敏捷軟體開發

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出版者:碁峰資訊
作者:林昆穎
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2005年05月16日
价格:NT$ 780
装帧:
isbn号码:9789861541488
丛书系列:
图书标签:
  • 敏捷开发
  • 软件工程
  • 项目管理
  • Scrum
  • XP
  • 迭代开发
  • 需求分析
  • 软件质量
  • 团队协作
  • 精益开发
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具体描述

好的,以下是一本名为《探索性数据分析与可视化》的图书简介,完全不涉及《敏捷软件开发》的内容,力求详尽且自然流畅,字数约为1500字。 --- 图书名称:《探索性数据分析与可视化:洞察数据背后的故事》 目标读者与本书定位 本书专为那些渴望从原始数据中提炼价值、揭示隐藏规律的数据分析师、数据科学家、商业智能(BI)专业人士、市场研究人员,以及对数据驱动决策有浓厚兴趣的在校学生和初级工程师而设计。 我们深知,在当今数据洪流中,模型构建固然重要,但如果缺乏对数据本身的深刻理解,再复杂的算法也可能建立在错误的假设之上。本书的核心宗旨是:在正式建模之前,先“认识”你的数据。 《探索性数据分析与可视化》(Exploratory Data Analysis and Visualization, 简称EDA&V)并非一本单纯的工具手册,它是一套系统化的思维框架和实战指南。它强调的是一种批判性、好奇心驱动的分析方法论,旨在帮助读者在处理任何数据集时,都能主动发现异常、验证假设、并为后续的统计建模和机器学习工作奠定坚实的数据基础。 内容概述与结构 全书共分为六个主要部分,循序渐进地引导读者完成从数据接入到初步洞察的完整旅程。 第一部分:EDA 的哲学与基石 (The Philosophy and Foundation of EDA) 本部分首先界定了探索性数据分析的地位和重要性,阐释了它与传统统计推断的区别与联系。我们详细探讨了 “Anscombe的四重奏” 等经典案例,用生动的实例说明了可视化在发现数据特征中的不可替代性。 数据理解的层次: 从变量类型(定性、定量、有序)到数据结构(稀疏性、维度)。 EDA 的核心目标: 清理(Cleaning)、理解(Understanding)、假设生成(Hypothesis Generation)。 工具链的初步选择: 简要介绍Python (Pandas/NumPy) 和 R 语言在EDA中的生态地位,并聚焦于本书后续将采用的主流技术栈。 第二部分:数据清洗与预处理的艺术 (The Art of Data Wrangling for Analysis) 高质量的分析始于高质量的数据。本部分深入讲解如何系统性地处理现实世界数据的“脏乱差”问题,这些步骤往往占据数据分析项目 80% 的时间。 缺失值处理的策略: 不仅仅是简单插补,而是探讨了基于数据生成机制(MCAR, MAR, NMAR)的插补方法的选择,包括多重插补(Multiple Imputation)的原理介绍。 异常值检测与处理: 区分统计学上的离群点和业务逻辑上的异常值。讲解基于距离(如LOF)和基于分布(如Z-score, IQR)的检测技术,并讨论是移除、转换还是单独分析异常值的决策流程。 数据转换与规范化: 深入探讨对数转换、Box-Cox转换在正态化方面的应用,以及Min-Max缩放和Z-score标准化在模型准备阶段的角色。 文本和时间序列数据的初步准备: 如何将非结构化文本转化为可分析的特征(如词袋模型基础),以及时间序列数据的重采样和缺失填充。 第三部分:单变量分析:聚焦个体 (Univariate Analysis: Focusing on the Individual) 在理解整体结构之前,必须深入剖析每一个变量的自身特性。本章侧重于使用图形和描述性统计来描绘单个变量的“肖像”。 定量变量的刻画: 详细介绍集中趋势(均值、中位数、众数)、离散程度(方差、标准差、分位数)的计算与解释。使用直方图、核密度估计图(KDE)来观察分布的形状(偏度、峰度)。 定性变量的洞察: 如何有效利用条形图(Bar Charts)和饼图(Pie Charts,并讨论其局限性)。频率表与交叉表(Contingency Tables)的构建与解读。 分布的识别: 识别正态分布、泊松分布、指数分布等常见分布的特征,并讨论如何通过 QQ 图(Quantile-Quantile Plot)来视觉化地检验正态性。 第四部分:多变量分析:关系的发现 (Multivariate Analysis: Uncovering Relationships) 本部分是EDA的核心,旨在通过组合多个变量的视角,发现变量间的相互作用、相关性以及潜在的因果线索。 双变量关系的可视化: 定量对定量: 散点图(Scatter Plots)的精细化使用,引入回归线和局部平滑拟合(如LOESS)来观察非线性关系。 定量对定性: 箱线图(Box Plots)和提琴图(Violin Plots)的比较应用,以及如何通过均值差异进行显著性检验的初步思考。 定性对定性: 堆叠条形图与分组条形图的对比,以及对卡方检验(Chi-Square Test)结果的视觉化辅助理解。 相关性矩阵的解读: 讲解皮尔逊、斯皮尔曼等级相关系数的含义。使用热力图(Heatmaps)来直观展示高维特征间的依赖程度,并重点讨论相关性不等于因果性这一关键概念。 第五部分:高级可视化技术与讲故事 (Advanced Visualization Techniques and Data Storytelling) 数据可视化不仅仅是生成图表,更是用图形进行有效沟通。本章着重于使用更强大的工具来揭示复杂数据结构。 维度约减的可视化: 介绍主成分分析(PCA)和t-SNE/UMAP的原理性概述,以及如何通过二维或三维投影图来观察高维数据的聚类和分离情况。 时间序列的深度剖析: 趋势、季节性和周期性的分解(Decomposition)。使用自相关函数图(ACF)和偏自相关函数图(PACF)来识别时间序列的内在依赖性。 交互式可视化的力量: 探讨如何利用Plotly, Bokeh或Streamlit等库创建可探索的仪表板,允许用户自己“钻取”数据,从而进行动态的假设检验。 数据叙事(Data Storytelling): 强调图表选择的恰当性、标题和注释的重要性,以及如何构建一个逻辑清晰、结论有力的分析报告。 第六部分:从 EDA 到建模的桥梁 (Bridging EDA to Modeling) 本部分旨在将探索性发现与后续的统计建模和机器学习流程衔接起来,确保分析的连贯性。 特征工程的灵感来源: 如何从EDA中发现需要创建新特征(如交互项、比率)的业务需求。 模型假设的验证: 如何利用EDA的工具来检查回归分析所需的残差正态性、同方差性等关键统计假设。 偏差与方差的初步理解: 通过对数据分布的观察,预判模型可能遇到的欠拟合或过拟合风险。 学习成果 完成本书的学习后,读者将能够: 1. 建立批判性思维: 不盲目相信默认设置,对任何数据集保持质疑精神,主动探寻数据背后的“为什么”。 2. 熟练驾驭主流工具: 能够高效地使用Pandas、NumPy和Matplotlib/Seaborn等库,快速生成具有信息密度的图表。 3. 系统化分析流程: 掌握一套从数据加载到发现洞察的结构化EDA流程,适用于任何领域的实际问题。 4. 有效沟通结果: 能够选择最合适的图表类型,清晰、准确地向技术和非技术受众传达数据发现。 《探索性数据分析与可视化》是您数据科学旅程中最坚实的起点,教您如何倾听数据,而不是仅仅服从于数据。 ---

