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页数:151

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出版时间:1999-3

价格:18.00元

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isbn号码:9787310012282

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• 计算机等级考试
• 一级
• 辅导
• 教材
• 入门
• 基础
• 考试
• 用书
• 技能提升
• 自学教材

好的，这是一份关于一本名为《精通Python数据分析与可视化》的图书简介。 --- 精通Python数据分析与可视化：从基础到实战的高效指南 书籍定位： 本书专为希望快速掌握使用Python进行现代数据处理、分析、建模及结果可视化的专业人士、数据科学爱好者以及在校学生设计。它不仅仅是工具的使用手册，更是一套完整的、以项目驱动的数据科学思维训练课程。 目标读者： 1. 初级至中级数据分析师/科学家： 希望系统学习或查漏补缺，掌握最前沿的Python生态工具链（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Plotly）。 2. 软件工程师/开发人员： 希望将数据分析能力融入现有工作流，实现自动化报告和数据驱动决策。 3. 商业智能（BI）专业人员： 寻求从传统BI工具转向更具编程灵活性和深度分析能力的数据驱动方法。 4. 在校高年级学生及研究生： 需要一本结构清晰、理论与实践紧密结合的教材，用于完成毕业设计或科研项目的数据处理部分。 --- 内容深度与结构概览 本书打破了传统教材的松散结构，将数据分析流程拆解为五大核心模块，确保读者从零基础环境搭建到最终的高级模型部署，每一步都有清晰的理论支撑和实战代码演示。 第一部分：Python环境与数据科学基石 (The Foundation) 本部分致力于为读者打下坚实的技术基础，确保后续学习无障碍。 环境搭建与版本管理： 详细指导如何使用Anaconda/Miniconda进行环境隔离，管理不同项目所需的依赖包版本，避免“环境地狱”。 NumPy核心精讲： 深入解析N维数组（ndarray）的内存结构、向量化操作的底层逻辑以及广播（Broadcasting）机制，这是所有高性能计算的基础。 Python基础回顾与性能优化： 针对数据科学场景，回顾列表推导式、生成器表达式的使用，并探讨如何利用Jupyter Notebook/Lab进行代码调试和性能初步评估。 第二部分：数据清洗与处理的艺术——Pandas深度解析 (The Data Wrangler) Pandas是数据分析的瑞士军刀，本部分将力求深入其内部机制，而非仅仅停留在API调用层面。 DataFrame与Series的构造与索引： 掌握`.loc[]`、`.iloc[]`、布尔索引的效率差异，以及MultiIndex（多级索引）的创建与操作。 数据质量的维护： 涵盖缺失值（NaN）的识别、插补策略（均值、中位数、前/后向填充、特定模型的预测填充）的比较与选择。 数据重塑与合并： 精讲`merge`、`join`、`concat`的原理，重点解析`pivot_table`和`groupby`的强大组合应用，包括复杂的分组聚合函数（agg）。 时间序列的魔力： 专门辟出章节讲解Pandas对时间序列数据的处理，包括频率转换、时间窗口函数（rolling, expanding）在金融、物联网数据分析中的应用。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与统计推断 (The Investigator) 数据分析的价值在于洞察，本部分专注于如何通过统计和可视化来发现数据背后的故事。 描述性统计的深入应用： 不仅计算均值和标准差，更侧重于理解数据的分布形态（偏度、峰度）及其对模型选择的影响。 假设检验的实践： 介绍T检验、方差分析（ANOVA）在商业问题中的应用场景，帮助读者建立基于数据的决策框架。 Matplotlib与Seaborn的完美协作： Matplotlib： 讲解面向对象的绘图接口，自定义图表元素（Axes, Figure, Ticks, Annotations）的技巧。 Seaborn： 专注于高层次统计图表的绘制，如FacetGrid、PairGrid在多变量关系探索中的应用，以及主题（Them）的美化技巧。 第四部分：机器学习建模实战——Scikit-learn全流程 (The Modeler) 本模块将引导读者完成一个完整的机器学习项目生命周期。 特征工程的艺术： 详细讲解特征编码（One-Hot, Target Encoding, Frequency Encoding）、特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）的选择依据。 模型选择与评估： 全面覆盖回归（线性、岭、Lasso）、分类（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、梯度提升）的基础原理与Scikit-learn实现。 模型优化与调参： 重点介绍交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的最佳实践，GridSearchCV与RandomizedSearchCV的性能对比，以及更高级的贝叶斯优化框架（如使用Hyperopt）。 管道（Pipelines）的构建： 如何将数据预处理和模型训练封装成统一的Pipeline，确保生产环境部署的一致性和可维护性。 第五部分：高级可视化与报告自动化 (The Presenter) 数据分析的最终目标是沟通结果，本部分关注如何使用交互式工具将静态分析转化为动态洞察。 交互式可视化利器Plotly与Bokeh： 学习创建可缩放、可钻取的交互式图表，特别适用于Web报告和仪表盘原型设计。 数据叙事（Data Storytelling）： 结合前几章的分析结果，指导读者如何设计视觉流程，突出关键发现，避免“图表泛滥”。 Jupyter Notebook/Lab的高效使用： 掌握Markdown、LaTeX公式嵌入、Widgets交互，以及如何将Notebook转化为可执行的Python脚本或PDF报告。 本书的独特优势 1. 项目驱动学习： 全书穿插了至少六个大型实战案例（如：电商用户流失预测、股票价格波动分析、城市交通流量优化），涵盖数据获取、清洗、探索、建模、评估的闭环。 2. 代码可复用性极高： 提供的所有代码片段均经过严格测试，遵循PEP 8规范，可以直接复制到生产环境或个人项目中作为模板使用。 3. 注重“为什么”而非“怎么做”： 对于关键算法（如梯度提升），不仅展示代码，更会解析其统计学基础和参数的物理意义，培养读者的分析直觉。 4. 面向未来的技术栈： 涵盖了数据分析领域中应用最广泛且仍在快速迭代的库，确保读者学习的知识具有持久的生命力。 掌握《精通Python数据分析与可视化》，您将不再只是一个数据操作员，而是真正的数据洞察家和解决方案构建者。

