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出版者:Cengage Learning

作者:Reding, Elizabeth Eisner

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:2013-4

价格:$ 42.88

装帧:

isbn号码:9781285093215

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驾驭数据洪流：深度剖析《精通数据可视化与高级分析：Python与R实战指南》 图书简介 在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据的堆砌往往令人望而生畏，真正的价值隐藏在复杂的数据背后，等待着敏锐的洞察者去发掘。本书——《精通数据可视化与高级分析：Python与R实战指南》，并非聚焦于任何特定电子表格软件的特定版本操作，而是致力于为您构建一座坚实的桥梁，连接您与现代数据科学领域最前沿、最强大的两大工具：Python和R。 本书的定位是为那些已经具备基础编程或统计学概念，渴望将数据分析技能提升到专业水平的读者量身打造的进阶指南。我们深知，真正的专业分析师需要超越基础的数据录入、公式计算和简单图表制作，转而掌握如何处理海量、异构数据，运用统计模型进行预测，并通过清晰、富有叙事性的可视化手段，将复杂的发现转化为可执行的商业智能。 第一部分：数据科学环境的搭建与基础精炼（约300字） 本篇旨在为读者打下坚实的技术基础。我们不会赘述基础软件界面的操作，而是直接深入到数据科学生态系统的核心：环境配置与包管理。读者将学习如何高效地配置Anaconda环境，理解Jupyter Notebooks/Lab作为交互式分析平台的优势与最佳实践。 随后，我们将快速回顾并深化Python（Pandas库）和R（Tidyverse生态系统）在数据结构处理上的核心差异与互补性。重点将放在高效的数据导入、清洗与转换（ETL）上，涵盖缺失值的高级插补技术、异常值检测与处理的统计学基础，以及如何利用向量化操作实现性能优化。本书假设读者对基本的数据框操作已有所了解，故将着重讲解如何处理非结构化数据源的预处理，例如文本数据的初步分词和时间序列数据的频率重采样与对齐。 第二部分：精湛的数据可视化艺术（约450字） 数据可视化是沟通分析结果的终极语言。本书对可视化篇的投入远超制作标准图表的范畴。我们摒弃了软件自带的默认样式，转而聚焦于如何利用Python的Matplotlib、Seaborn及其面向声明式编程的交互式工具Plotly/Bokeh，以及R的ggplot2框架，创建具有高度定制化和信息密度的高质量图表。 我们将详细剖析信息架构与视觉编码的理论，解释为什么某些图表类型在特定场景下更具优势。内容涵盖： 1. 复杂分布的可视化： 密度图、小提琴图与联合分布图的高级组合应用。 2. 时间序列的叙事性展示： 如何有效地揭示趋势、季节性和异常事件，包括使用热力图和日历图来展示周期性模式。 3. 高维数据的降维与投影可视化： 介绍主成分分析（PCA）和t-SNE在二维平面上展示多变量关系的方法，并指导读者如何评估降维结果的有效性。 4. 交互式仪表盘构建基础： 介绍使用Dash（Python）或Shiny（R）框架，将静态分析结果转化为可供用户探索的动态Web应用的基本流程和架构。重点在于如何设计直观的用户交互逻辑。 第三部分：面向预测与决策的高级统计建模（约500字） 本部分是本书的核心，它将读者从描述性分析推向推断性与预测性分析的前沿。我们采用一种“问题驱动，模型选择”的教学路径。 首先，我们将回顾经典线性模型的局限性，并深入探讨广义线性模型（GLMs），例如Logistic回归和泊松回归，及其在处理非正态响应变量时的应用场景。 接着，我们将系统地介绍机器学习模型在商业问题中的应用： 回归模型： 重点解析正则化技术（Ridge, Lasso, Elastic Net）如何平衡模型的偏差与方差，避免过拟合，并指导读者进行特征选择。 分类模型： 决策树、随机森林和梯度提升机（XGBoost/LightGBM）。我们将详细比较它们的计算效率、可解释性以及对非线性关系的捕捉能力。 模型评估与验证的严谨性： 超越单一的准确率指标，深入探讨ROC曲线、AUC、精确率-召回率权衡、交叉验证策略（如Stratified K-Fold）以及偏差-方差分解。 对于时间序列分析，我们将介绍ARIMA/SARIMA模型的参数选择和诊断检验，并引入Prophet等更现代的、面向业务的预测框架，用于处理节假日和趋势变化。 第四部分：模型的可解释性与结果的专业报告（约250字） 在专业环境中，模型“黑箱”是不可接受的。本书的最后一部分专注于分析结果的透明度和沟通效率。 我们将介绍现代可解释性AI（XAI）的关键工具： 1. 特征重要性分析： 如何利用置换重要性（Permutation Importance）来量化每个输入变量对最终预测的贡献。 2. 局部解释： 深入讲解SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，它提供了一种严谨的方法来解释单个预测背后的驱动因素，这对于金融、医疗等需要合规性的领域至关重要。 3. 报告自动化： 结合R Markdown或Jupyter Notebook，指导读者如何将代码、可视化输出和分析结论整合到一个结构化的、可复现的文档中，实现从数据到报告的无缝转化。 本书旨在培养读者将数据分析视为一个完整、严谨的工程流程，而非一系列孤立的软件操作。通过Python和R这两种语言的交叉学习，读者将获得在任何数据科学岗位上游刃有余的技能组合。

