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出版者:文魁

作者:邱振昆

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005年06月20日

价格:NT$ 650

装帧:

isbn号码:9789861255569

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 統計教學
• 實例教學
• 社會科學
• 研究方法
• 統計軟件
• 應用統計
• 量化研究

图书简介：深入浅出：从零开始的 Python 数据科学实战指南 一、本书核心定位与目标读者 本书旨在为渴望掌握现代数据科学技能的初学者和希望系统梳理知识体系的进阶人员，提供一套完整、实用且贴近实战的 Python 数据科学学习路径。我们不聚焦于传统的统计软件操作，而是将重点放在通用性强、生态系统丰富且行业应用广泛的 Python 编程语言及其核心库上。 本书的目标读者包括： 1. 零基础编程入门者： 渴望通过数据分析和可视化来快速建立编程兴趣和实践能力的学习者。 2. 传统统计软件用户： 熟悉基础统计概念，但希望将技能迁移到更具扩展性和自动化能力的 Python 环境中的分析师、研究人员或学生。 3. 数据分析师与工程师： 需要快速学习或查阅 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等核心库的实用技巧和最佳实践的专业人士。 4. 跨学科研究人员： 涉及经济学、社会学、生物信息学或市场研究等领域，需要利用编程进行大规模数据清洗、建模和报告生成的学者。 二、本书内容结构与侧重点（避免提及SPSS） 本书内容严格围绕 Python 生态系统中的主流工具展开，共分为五大部分，层层递进，确保读者能够从数据获取到模型部署形成完整的知识闭环。 第一部分：Python 基础与环境搭建（数据科学的基石） 本部分着重于为数据科学实践打下坚实的编程基础，而非仅仅停留在理论讲解。 Python 3.x 环境配置： 详细指导 Anaconda/Miniconda 的安装与虚拟环境管理（Conda/Venv），确保学习环境的隔离性与复现性。 核心语法回顾： 快速但深入地回顾数据类型（列表、元组、字典、集合）、流程控制、函数定义（包括 Lambda 表达式）以及面向对象编程（OOP）的初步概念，重点强调这些结构在处理数据集时的适用性。 Jupyter Notebook/Lab 深度应用： 介绍如何有效利用 Notebook 进行交互式开发、Markdown 文档撰写、魔术命令（如 `%timeit`, `%run`）的使用，以及结果的有效展示。 第二部分：高效的数据处理引擎——NumPy 与 Pandas 详解 这是全书技术深度最集中的部分，致力于让读者掌握处理结构化和半结构化数据的核心能力。 NumPy 数组操作精通： 深入讲解多维数组（ndarray）的创建、索引、切片（Fancy Indexing, Boolean Indexing），以及向量化操作的原理与性能优势，这是后续所有计算的基础。 Pandas 数据结构驾驭： 详细剖析 `Series` 和 `DataFrame` 的内部机制。重点内容包括： 数据导入与导出： CSV, Excel, JSON, SQL 数据库的连接与读取（使用 `read_csv` 的高级参数）。 数据清洗与预处理： 缺失值（NaN）的处理策略（插补、删除、标记）、重复值检测与处理。 数据重塑与聚合： 熟练运用 `groupby()` 进行多级分组聚合，透视表（`pivot_table`）的应用，以及 `melt()` 与 `pivot()` 在数据格式转换中的作用。 时间序列处理： 使用 Pandas 内置的 Datetime 功能进行频率转换、重采样（Resampling）和时间窗口计算。 第三部分：数据可视化与探索性分析（EDA） 本部分强调“数据说话”，侧重于使用视觉工具来发现数据中的模式、异常和关系。 Matplotlib 基础构建模块： 讲解 Figure, Axes, Artist 等核心对象，指导读者如何对图形进行精细的定制（标题、标签、图例、坐标轴限制）。 Seaborn 统计图形库： 聚焦于使用 Seaborn 快速生成专业级统计图表，包括分布图（直方图、KDE）、关系图（散点图、回归图）、分类图（箱线图、小提琴图）以及多变量图表（PairGrid, FacetGrid）。 交互式可视化简介： 简要介绍 Plotly 或 Bokeh 的入门概念，展示如何创建可供 Web 嵌入的动态图表，增强报告的交互性。 第四部分：机器学习基础与应用（Scikit-learn 实践） 本部分是本书将数据分析提升到预测建模层面的关键，完全基于 Scikit-learn 框架。 数据预处理进阶： 重点讲解特征工程，包括特征缩放（标准化 Standardization 与归一化 Normalization）、独热编码（One-Hot Encoding）、特征选择的基本方法。 监督学习核心模型： 详细介绍回归（线性回归、岭回归/Lasso）和分类（逻辑回归、决策树、随机森林）的原理、参数调整和模型评估指标（如 R²、MSE、准确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线）。 模型评估与调优： 系统讲解交叉验证（Cross-Validation）、超参数调优（Grid Search CV, Randomized Search CV），以及如何识别和应对过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）。 无监督学习初探： K-Means 聚类算法的实现与应用，以及降维技术（PCA）在可视化和特征简化中的作用。 第五部分：实战项目与自动化流程 为了巩固所学知识，本书提供至少两个完整的数据科学项目案例，贯穿数据获取、清洗、探索、建模和报告的整个流程。 案例一：客户流失预测（分类项目）： 模拟一个商业场景，使用真实或模拟的客户数据，构建一个预测模型，并解释模型输出结果对业务决策的指导意义。 案例二：房价预测或销售趋势分析（回归/时间序列项目）： 展示如何处理混合类型数据，应用特征工程技术，并对模型的预测误差进行深入分析。 脚本化与报告生成： 介绍如何将 Notebook 中的分析步骤转化为可重复执行的 Python 脚本（`.py` 文件），并利用 Pandas 的 Styler 或报告库（如 FPDF/ReportLab 的基础概念）辅助生成自动化分析报告。 三、本书的技术特色 1. 代码驱动： 书中所有概念都辅以可以直接运行的、经过测试的代码示例，注重“如何做”而不是“为什么”（对于基础统计理论的引用点到为止）。 2. 生态系统覆盖全面： 覆盖了数据科学领域最常用的四大支柱：数据处理（NumPy/Pandas）、可视化（Matplotlib/Seaborn）、机器学习（Scikit-learn）以及交互环境（Jupyter）。 3. 强调性能与工程化： 在讲解 Pandas 和 NumPy 时，会适度提及向量化操作的性能优势，引导读者思考如何写出更高效、更易于维护的代码。 通过本书的学习，读者将能够独立使用 Python 及其强大的科学计算库，高效地解决现实世界中的复杂数据分析问题，并为进一步深入学习深度学习等前沿技术打下坚实的基础。

