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出版者:大连理工大学出版社

作者:

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2002-8

价格:24.0

装帧:平装

isbn号码:9787561121580

丛书系列:

图书标签:

• VC++
• Visual
• C++
• 编程
• Windows
• 开发
• MFC
• API
• SDK
• C++
• 程序设计
• 软件开发

好的，这是一本关于现代数据分析与Python编程的图书简介： --- 深入探索：现代数据分析与Python编程实战 内容简介 在当今这个由海量数据驱动的时代，数据已成为驱动决策、创新和商业增长的核心资产。然而，原始数据的价值需要通过专业的工具和方法才能被有效挖掘。本书《深入探索：现代数据分析与Python编程实战》旨在为读者提供一套全面、实用的知识体系，帮助他们从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到建立预测模型，构建完整的数据科学工作流程。 本书的定位并非停留在基础的语言语法教学，而是将重点放在如何利用Python这一强大的生态系统，高效、优雅地解决实际世界中的数据难题。我们假设读者已经具备一定的编程基础，或者对数据处理有初步的兴趣，目标是快速将他们带入专业数据分析的实践前沿。 第一部分：数据科学基础与Python环境搭建 本部分为读者奠定坚实的理论与工具基础。首先，我们将详细介绍数据科学的完整生命周期，强调业务理解与问题定义在分析中的首要地位。接着，我们深入讲解Python环境的配置，侧重于Anaconda/Miniconda环境的管理、虚拟环境（venv/conda envs）的最佳实践，确保读者能够构建稳定、可复现的分析环境。 我们随后引入NumPy，将其作为所有科学计算的基石。重点不在于重复其数组操作的基础，而是讲解向量化计算的底层逻辑、广播机制的精妙应用，以及如何利用其高效的内存管理进行大规模数值运算的优化。 第二部分：数据清洗、转换与结构化处理（Pandas精要） 数据准备通常占据数据科学项目80%以上的时间。本部分将Pandas提升到核心地位，并以实战案例驱动讲解。 数据导入与初步检查： 不仅仅是`read_csv`，更关注如何处理不同编码、分隔符不一致、混合数据类型的文件导入问题。 缺失值处理的艺术： 探讨多种插补策略（均值、中位数、回归预测、MICE多重插补），并讨论每种方法的适用场景和潜在偏差。 数据重塑与聚合： 深入讲解`pivot_table`的高级用法、`melt`与`stack`/`unstack`在不同数据报告格式间的灵活转换，以及如何利用`apply`/`transform`进行复杂的分组计算。 时间序列的深度应用： 详细剖析Pandas对日期时间（datetime）对象的强大支持，包括时区处理、频率转换（resampling）、滑动窗口计算，为金融或物联网数据分析打下基础。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 有效的EDA能够揭示数据背后的故事、发现异常值和潜在关系。本部分将可视化工具与统计思维紧密结合。 Matplotlib与Seaborn的高级定制： 学习如何超越默认样式，创建具有出版质量的图表。重点讲解如何利用统计图层（statistical layers），如在散点图上叠加回归线、使用FacetGrid进行多变量可视化。 交互式探索：Plotly与Bokeh： 介绍构建交互式仪表板所需的关键技术，如动态缩放、悬停信息定制，使用户能够自己“玩转”数据。 统计基础在EDA中的应用： 讲解如何使用描述性统计指标（如偏度、峰度、IQR）来量化数据分布，以及如何利用假设检验（如T检验、ANOVA）初步验证观察到的差异是否具有统计显著性，而非偶然现象。 第四部分：机器学习建模实战（Scikit-learn全景） 本部分将理论与Scikit-learn库的API紧密结合，构建端到端的预测流程。 特征工程的魔力： 这是区分普通分析师与高级数据科学家的关键。深入讲解特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）、特征构造（多项式特征、交互特征）以及文本数据的特征化（TF-IDF, 词袋模型）。 监督学习的深入剖析： 重点对比线性模型、决策树族（随机森林、GBDT）和支持向量机（SVM）的内在工作原理、超参数敏感性。更重要的是，讲解模型评估的陷阱，例如混淆矩阵的解读、ROC曲线下面积（AUC）的实际意义，以及交叉验证的最佳实践。 无监督学习与降维： 详细介绍K-Means、DBSCAN在数据聚类中的应用场景，以及主成分分析（PCA）和t-SNE在可视化高维数据空间中的实用技巧。 模型调优与性能优化： 讲解网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）的使用，并引入更高效的贝叶斯优化方法，确保模型在给定资源限制下达到最佳性能。 第五部分：高级主题与生产部署入门 最后，本书将目光投向数据科学的未来方向。 集成模型与提升（Boosting）： 深入探讨XGBoost、LightGBM等现代梯度提升框架，理解其在复杂结构化数据竞赛中的统治地位，并对比它们的内存效率和训练速度。 模型可解释性（XAI）： 介绍如何使用SHAP值和LIME等工具来解释黑箱模型的预测结果，这对金融、医疗等强监管行业的应用至关重要。 数据管道与Mage/Prefect初探： 简要介绍如何将本地的Jupyter Notebook代码转化为可定期执行、监控和维护的自动化数据管道，迈出从“脚本”到“服务”的第一步。 本书特色： 1. 代码驱动，实例丰富： 每一个理论点都配有可以直接运行的、经过优化的Python代码块。 2. 面向实战的数据集： 采用来自金融、电子商务、公共卫生等多个领域的真实或高度模拟的数据集进行贯穿全书的案例分析。 3. 强调“为什么”： 解释工具背后的统计学和算法逻辑，而非仅仅停留在API调用层面，培养读者的批判性分析思维。 学完本书，读者将不再是被动的数据使用者，而是能够主动设计、构建、优化并部署专业级数据分析解决方案的现代数据科学家。 ---