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总的来说，这本书在内容的时效性和前瞻性上存在明显短板。计算机技术发展日新月异，即使是一级的基础知识，也需要与时俱进，反映最新的行业标准和考试趋势。然而，这本书中的很多案例和描述，明显带有较强的历史印记，对于当前主流技术栈的考点覆盖不足。例如，在提到数据存储或网络协议的基础部分时，它所引用的例子停留在一些已经被边缘化的技术上，而对当前广泛使用的现代工具和标准几乎没有提及。这让我在对照最新的考试大纲进行复习时，产生了一种深深的焦虑感：我是否在学习一些已经被淘汰的知识？一本好的辅导书，应该具备一定的“前瞻性”，即不仅要覆盖已有的知识点，还要能预判未来可能出现的考察方向，帮助学习者建立一个更全面的知识体系。这本书似乎是在“考古”旧的考试大纲，而不是在为迎接未来的挑战做准备。因此，对于追求高效备考，并希望掌握当前主流知识体系的读者来说，这本书的参考价值相对较低，更像是一本“历史资料”而非实用的“备考利器”。

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这本书的排版实在是太让人抓狂了，简直就像是把一堆杂乱无章的资料硬塞进了一本书里。封面设计得平平无奇，一点吸引力都没有，拿到手里就感觉像是什么过时的教材。更别提内页的字体和间距了，密密麻麻的，看得人眼睛生疼。尤其是那些图表部分，色彩搭配得极其业余，很多箭头和线条指引根本不清晰，让人在试图理解复杂概念时更加摸不着头脑。翻开目录，内容划分也显得很随意，知识点的组织逻辑性很差，似乎是把不同来源的笔记东拼西凑起来。比如，讲到某个基础概念时，突然插进来一段关于高级编程语言的描述，让人完全打断了学习的思路。作为一本旨在辅导考试的书籍，清晰的结构和易读性是最基本的要素，但这本书在这方面做得非常失败。我试着对照着书本内容自己整理知识框架，结果发现光是梳理书本本身的结构就花费了我大量时间，这完全是本末倒置了。如果不是因为手头只有这一本，我真想立刻把它扔到一边，转而去寻找那些排版专业、结构清晰的资料。这本书的物理质量也令人担忧，纸张比较薄，油墨味很重，很担心多翻阅几次书页就会散架。

