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出版者:7-122

作者:孔令慧

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2007-11

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787122008688

丛书系列:

图书标签:

• SQL Server 2000
• 数据库
• 应用开发
• 程序开发
• 数据库编程
• SQL语言
• 数据管理
• 数据库设计
• Windows平台
• 开发指南

深入探索现代数据科学的基石：面向未来的数据分析与机器学习实践指南 本书聚焦于当前数据驱动决策的核心技术栈，旨在为读者提供一套全面、实用的现代数据科学工具箱，涵盖从数据获取、清洗、可视化到高级模型构建与部署的全流程。 第一部分：现代数据生态系统与基础工具精要 本部分将带领读者领略当前蓬勃发展的数据科学生态图景，明确数据科学家在企业中的角色定位与关键能力要求。我们不纠缠于过时的、特定版本RDBMS的细节，而是着眼于当前主流的、高性能的数据处理基础设施。 第一章：数据科学环境的搭建与Python核心库速览 详细介绍Anaconda/Miniconda环境的配置，重点讲解如何管理虚拟环境以确保项目依赖的隔离性与可复现性。深入剖析Python在数据科学中的核心地位，并对以下关键库进行详尽的实战性讲解： NumPy (Numerical Python)： 不仅限于基础的数组操作，更会深入讲解向量化计算的原理、广播机制（Broadcasting）在提高运算效率中的作用，以及如何利用高级函数进行高效的线性代数运算。 Pandas (Panel Data)： 区别于传统数据库的固定模式，Pandas的`DataFrame`和`Series`如何灵活处理异构、不规整的真实世界数据。重点覆盖数据导入导出（JSON, Parquet, HDF5等现代格式）、多级索引（MultiIndex）的高级应用、时间序列数据的重采样与平移操作，以及`apply()`、`map()`、`groupby()`的性能优化技巧。 第二章：关系型数据库的现代视角：SQL与NoSQL的抉择 本章旨在提供对现代数据存储方案的宏观认识，摒弃对特定旧版本RDBMS功能的细致回顾，转而关注数据一致性（ACID的现代诠释）、可扩展性和查询优化的通用原则。 通用SQL的最佳实践： 讲解ANSI SQL标准中，适用于所有现代数据库（如PostgreSQL, MySQL 8+, SQL Server最新版）的高级特性，如窗口函数（Window Functions）——`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`在复杂报表生成中的威力；CTE (Common Table Expressions) 的递归用法。 NoSQL的分类与选型： 深入探讨键值存储（Redis在缓存和会话管理中的应用）、文档数据库（MongoDB在灵活Schema场景下的优势）、列式存储（Cassandra/HBase在海量写入场景下的优化思路）以及图数据库（Neo4j在关系网络分析中的应用）。重点在于理解CAP理论，并根据业务需求进行合理的存储技术栈选择。 第二部分：数据清洗、转换与探索性数据分析 (EDA) 真实世界的数据充满噪声和缺失。本部分聚焦于如何将原始数据转化为可信赖的分析输入。 第三章：数据质量保障与预处理技术 详细讲解缺失值（Missing Values）的处理策略（插补法的高级选择，如基于模型的插补MICE），异常值（Outliers）的检测（Z-Score, IQR，以及基于密度的LOF算法），以及数据类型的一致性检查与转换。我们还将涵盖特征编码的高级技术，如目标编码（Target Encoding）和频率编码，避免独热编码（One-Hot Encoding）带来的维度灾难。 第四章：高效的探索性数据分析 (EDA) 与数据可视化 EDA是连接原始数据与模型之间的桥梁。本章侧重于使用先进的可视化工具来揭示数据背后的故事。 Seaborn与Matplotlib的高级定制： 不仅展示基础图表，更侧重于如何创建具有叙事性的复合图表。