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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Jake VanderPlas

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2016-6-25

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491912058

丛书系列:

图书标签:

Python
数据分析
数据科学
机器学习
数据挖掘
统计学
pandas
计算机
Python
数据科学
数据分析
机器学习
NumPy
Pandas
Matplotlib
Scikit-learn
统计学
可视化

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具体描述

For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all-IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you'll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms

数据炼金术士：驾驭复杂数据的艺术与科学一本书，带你从数据海洋的初学者，蜕变为驾驭复杂信息流的架构师。在这个数据爆炸的时代，信息如同奔流不息的江河，蕴藏着洞察、预测与创新的巨大能量。然而，原始数据往往是泥沙俱下、晦涩难懂的。本书《数据炼金术士：驾驭复杂数据的艺术与科学》，并非一本关于特定编程语言工具集的手册，而是一部深入探讨数据科学核心思维框架、方法论精髓以及高级处理策略的指南。它旨在弥补理论与实践之间的鸿沟，教会你如何像炼金术士一样，将看似无用的数据矿石，提炼成具有商业价值和科学深度的黄金。本书将数据科学的整个生命周期解构为五个核心阶段，并对每一个阶段的精髓进行深入剖析，确保读者建立起一个全面、稳健且具备前瞻性的数据处理体系。 --- 第一部分：数据哲思与现代架构（The Data Philosophy & Modern Architecture）本部分抛弃了对单一工具的沉迷，转而关注数据科学的底层逻辑与系统构建。 1. 数据范式的演进与新思维模型我们将探讨数据科学如何从传统的描述性统计演进到如今的因果推断和生成式AI驱动的决策支持。重点剖析“数据素养”（Data Literacy）在组织中的核心地位，以及如何培养跨学科的数据思维。内容涵盖：决策树的局限性、统计显著性与实际意义的平衡、概率性思维在不确定性管理中的应用。 2. 数据生态系统的蓝图构建现代数据科学不再是孤立的脚本运行，而是一个复杂的生态系统。本章详细阐述数据管道（Data Pipelines）的设计原则，包括：数据采集的鲁棒性设计、数据存储的模式选择（关系型、NoSQL、图数据库的适用场景分析）、以及数据治理（Data Governance）在确保数据质量和合规性中的关键作用。我们将深入研究数据湖、数据仓库与数据网格（Data Mesh）架构的优劣对比与实际落地挑战。 3. 可解释性、公平性与伦理的基石面对日益复杂的黑箱模型，本章强调“为什么”比“是什么”更重要。我们将探讨可解释性AI（XAI）的技术路线，不仅仅停留在LIME和SHAP的表层，更深入到模型决策树的可追溯性设计。同时，对算法偏见（Algorithmic Bias）的来源进行系统分析，并提供从数据清洗阶段就嵌入公平性约束的实践框架。 --- 第二部分：数据清洗与特征工程的深度雕琢（Deep Feature Engineering & Refinement）原始数据是数据科学的原材料，其质量直接决定了最终模型的上限。本部分专注于如何将原始、嘈杂的数据转化为模型“可理解”的语言。 4. 缺失值处理的艺术：从填补到结构化推断超越简单的均值/中位数填充，本章深入探讨基于模型的缺失值插补技术，如多重插补（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）的原理与实施。我们将分析缺失模式（MCAR, MAR, MNAR）对分析结果的潜在误导，并介绍如何通过设计“缺失指示器”特征来保留缺失信息本身的价值。 5. 高维数据的降维与表征学习在处理海量特征时，维度灾难是不可避免的挑战。本章对比线性降维（PCA的局限性）与非线性降维技术（如t-SNE、UMAP在数据可视化和预处理中的应用）。更重要的是，我们将聚焦于特征构建的创新思路，例如：时间序列数据的滞后特征组、文本数据中的语义嵌入向量的结构化提取，以及如何利用领域知识驱动（Domain-Driven）特征工程。 6. 时间序列与空间数据的特有挑战针对时序数据的自相关性、季节性和趋势性，本章提供了一套集成化的序列数据预处理流程，包括：平稳性检验、数据分解（STL分解）的应用，以及如何构建能捕获复杂时间依赖关系的特征集。对于地理空间数据，则侧重于拓扑关系的编码和距离度量的合理选择。 --- 第三部分：模型选择与性能评估的严谨校验（Rigorous Model Selection & Validation）选择“最好的”模型，不是选择参数最多的模型，而是选择最稳健、泛化能力最强的模型。 7. 模型的选择哲学：偏差-方差权衡的实战应用本书不会罗列数百种算法，而是聚焦于选择背后的逻辑。我们将系统性地剖析偏差（Bias）与方差（Variance）在不同模型复杂度下的表现，并提供一套基于交叉验证策略（如分组交叉验证、时间序列的前向验证）的模型性能评估流程。内容包括：如何利用学习曲线（Learning Curves）诊断过拟合和欠拟合的程度。 8. 复杂模型调优的系统性搜索策略放弃盲目的网格搜索（Grid Search），本章介绍更高效的超参数优化方法。重点讲解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）的工作原理，以及如何在大型模型集合中，利用集成学习（Ensemble Methods）的核心思想——如Stacking和Blending——来提升整体预测的鲁棒性，而非仅仅追求单一模型的极致性能。 9. 评估指标的语境化选择错误地选择评估指标是数据科学中最常见的陷阱之一。本章指导读者根据业务目标定制评估指标。例如，在不平衡分类问题中，如何利用PR曲线（Precision-Recall Curve）而非ROC曲线来做出更优决策；在回归问题中，如何权衡MAE、MSE和MAPE在解释性和对异常值的敏感性上的差异。 --- 第四部分：从原型到生产：模型的部署与监控（From Prototype to Production）一个模型只有在生产环境中持续稳定运行，才能真正创造价值。 10. 模型部署的基础设施与M LOps概述本章将数据科学工作流推向生产环境。我们将探讨模型序列化、API封装的基本要求，并介绍最小可行产品（MVP）阶段的模型服务框架。重点阐述模型监控（Model Monitoring）的关键指标：数据漂移（Data Drift）、概念漂移（Concept Drift）的检测机制，以及自动化再训练（Automated Retraining）的触发条件设计。 11. 建立可信赖的反馈循环数据科学的最终目标是影响决策。本章讨论如何设计A/B测试框架来验证模型部署的实际商业效益，并建立一个闭环反馈系统，将生产环境中的实际观测结果重新导入训练数据集中，实现持续的性能迭代和模型健康度管理。 --- 《数据炼金术士》为你提供的是一套普适性的方法论工具箱。它要求你思考数据背后的结构、选择算法的底层逻辑、以及如何将复杂的数学结论转化为清晰的商业语言。这不是一本速成指南，而是一部数据科学家的案头参考与思维磨刀石，助你在这片浩瀚的数据之海中，精准定位价值，高效提炼洞察。

作者简介

Jake VanderPlas，Python科学栈深度用户和开发者，尤其擅长Python科学计算和数据可视化，是altair等可视化程序库的创建人，并为Scikit-Learn、IPython等Python程序库做了大量贡献。现任美国华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长。

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

本书应该算利用 Python 进行数据分析的入门书，章节安排如下： 1. IPython 2. Numpy 3. Pandas 4. Matplotlib 5. Machine learning 本书在编排上主要考虑了系统性和完整性，从数据分析的角度来看，一般只要掌握 pandas 就可以了，不需要再深入了解底层的 Numpy。此外，最好用 I...

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