作者简介

目录信息

读后感

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这本书是我见过的讲述敏捷设计、开发书籍中最棒的一本!尤其是前半部分中OOP设计原则的讲述,非常佩服Bob大叔对设计原则的总结。后半部分感觉涉及到细节太繁琐了就没看完,不过这无损于这本名著的光芒!这本书可以和其它讲述设计模式的相关书籍一起阅读,相得益彰。 读书笔记...  

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好的技术书籍的标准是通俗易懂;文字精炼;耐读,有吸引力;有思想性。 uncle bob的书写功力有目共睹,而且他的技术修为也绝对无人质疑。因此他写的这本书秉承了他一贯的优势。符合所有好处所具备的条件。所有我们可以毫无内疚的宣称,“这本书是我见过最好的书”。 孟岩作序...  

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这本书是我见过的讲述敏捷设计、开发书籍中最棒的一本!尤其是前半部分中OOP设计原则的讲述,非常佩服Bob大叔对设计原则的总结。后半部分感觉涉及到细节太繁琐了就没看完,不过这无损于这本名著的光芒!这本书可以和其它讲述设计模式的相关书籍一起阅读,相得益彰。 读书笔记...  

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之前看过很多本OO和设计模式的书, 收获都不大。这本书是真正让我理解敏捷,理解OO,以及设计模式的书。非常喜欢里面的语言风格,讲解方法,甚至插图和章节开始的引用词。力荐给所有想学习OO和设计模式的人。  

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各位前辈,小女子我是工科妹子,有一些编程基础,但是工作不是开发或者测试,目前做的是科研管理岗,说白了就是有点偏文职了,毕业2年了,觉悟还是想趁年轻学点技术,现在想往敏捷开发方向发展。请问各位,现在我看这个书合适吗? 看了大家的评论,貌似这本书很需要一些软件...  

