CDA数据分析师系列丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:曹正凤

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2015-2-1

价格:CNY 49.00

装帧:平装

isbn号码:9787121252440

丛书系列:CDA数据分析师系列丛书

图书标签:

• 数据分析
• 统计
• CDA
• spss
• 很好，不错
• 内容了了也就算了，还有很多错误这个忍不了！
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• 数据挖掘
• 商业分析
• 数据可视化
• 金融分析

好的，这是一份针对“CDA数据分析师系列丛书”之外的其他图书的详细简介： --- 《精通Python数据科学：从基础到实战》 图书简介 在当今数据驱动的时代，数据分析能力已成为连接商业洞察与技术实现的桥梁。本书专为希望系统掌握Python在数据科学领域应用的专业人士和进阶学习者设计，旨在提供一个从零基础到高级实战的完整学习路径。我们避免了对理论概念的冗余堆砌，而是聚焦于如何运用最主流的Python库，解决真实世界中的数据问题。 核心内容深度解析： 第一部分：Python数据科学基础与环境构建 本部分着重于搭建稳固的基础。我们首先介绍了Python在数据科学生态中的地位，并详细指导读者完成Anaconda环境的配置与管理。重点内容包括： Python语言回顾与强化： 针对数据处理场景，深入讲解列表、字典、集合的高效操作，以及面向对象编程（OOP）在数据分析脚本构建中的应用。 NumPy的向量化哲学： 讲解NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片与广播机制，这是理解后续Pandas高效运算的基石。通过大量性能对比案例，展示向量化操作相对于传统循环的巨大优势。 Pandas数据处理圣经： 这是全书的重点之一。我们详尽阐述了Series和DataFrame的核心操作。内容涵盖数据导入导出（CSV, Excel, SQL, JSON），缺失值处理的策略（插补、删除、标记），数据重塑（`pivot_table`, `melt`, `stack`, `unstack`），以及多级索引的高级应用。特别强调了GroupBy操作的精髓——“拆分-应用-合并”的思维模型，并辅以复杂分组聚合案例。 第二部分：数据清洗、探索性数据分析（EDA）与可视化 数据的质量直接决定了分析结果的可靠性。本部分将数据准备工作提升到专业水准，并引入强大的可视化工具。 专业级数据清洗技术： 深入探讨异常值检测与处理的统计学方法（如Z-Score、IQR），文本数据的清洗与规范化（正则表达式应用），日期时间数据的复杂解析与时序特征工程。 EDA的系统化流程： 不仅仅是绘制图表，而是遵循一套科学的探索流程。从描述性统计量入手，结合维度分析、相关性分析，构建用户对数据集的直觉理解。 Matplotlib与Seaborn精通： 讲解了Matplotlib的底层结构（Figure, Axes），掌握其精细的定制能力。在此基础上，利用Seaborn简化复杂统计图表的绘制，如分布图、关系图和分类图，确保图形既美观又信息丰富。高级章节还包括使用Plotly/Bokeh进行交互式可视化，以适应Web端展示需求。 第三部分：统计推断与机器学习基础 数据分析的价值在于从数据中提取可泛化的规律。本部分衔接统计学理论与实践。 SciPy统计模块实战： 讲解假设检验（t检验、方差分析ANOVA、卡方检验）在业务场景中的应用，如何科学地评估A/B测试的结果，避免得出错误的商业结论。 Scikit-learn工作流解析： 详细介绍机器学习项目的标准流程：数据预处理（特征缩放、独热编码）、模型选择、训练、评估与调优。 核心模型解析与应用： 覆盖经典回归（线性、逻辑回归）和分类模型（决策树、随机森林、支持向量机SVM）。每种模型均提供清晰的数学原理概述，并侧重于参数解释及其对业务的指导意义。 第四部分：大数据思维与性能优化 随着数据量的增长，分析效率成为瓶颈。本部分探讨如何在Python中应对大数据集挑战。 Dask与并行计算： 引入Dask库，学习如何将Pandas和NumPy的工作流扩展到多核CPU和分布式集群上，实现大规模数据集的延迟计算和并行处理。 内存优化技巧： 针对内存受限的环境，传授Pandas数据类型优化（如使用Category类型，减小数值精度），以及高效的文件I/O策略。 面向读者： 本书适合有一定编程基础，渴望将Python能力转化为专业数据分析技能的工程师、市场分析师、金融建模人员，以及准备进入数据科学领域的在校学生。阅读本书后，读者将能够独立完成从原始数据获取、清洗、探索、建模到最终结果报告的全生命周期数据分析项目。 ---

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