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这本书的排版和注释系统也值得称赞。在翻阅过程中，我很少出现因为字体过小、行距过密或者图表模糊不清而感到阅读疲劳的情况。大量的流程图和关键结构示意图，有效地将复杂的程序结构可视化了。我发现，很多其他技术书籍往往在图表的清晰度和信息密度上做得不够好，要么图文分离，要么信息量过载。但在这里，每一张图表似乎都是精心设计，直接服务于文字的解释，起到了画龙点睛的作用。特别是涉及到内存管理和指针操作的章节，作者通过不同颜色的字体和醒目的区块划分，成功地将那些容易混淆的内存边界和生命周期描述得一清二楚。这种对阅读体验的极致追求，让我在高强度的学习过程中，依然能保持较高的专注度和舒适感。

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我对编程书籍的评价标准之一是其“实战价值”。一本好的书，应该能让人在合上书本后，立刻感到自己获得了解决实际问题的能力。这本书在这方面表现得非常出色。它不只是罗列API函数，而是构建了一系列具有实际意义的项目案例，从简单的计算器到复杂的数据可视化界面，每一步的实现都详略得当。我尝试着跟随书中的步骤重新构建了几个核心模块，发现原作者留下的代码框架非常优雅且易于扩展。这说明作者不仅自己精通技术，更懂得如何将复杂的技术“解构”并“重构”成易于学习的模块化知识单元。对于那些渴望从“代码使用者”成长为“系统设计者”的读者来说，这本书提供了一个非常坚实的思维训练场。它真正做到了“授人以渔”，培养的不仅仅是敲代码的能力，更是对整个Windows应用架构的深刻理解。

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这本书刚拿到手的时候，我就被它厚重的质感和简洁的封面设计所吸引。我一直对编程领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在Windows平台下的应用开发，这方面的内容确实需要一本扎实且深入的教材来引导。市面上关于VC++的书籍汗牛充栋，但真正能做到系统性、实践性和前沿性三者兼备的却凤毛麟角。我特别欣赏作者在构建知识体系上的匠心。从最基础的C++语法回顾，到MFC框架的精髓剖析，再到Win32 API的底层调用逻辑，作者的叙述逻辑清晰，层层递进，就像是为初学者铺设了一条平坦的康庄大道，同时也为有一定基础的开发者提供了深入挖掘的阶梯。书中对于面向对象编程思想在VC++环境下的具体实现，讲解得尤为透彻，不再是空泛的理论堆砌，而是紧密结合实际窗口消息处理、控件布局等具体代码实例。这种理论与实践紧密结合的编写风格，极大地提升了我的学习效率，让我感觉不再是孤军奋战，而是有位经验丰富的导师在身边指点迷津。

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说实话，我过去尝试过几本号称是“权威指南”的编程书籍，但很多要么是术语堆砌，晦涩难懂，要么就是内容陈旧，跟不上现代开发的需求。然而，这本《VC++程序设计》给我的感受完全不同。它展现出一种对技术细节的执着和对读者学习路径的深切关怀。我尤其赞赏作者在处理复杂概念时所采用的比喻和类比手法。比如，在讲解资源文件（Resource Scripts）和消息映射机制时，作者用生活中的例子将那些原本枯燥的代码块赋予了生动的意义，使得原本让人望而生畏的底层机制变得触手可及。此外，书中对调试技巧和性能优化的讨论也相当到位，这不是一本只教你怎么“写代码”的书，它更像是一本教你如何“做好代码”的艺术指南。对于每一个关键代码段，作者都会附带解释其背后的设计哲学，让人在不知不觉中，提升了代码的健壮性和可维护性。这种潜移默化的影响，才是真正有价值的知识传递。

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我是一名在职的软件工程师，日常工作偶尔需要维护或扩展一些基于经典VC++框架的项目。我需要的不是一本入门教材，而是能帮我快速梳理知识脉络、填补遗漏知识点的工具书。这本书恰好满足了我的需求。它的深度和广度拿捏得非常精准。书中对于高级主题，例如多线程编程在MFC环境下的安全实现，以及COM组件的基础概念介绍，都给予了足够的篇幅进行探讨，而且引用的示例代码都经过了充分的打磨，可以直接用于参考和验证。更让我惊喜的是，作者对一些历史遗留问题的处理方式——他没有回避那些“古老”但依然存在的API函数，而是清晰地阐述了它们的使用场景和局限性，并指出了现代替代方案。这种尊重历史又不固步自封的态度，让这本书在专业性上更上一层楼，成为我工作台面上常备的一本参考手册。

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