例如，利用分面网格（FacetGrid）展示不同子群体的分布差异，使用小提琴图（Violin Plot）和箱线图的组合来比较多个分布的形态。 交互式可视化： 引入Plotly和Bokeh，讲解如何创建可缩放、可钻取的交互式仪表板原型，使用户能够自行探索数据维度。 统计度量： 除了均值和中位数，我们将深入探讨皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数的适用场景，以及协方差矩阵的解读，为后续模型选择提供统计学基础。 第三部分：面向预测的机器学习实践 本部分是本书的核心，专注于如何应用现代机器学习算法解决实际的预测和分类问题。 第五章：监督学习：从线性模型到集成方法 本章以Scikit-learn库为核心平台，系统地介绍关键算法及其背后的数学原理（但侧重于应用层面的调参）。 回归与分类基础： 线性回归、逻辑回归的正则化（L1/L2）对模型泛化能力的影响。 决策树与集成学习的飞跃： 深入解析随机森林（Random Forest）如何通过Bagging降低方差，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的核心思想。 XGBoost, LightGBM与CatBoost： 重点讲解这三种业界主流的Boosted Tree框架在处理大规模稀疏数据时的效率优势、定制化损失函数的能力，以及关键超参数（如`eta`, `max_depth`, `subsample`）的精细调优策略。 第六章：无监督学习与降维技术 探索数据结构本身，而非依赖标签。 聚类算法： K-Means的局限性及K-Means++的优化。DBSCAN在识别任意形状簇上的优势，以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的树状图（Dendrogram）解读。 特征工程与降维： 详细讲解主成分分析（PCA）的数学原理（特征值与特征向量），以及t-SNE和UMAP在数据高维可视化和模式发现中的应用。 第七章：模型评估、验证与超参数优化 一个模型的价值不仅在于其预测结果，更在于其评估的科学性。 评估指标的精选： 针对不同问题（如金融欺诈检测、医疗诊断）选择恰当的指标：精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值的深度解读，以及混淆矩阵（Confusion Matrix）的详细分析。 交叉验证的严谨性： K折交叉验证、分层抽样验证的实施。 系统化调参： 介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的局限性，重点讲解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在高效搜索最优超参数组合中的前沿应用。 第四部分：深度学习的入门与应用前沿 本部分将介绍现代深度学习框架，并将其应用于结构化数据的建模挑战。 第八章：深度学习框架基础与神经网络结构 TensorFlow 2.x/PyTorch生态： 快速上手现代框架的Eager Execution模式。 核心概念： 激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh的对比与选择）、损失函数、反向传播（Backpropagation）的直观理解。 多层感知机（MLP）： 构建第一个全连接网络，并解决简单的分类回归问题。 第九章：时间序列分析与预测 针对具有时间依赖性的数据，本章提供从传统方法到现代深度学习方法的过渡。 传统方法回顾： ARIMA模型的平稳性检验（ADF检验）与参数选择（ACF/PACF图）。 深度学习序列模型： 介绍循环神经网络（RNN）的结构，重点讲解LSTM和GRU如何有效解决长期依赖问题，并应用于股票价格预测或传感器数据分析。 总结与展望 本书最后将展望数据科学领域的未来趋势，包括可解释性AI（XAI，如SHAP值和LIME的介绍）、模型部署（MLOps的初步概念，如使用Flask/Streamlit进行简单API包装），确保读者不仅掌握分析技能，更能将模型价值落地。全书通过大量的Python代码示例贯穿始终，所有示例均基于最新的开源库版本，保证实践指导的前瞻性与实用性。