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这本书的封面设计得相当有品味，那种沉稳的蓝色调配上清晰的字体，让人一看就知道这不是那种浮夸的畅销书，而是实打实的内容。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质感，摸上去厚实且不易反光，这对于长时间阅读来说太重要了，眼睛不会那么容易疲劳。随便翻开几页，就能感受到作者在排版上的用心，图表和文字的间距处理得恰到好处，逻辑线索非常清晰，即便是初学者也能顺着思路走下去，不会被密密麻麻的文字淹没。我特别欣赏它在章节划分上的细致考量，感觉每一步的推进都像是在搭乐高积木，前一个知识点是后面更复杂内容的基础，搭建得非常牢固，显示出作者对整个统计学体系有着深刻的理解和教学经验。这种严谨的结构，预示着这本书绝不是泛泛而谈的入门读物，而是希望读者能够真正掌握统计分析方法的实用工具书。从第一印象来看，这本书的制作水平和内容组织都达到了很高的专业水准，让人对后续的阅读充满期待，希望能从中获得实实在在的技能提升。

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我最关心的是案例的贴合度和新颖性。市面上很多统计学的书，案例要么过于陈旧，要么脱离实际工作场景，读起来像是纸上谈兵。然而，这本书的目录结构透露出一种强烈的“实战”导向。我注意到它似乎涵盖了从描述性统计到复杂的多变量分析的完整流程，而且章节标题中隐约透露出一些行业特定的术语，这让我非常好奇作者是如何将这些理论工具与现实世界的问题无缝对接的。我希望它不仅仅是告诉你某个按钮点在哪里，而是深入解析“为什么”要用这个特定的统计方法来回答那个特定的商业或研究问题。如果它能提供一些数据清洗、异常值处理这些“脏活累活”的技巧，那就更好了，因为在我看来，真实世界的数据处理往往比模型构建本身更耗时间和精力。这本书的厚度和内容深度似乎暗示了它在这方面投入了不少笔墨，非常符合我寻找一本能真正提升分析效率的参考书的初衷。

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这本书的语言风格，从我初步浏览的几个段落来看，展现出一种非常独特且高效的叙事方式。它没有采用那种过于学术化、令人望而生畏的晦涩表达，而是倾向于用一种清晰、有条理的口吻来解释复杂的概念。读起来感觉像是有一位经验丰富的导师在你身边，耐心地拆解每一个统计假设的内在逻辑，而不是简单地抛出一个公式然后要求你死记硬背。特别是它对统计检验的“解释”部分，如果能做到像讲解日常对话一样通俗易懂，那么这本书的价值就不仅仅停留在“技术手册”的层面，而是上升为一本优秀的“思维训练”教材。我期待它能用最简洁的语言揭示统计推断背后的哲学思想，帮助我理解数据背后的真实故事，而不是仅仅停留在P值或置信区间这些表面的数字游戏上。这种平衡学术严谨性和可读性的能力，是检验一本优秀教学书籍的关键指标。

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我比较关注这本书在软件应用层面的深度和广度。现在的统计分析几乎都离不开软件的支持，如果一本书只停留在理论层面，那它的实用价值会大打折扣。我希望它在讲解每一个分析步骤时，能提供详尽的软件操作截图和步骤指南，最好是能覆盖主流统计软件的最新版本操作界面。更重要的是，我期待的不是简单的“录像式”教程，而是结合特定的研究问题，展示如何针对性地设置分析参数，以及如何精确地解读软件输出结果中的每一列数据。例如，当模型拟合度不佳时，软件给出的诊断信息应该如何解读？哪些参数的变动可能导致结果的偏差？如果这本书能提供这样的“高级调试”技巧，那它就超越了一般的入门教材，成为我案头必备的进阶参考资料。这种对软件操作细节的关注度，直接决定了读者能多快地将书中学到的知识转化为实际的分析报告。

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从整体的装帧和设计感上来说，这本书散发着一种值得信赖的“学院派”气息，但又不失现代感。封面设计虽然沉稳，但内页的图文排版却非常现代和灵活，没有那种老旧教科书的沉闷感。这种视觉上的舒适度，对于一本厚重的参考书来说至关重要，它能极大地降低读者在学习枯燥理论时的心理负担。我很看重这种“用户体验”——毕竟，一本好的工具书不仅要内容扎实，还要让人愿意拿起它。它似乎在努力打破统计学高深莫测的刻板印象，通过优质的视觉呈现，引导读者主动探索其内部的知识结构。这种对细节的关注，从书籍的装帧设计上就可见一斑，暗示了作者对教学质量的全面把控，不仅仅是文字内容，连带着阅读的整个过程都考虑进去了，让人感觉这是一本用心雕琢的作品。

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