具体描述
本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力
《Python数据科学实战：从基础到进阶应用》 本书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。无论您是初入职场的分析师、寻求转型的工程师，还是渴望利用数据提升业务效率的管理人员，《Python数据科学实战：从基础到进阶应用》都将是您手中最得力的工具书和实践指南。本书旨在系统性地教授读者如何运用Python这一目前最流行、应用最广泛的数据科学语言，完成从数据采集、清洗、探索性分析到高级建模与部署的全过程。 本书摒弃了枯燥的理论堆砌，完全聚焦于“实战”。我们深知，真正的学习发生在动手操作和解决真实问题的过程中。因此，全书内容紧密围绕当前工业界和学术界的热点应用场景展开，通过大量的真实世界数据集和项目案例，手把手带领读者掌握核心技术栈。 第一部分：Python与数据科学生态系统入门 本部分为读者打下坚实的基础，确保即便是编程新手也能快速上手。 章节一：Python环境搭建与基础语法回顾 我们将详细介绍Anaconda环境的配置，这是数据科学工作流的标准配置。重点回顾Python的核心数据结构（列表、元组、字典、集合）以及控制流语句。更重要的是，本章会引入Python面向对象编程（OOP）的基础概念，为后续使用复杂库打下结构化思维基础。我们将通过一个简单的“图书库存管理”小脚本案例，来巩固基础知识的应用。 章节二：NumPy——科学计算的基石 NumPy是Python数据科学生态的基石。本章深入探讨`ndarray`对象的特性，包括维度、轴（Axis）的概念，以及高效的向量化操作。我们将重点讲解广播机制（Broadcasting），这是理解高性能计算效率的关键。实战案例将聚焦于使用NumPy进行大规模矩阵运算，例如模拟物理系统的简单运动轨迹计算。 章节三：Pandas——数据处理的瑞士军刀 Pandas是进行数据清洗、转换和操作的核心库。本章将投入大量篇幅讲解`Series`和`DataFrame`的创建、索引与切片。重点难点解析包括：缺失值（NaN）的处理策略（插补、删除），数据类型的转换与推断，以及多级索引（MultiIndex）的灵活运用。我们将通过一个模拟的“电商交易记录”数据集，演示如何进行复杂的数据合并（Merge/Join）和分组聚合（GroupBy）操作，实现复杂报表的快速生成。 第二部分：数据探索、可视化与特征工程 掌握了数据结构后，本部分将引导读者深入数据内部，发现规律并为模型准备数据。 章节四：Matplotlib与Seaborn——数据故事的讲述者 数据可视化是数据分析不可或缺的一环。本章不仅介绍Matplotlib的基础绘图元素（图层、坐标轴、注释），更侧重于如何利用Seaborn的高级接口快速生成专业、美观的统计图表，如分布图（Distplot）、关系图（Relplot）和分类图（Catplot）。我们将通过多个图表对比不同变量之间的关系，例如使用散点图矩阵（Pairplot）快速总览数据集的变量相关性。 章节五：数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据往往是“脏乱差”的。本章将系统讲解数据预处理的完整流程：异常值检测（基于IQR、Z-score或箱线图）、重复数据识别与删除、文本数据的标准化（大小写、去除标点符号）以及日期时间数据的精确解析。我们将使用一个包含大量噪声的公共数据集（如Kaggle上的用户反馈数据），进行一次全面的数据净化实战。 章节六：特征工程——模型性能的决定性因素 特征工程是将原始数据转化为模型可理解、高性能特征的过程。本章将详细介绍关键技术： 1. 特征编码： 独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）和目标编码（Target Encoding）在不同场景下的应用选择。 2. 特征缩放： 标准化（StandardScaler）与归一化（MinMaxScaler）的数学原理与适用条件。 3. 特征构造： 基于时间序列特征的提取（如月份、星期几）、多项式特征的生成，以及特征交叉的实用技巧。 第三部分：机器学习建模与评估 本部分聚焦于构建预测模型，涵盖监督学习和无监督学习的核心算法。 章节七：Scikit-learn生态与线性模型 Scikit-learn（sklearn）是Python中最成熟的机器学习库。本章首先介绍其统一的API接口（fit, predict, transform）。然后，深入讲解回归问题（线性回归、岭回归、Lasso）和分类问题（逻辑回归）的实现。我们将重点讨论模型的评估指标（RMSE, R-squared, 准确率, F1-Score, ROC-AUC）及其在不同业务场景下的侧重点。 章节八：决策树、集成学习与模型优化 决策树因其易解释性而受到青睐，但容易过拟合。本章将重点讲解如何通过集成学习方法克服这一缺陷： 1. Bagging： 随机森林（Random Forest）的原理与调参。 2. Boosting： 梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）与业界广泛使用的XGBoost、LightGBM的实战应用。 此外，本章还将详细讲解交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（GridSearchCV/RandomizedSearchCV）在模型超参数优化中的实践。 章节九：无监督学习与聚类分析 在没有标签的数据中发现结构是无监督学习的核心。本章介绍K-Means聚类算法的原理、肘部法则的应用，以及层次聚类。同时，我们将探索降维技术，特别是主成分分析（PCA），用于数据可视化和特征压缩，以提高后续模型的训练速度和泛化能力。 第四部分：高级主题与实战部署 本部分将目光投向更复杂的数据结构和模型部署的实际操作。 章节十：时间序列分析基础 时间序列数据在金融、库存预测等领域至关重要。本章介绍时间序列分解（趋势、季节性、残差）、平稳性检验（ADF检验）以及ARIMA模型的构建流程。我们将使用真实股票数据，演示如何进行短期预测。 章节十一：自然语言处理（NLP）入门 使用NLTK和spaCy库进行文本数据的预处理，包括分词、词干提取和词形还原。重点讲解词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF向量化技术，并将其应用于一个简单的文本分类任务（如情感分析）。 章节十二：模型部署与Flask基础 一个优秀的数据分析项目必须能够投入使用。本章将介绍如何使用Python的轻量级Web框架Flask，将训练好的预测模型封装成一个简单的RESTful API服务。读者将学会如何接收JSON数据请求，调用模型进行预测，并将结果返回，实现从“Jupyter Notebook”到“生产环境”的跨越。 本书特色总结： 项目驱动： 每一个知识点都对应一个可执行的小项目或大型案例。 全栈覆盖： 涵盖数据获取、处理、分析、可视化到模型部署的完整流程。 代码即是注释： 所有代码块都经过严格测试，确保读者可直接运行并得到预期结果。 通过学习本书，您将不仅仅掌握一系列工具的使用方法，更重要的是建立起完整的数据科学思维框架，具备独立解决复杂数据问题的能力。
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做题目随手翻翻还不错
评分数据分析基本框架有了，小白可以看懂，然后就是软件操作说明书吧
评分例子挺多的
评分例子挺多的
评分偏向应用的一本入门教材
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