用户评价

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这本书对我工作效率的最大提升,体现在它对“专注力”的捍卫。在现在这个信息爆炸、任务切换频繁的环境下,保持深度工作变得越来越难。书中关于“限制在制品(WIP)”的讨论,简直是一剂猛药。我过去总是习惯性地同时开启好几个任务,结果哪个都完不成。限制WIP后,团队的吞吐量反而提高了,因为每个人都能更专注于一件事,直到它真正完成并交付价值。这种“少即是多”的哲学,贯穿了全书。此外,它在描述跨职能团队的构建时,特别强调了“全栈能力”的重要性,这促使我们团队内部开始进行知识分享和技能互补的培训,极大地增强了团队的韧性。最让我感到惊喜的是,这本书对“自动化”的推崇达到了一个很高的层次,它不仅是工具层面的自动化,更是一种思维上的自动化,即把重复性的决策过程通过流程固化下来,让人力资源解放出来投入到更有创造性的工作中去。这本书绝对值得每一个身处快速变化环境中的专业人士反复研读。

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我以前总觉得,项目管理就该是详尽的计划、严格的里程碑和不可动摇的流程,结果呢?现实总是狠狠地打脸。需求总是在变,技术难题总是在预期之外冒出来,计划赶不上变化是常态。这本书彻底颠覆了我的固有认知。它用一种近乎“反直觉”的方式,鼓励我们拥抱变化。最让我印象深刻的是关于持续集成的讨论,那种对技术卓越性的不懈追求,不仅仅是代码层面的优化,更是对整个工作流的革新。书中对“小步快跑”的论述非常到位,它巧妙地解释了为什么那些看似“慢”的步骤,比如频繁的合并和测试,实际上能让我们跑得更快、更稳。我特别欣赏作者对“度量”的看法,不再是盯着那些虚无缥缈的KPI,而是关注真正的交付速度和客户反馈的质量。我的团队自从采纳了书中的一些度量指标后,透明度大大提高,大家对进度的感知也更加一致了。这本书的结构安排也十分巧妙,从理念到实践,循序渐进,没有一步到位,很符合人类学习的认知规律。它教会我的不仅仅是一个方法论,更是一种面对不确定性的心态。

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作为一名资深的项目经理,我阅览过市面上琳琅满目的管理书籍,坦白说,很多都是在“炒冷饭”。但这本书,它给我的感觉是“实战出真知”。它没有过多纠缠于那些已经被过度神化的特定工具或术语,而是深入探讨了敏捷背后的哲学根基——信任、透明和自组织。我曾经带领的那个“僵尸”项目,就是因为过度强调控制和层级汇报,导致整个团队士气低落,效率奇低。读完这本书后,我尝试着在关键节点上“放手”,赋予团队更大的决策权,结果令人惊喜。他们开始主动承担责任,甚至在某些技术选型上比我看得更远。书中关于“仆人式领导”的描述,对我触动很大。它不是说领导者不需要领导,而是将领导的重心从“发号施令”转移到了“扫清障碍”和“赋能团队”上。这种角色的转变,需要极大的心理调适,但书中的分析让我坚定了方向。我尤其欣赏它对冲突处理的精辟见解,认为冲突不是需要避免的洪水猛兽,而是揭示深层问题的信号,关键在于如何建设性地引导它。

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这本书的语言风格简直是清爽到不行,没有那种高高在上的理论说教,读起来更像是和一位经验丰富、洞察力极强的同行在深夜里推心置腹地交流。它精准地把握住了现代软件开发中“人”的核心地位。我之前一直困惑于为什么我们团队的“站会”总是变成无效的汇报时间,读了这本书才明白,问题的关键在于我们把站会当成了“向上同步”,而不是“团队同步和阻碍清除”。作者用非常生动的小例子解释了这种思维的偏差。让我拍案叫绝的是它关于“技术债务”的阐述,它清晰地说明了技术债务是如何悄无声息地侵蚀团队的未来交付能力的,并提供了一套切实可行的“偿还”策略,而不是简单地喊口号要求“重构”。对于那些认为敏捷就是“不写文档”的误解,这本书也做了有力的澄清,强调的是“恰到好处”的文档,保证信息在需要的时候能被获取,而不是堆积如山束之高阁。总而言之,它就像是一把精密的瑞士军刀,提供了解决各种日常开发困境的有效工具和视角。

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这本书简直是为我量身定做的,尤其是对于像我这种刚踏入软件开发领域的新手来说。它不像那些晦涩难懂的理论书籍,而是用一种非常接地气的方式,把复杂的过程拆解得清清楚楚。我记得我刚开始接手一个项目时,面对堆积如山的文档和需求变更,简直手足无措。但这本书里描述的那些迭代、反馈的循环,让我立刻有了一个清晰的框架去思考。它强调的“快速交付价值”这一点,我深有体会,每次小版本的成功上线,都能极大地提升团队士气和客户的满意度。特别是关于用户故事的撰写和优先级排序的章节,让我学会了如何从客户的角度去思考问题,而不是闭门造车。书里还穿插了一些实际案例,比如如何处理需求冲突,如何在高压环境下保持团队的敏捷性,这些都不是教科书能给我的经验。读完之后,我感觉自己不再是那个只会执行命令的“码农”,而是真正参与到产品构建过程中的一员,能够主动思考并提出建设性意见。这本书的价值不在于告诉你“怎么做”,而在于引导你“为什么这么做”,这种思维模式的转变,对我未来的职业发展至关重要。我甚至会时不时地翻阅其中的核心原则,用来校准我们团队目前的工作方式,确保我们没有偏离“敏捷”的初衷。

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