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这本书的语言风格，透露着一股浓浓的“时代感”，仿佛是十几年前编写的技术手册被重新印刷出来。行文措辞非常书面化，充满了生硬的专业术语堆砌，缺乏必要的口语化引导和亲切感。阅读过程中，经常需要停下来查阅这些生僻或过时的表达方式，这极大地减缓了阅读节奏，让整个学习过程变得枯燥乏味。尤其是在解释一些需要形象比喻来辅助理解的抽象概念时，作者完全放弃了使用任何类比或生活化的例子，而是固执地坚持使用晦涩的学术语言。这对于非计算机科班出身，或者初次接触这些概念的读者来说，简直是难以逾越的障碍。我感觉自己像是在被一位不耐烦的教授用他最深奥的词汇进行单向灌输，而不是被一位耐心的辅导老师引导入门。这种缺乏温度和互动感的文字，使得学习过程变成了一种煎熬。如果作者能稍微放松一些，用更贴近读者的视角去组织语言，哪怕是在引言部分稍微拉近一下距离，这本书的阅读体验都会有天壤之别。现在的文字风格，只适合那些已经对领域有相当了解，只是需要一本“查词典”式参考书的人，对于入门者来说，实在是不友好。

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这本书在内容深度和广度上的把握，完全没有达到一本“辅导”材料应有的水准。它给出的解释往往停留在最表层的定义上，几乎没有深入剖析背后的原理或者实际应用场景。很多知识点，比如数据结构的基本操作，书上只是简单地列举了几个术语，然后就匆匆略过，完全没有给出哪怕是一个像样的代码示例来帮助理解。这就好比给一个初学者看一份菜单，只告诉你菜名，却不告诉你是怎么做的，味道如何。对于那些需要通过考试来检验自己是否真正掌握了计算机基础概念的学习者来说，这本书提供的知识点是极其零散和肤浅的。我记得有一次尝试理解“递归”这个概念，书里只是简单地解释了一句话，然后就跳到了下一个不相关的章节。我不得不去网上搜索大量的外部教程和视频，才能真正搞懂那个被这本书一带而过的内容。一个合格的辅导书，理应提供递进式的学习路径，从易到难，层层递进，但这本读起来感觉像是在快速浏览一份过时的技术文档摘要，缺乏足够的“肉”来支撑学习的重量。对于希望通过系统学习来打牢基础的人来说，这本书的价值非常有限，更多的是一种心理安慰，而非实质性的帮助。

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这本书的习题设计简直是一场灾难，完全没有针对性，更别提什么“模拟实战”了。大量的题目都是那种纯粹的死记硬背型，选项之间设置的干扰项极其拙劣，很容易就能通过排除法蒙对答案，但这并不能证明你真正理解了知识点。更严重的是，对于那些需要考察逻辑思维和问题解决能力的题目，它几乎是空白。很多题目即使你做对了，翻到后面的参考答案去核对时，发现它提供的“解析”也只是简单地重复了题干或者给出了一个字母选项，根本没有对错误选项为什么错误，或者正确选项背后的原理进行详细阐述。这让学习者在犯错后，完全不知道自己错在了哪里，也就无法有效地进行针对性改进。我记得有一套模拟测试题，其中有三道关于基础算法逻辑的题目，其描述本身就存在歧义，导致我对着书本后面的标准答案产生了深深的怀疑。一本好的习题集，应该能够帮助我们预判考场上可能遇到的陷阱，并教会我们如何拆解和应对这些难题。然而，这本书的习题更像是为了凑够页数而生硬堆砌上去的，对提升实际应试能力几乎没有任何助益。

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