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如果非要说这本书有什么“缺憾”，那可能在于它对非Windows平台的兼容性探讨有所保留，毕竟SQL Server 2000的生态主要围绕着微软的技术栈展开。然而，对于我们当时主要使用VB 6.0或ASP进行开发的团队而言，这根本不是问题，反而是优点——专注意味着深度。这本书的价值体现在其对微软平台下那一整套技术堆栈的无缝整合演示上。例如，它不仅讲了数据库本身，还花了相当篇幅讲解如何利用SQL Server自带的Agent服务进行定时维护任务的调度，如何通过Enterprise Manager进行图形化管理，以及如何利用SQL Server Profiler来追踪慢查询。这些工具的使用方法讲解得非常细致，几乎可以直接照着屏幕上的截图一步步操作，确保了理论知识能迅速转化为实际操作能力。对于一个需要快速搭建起企业级应用环境的IT部门来说，这本书提供了一个完整的、可复制的“操作指南”，它涵盖了从开发到运维的多个关键环节，而不仅仅是孤立的编程技巧。

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这本书的叙事风格，用现在的话来说，可能略显刻板和老派，但正是这种不加修饰的风格，反而赋予了它一种独特的权威感。它没有使用任何花哨的比喻或者幽默的段子来稀释技术内容的严肃性，全书的行文逻辑就像数据库本身的设计一样，严谨、线性、层层递进。对于像我这样，习惯于通过结构化知识体系来构建认知的技术人员来说，这种表达方式极大地提高了阅读效率。我发现自己可以快速地在庞大的知识点中定位到需要的模块，并且能够清晰地追踪到某一特定功能背后的设计哲学。特别是关于索引和查询优化那一块，作者没有直接抛出复杂的“黑箱”算法，而是通过对比不同查询语句的执行效率差异，引导读者去理解B-Tree结构的基本原理以及如何设计高效的WHERE子句。这种“授人以渔”式的讲解，远比简单地告诉读者“使用这个命令会更快”要深刻得多，让我能够在新版本升级或者遇到性能瓶颈时，依旧能凭借基础知识进行有效的分析和调优。

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回顾我使用这本书的那些日子，它就像是我办公桌上那盏永不熄灭的台灯，在无数个深夜里，为我照亮了数据结构和业务逻辑交织的迷宫。我记得最清楚的是，当我们需要开发一个复杂的报表系统，涉及到多级子查询和递归CTE（尽管在SQL 2000中实现递归相对原始）时，我几乎是把关于视图和存储过程的那几章翻烂了。这本书没有回避那些复杂的、容易出错的编程陷阱，比如死锁的排查思路、数据类型转换的隐式规则等等。作者似乎深知初级开发者最容易在哪里“栽跟头”，因此在那些关键节点上，特意设置了“注意事项”或者“陷阱警示”的模块，这些小小的提示，往往能帮我节省数小时的调试时间。总而言之，这本书不是一本用来“翻阅”的书，而是一本需要被“使用”和“参考”的工具箱。它所教授的理念和方法论，即使在技术飞速迭代的今天，依然是理解关系型数据库应用开发不变的基石。它教会我的，是结构化思维，而非仅仅是某个版本的特定语法。

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说实在话，这本书的深度和广度超出了我对一本特定版本数据库教材的预期。我原本以为它会像很多同类书籍一样，浅尝辄止地介绍几个常用命令，应付一下考试或者入门需求就拉倒了。但令人惊喜的是，在“程序开发”这个环节，作者明显下了苦功。它不仅仅是教会你如何写SQL语句，更深入探讨了如何将数据库操作嵌入到应用程序的逻辑之中。我记得有一章专门讲ADO（ActiveX Data Objects）的编程接口，那在当时简直是前沿技术了。作者没有满足于简单的记录集的增删改查，而是详细剖析了事务处理的正确方式、连接池的概念（尽管在2000时代可能还不是一个成熟的术语，但其思想已经渗透进去了），以及如何处理并发访问冲突。这些内容对于一个想从“数据库用户”升级为“数据库开发者”的人来说，简直是至关重要的。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一次系统性的工程训练，它强迫你去思考“健壮性”、“性能”和“数据一致性”这些在实际项目中无法回避的硬骨头问题，而不是仅仅停留在查询结果正确的层面。

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这本书的封面设计得相当朴实，那种90年代末期技术书籍的经典风格，字体厚重，配色保守，一看就知道是面向实战的工具书，而不是什么花里胡哨的理论探讨。我当初买它，完全是冲着“SQL Server 2000”这个名字去的，因为那时候我们公司刚从FoxPro向更健壮的数据库迁移，急需一本能快速上手、解决实际问题的参考手册。说实话，这本书在基础概念的梳理上做得非常到位，对于初学者来说，它就像一个耐心的老教头，一步步领着你把SQL语言的基本语法、数据类型、约束这些“内功心法”练扎实。我尤其欣赏它在安装与配置那一章的处理，详略得当，没有陷入过多冗余的系统底层细节，而是聚焦于如何快速搭建起一个可用的开发环境，对于我这种急于出成果的开发者来说，简直是雪中送炭。它对T-SQL（Transact-SQL）的讲解，更是直击要害，从最基础的SELECT语句到复杂的存储过程、触发器和函数，每一步都有清晰的代码示例和运行结果分析，读起来毫不费力，感觉每翻过一页，自己的数据库操作能力就提升了一截。这本书的价值不在于告诉你未来的技术发展趋势，而在于让你在那个特定时代背景下，能够熟练地驾驭当时的主流技术，解决眼前的“燃眉之急”。

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