个案例都紧密贴合行业热点，具有极强的现实指导意义。比如，在讲解模型评估指标时，书中不仅对比了不同指标的适用场景，还通过一个金融风控的虚拟案例，生动展示了指标选择失误可能导致的严重后果，这种“错误示范”的教学方法非常高明。书中对代码片段的注释也做得非常详尽，即便是跨语言学习者也能迅速理解其意图。唯一的遗憾或许在于，对于某些特定前沿工具的更新速度略显滞后，毕竟技术发展日新月异，这一点难以完全避免，但总体瑕不掩瑜。

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