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说实话，我一开始对学习Excel并没有太大的兴趣，觉得它只是一个做表格的工具，枯燥乏味。然而，当我在书店看到这本书时，它散发出的那种专业而又不失亲和力的气息，瞬间吸引了我。封面的设计语言透露出一种高效、现代的感觉，而里面的扉页更是用简洁的文字告诉我，Excel不仅仅是计算，更是一种思考和解决问题的方式。我仔细翻阅了目录，发现它涵盖了从基础操作到高级应用的方方面面，而且每一章节的标题都显得非常有吸引力，比如“让你的数据‘说话’”或者“解锁Excel的隐藏技能”。我特别留意到书中关于数据可视化和条件格式的部分，因为我常常需要制作给领导看的报告，如果能把数据用图表生动地展现出来，肯定会大大提升报告的吸引力，也更能体现我的工作价值。我一直想找到一种方法，能够快速地找出数据中的异常值或者趋势，这本书似乎提供了这样的可能性。我不太喜欢死记硬背，所以这本书强调“理解”而不是“记忆”的理念正合我意。我相信，通过这本书的学习，我不仅能掌握Excel的使用技巧，更能培养一种数据分析的思维模式，从而在工作中更加游刃有余。

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这本书给我的感觉就像一位经验丰富的老朋友，在静静地等待着我去探索其中的奥秘。封面设计虽然简洁，却透露出一种稳重和专业的质感。我是一位长期使用Excel进行财务报表制作和数据核算的人，对于Excel的各项功能已经比较熟悉，但总觉得在效率和深度上还有进步的空间。这本书的排版清晰，章节划分也很合理，我尤其对那些关于“数据关联”和“自动化处理”的章节充满了好奇。我希望这本书能教我如何更有效地链接不同的Excel文件，如何利用一些隐藏的功能来简化复杂的计算过程，以及如何制作出更加专业和富有洞察力的报表。我深知Excel在现代商业环境中的重要性，也明白掌握其高级功能能够为个人和企业带来巨大的价值。这本书的出现，让我看到了进一步提升自身Excel技能的希望。我期待通过这本书的学习，能够掌握一些能够让我工作效率翻倍、并且减少人为错误的实用技巧，从而在我的财务工作中更加游刃有余。

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拿到这本书，我满怀期待地翻开了它。第一眼就被它那清晰的版式和丰富的插图所吸引，感觉像是打开了一个通往数字世界的宝藏。我是一名Excel新手，之前用它来做一些简单的表格，但总觉得效率不高，而且很多高级功能更是望尘莫及。这本书的封面设计简洁大气，封底的简介也勾勒出了一个循序渐进的学习路径，从最基础的界面介绍到数据分析的进阶技巧，都让我跃跃欲试。我尤其关注其中关于数据透视表和图表制作的部分，希望通过这本书的学习，能够让我的报表更加直观、专业，也能够更快速地从海量数据中提取有用的信息。我平时工作需要处理大量的客户信息和销售数据，常常需要将它们整理成易于理解的报告，但以往的工作方式非常耗时且容易出错。所以，我希望这本书能提供一些切实可行的解决方案，让我能够事半功倍。同时，我也对书中关于Excel函数和公式的讲解充满了好奇，特别是那些能够自动化处理复杂计算的技巧，感觉它们是提高工作效率的关键。这本书的厚度适中，既不会让人望而却步，又显得内容充实，让我觉得物有所值。我迫不及待地想开始我的Excel学习之旅，相信这本书会是我最好的向导。

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这本书给我的第一印象是它的“实用性”。我是一名在校学生，经常需要处理各种学术报告和项目数据，Excel对我来说是必不可少的工具。之前我也尝试过一些其他的Excel教程，但总感觉它们要么过于理论化，要么就是针对性不强。而这本书的封面设计就透着一股“直击痛点”的劲头，让人一看就知道是解决实际问题的。我浏览了目录，发现它包含了许多我一直以来想学习但又找不到合适资料的内容，比如如何进行复杂的公式嵌套、如何利用宏来自动化重复性任务，以及如何进行高级的数据分析和预测。我特别关注书中关于“数据清洗”和“数据验证”的章节，因为在做数据分析的时候，数据的准确性是至关重要的，而我常常在这方面遇到麻烦。这本书的语言风格也比较轻松，不像一些教科书那样生硬，我相信阅读起来会更愉快。我期待通过这本书的学习，能够大大提升我处理学术数据的能力，让我的研究成果更加严谨和有说服力，也为我未来的职业生涯打下坚实的基础。

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当我第一眼看到这本书时，就被它沉甸甸的分量和封面上的“Microsoft Excel 2013”几个字所震撼。我是一名资深Excel用户，自认为对Excel已经相当熟悉，但总觉得在一些更精细化的操作和数据分析的深度上还有提升的空间。我翻开了目录，注意到其中一些章节的标题，比如“深入理解Excel公式的奥秘”和“掌握高级图表技巧”，这些都让我产生了浓厚的兴趣。我一直对Excel中的数据透视表和Power Query等高级功能非常着迷，希望能通过这本书的学习，能够更深入地理解它们的原理，并掌握更高效的应用方法。我尤其想知道书中是否提供了一些关于如何优化Excel文件性能，以及如何避免常见错误的一些技巧。我之前也看过一些Excel的书籍，但很多都停留在基础教学层面，这本书看起来更加深入和专业。我希望这本书能够帮助我突破现有的瓶颈，在Excel应用上达到一个新的高度，能够处理更复杂的数据场景，并为企业提供更具价值的数据洞察。

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