具体描述
本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据科学实践者。
本书共6章，系统介绍了进行数据科学分析和开发所涉及的关键要素。书中首先介绍Python软件及相关工具包的安装和使用；接着不仅讲解数据加载、运算和改写等基本数据准备过程，还详细介绍特征选择、维数约简等高级数据操作方法；并且建立了由训练、验证、测试等过程组成的数据科学流程，结合具体示例深入浅出地讲解了多种机器学习算法；然后介绍了基于图模型的社会网络创建、分析和处理方法；最后讲解数据分析结果的可视化及相关工具的使用方法。
《信息架构与数字体验设计》 书籍主题： 本书深入探讨信息架构（Information Architecture, IA）的核心原理、实践方法，以及它在构建高效、直观的数字产品与服务体验中的关键作用。它不仅仅是一本关于网站结构的书籍，更是一本关于如何组织、标注和导航复杂数字世界的实战指南。 目标读者： 适用于UX/UI设计师、产品经理、内容策略师、前端开发者、信息科学家，以及任何需要设计和管理复杂数字信息系统的专业人士。对于初入数字体验设计领域，渴望系统学习信息组织逻辑的学生和从业者而言，本书提供了坚实的基础和前沿的视角。 --- 第一部分：信息架构的基石——理解复杂性与人类认知 本部分致力于为读者构建对信息架构的完整认知框架，解释其在信息爆炸时代的重要性，并深入剖析人类如何感知和处理信息。 第一章：数字时代的“迷路”困境与IA的使命 我们生活在一个信息过载的时代，数字产品往往因设计不良而令人迷失。本章首先界定信息架构的范围，区分其与用户体验设计（UXD）和交互设计（IxD）的关系。我们将探讨糟糕的架构如何直接导致用户挫败感、转化率下降和维护成本激增。重点分析了信息架构作为连接用户需求、业务目标和技术实现的“隐形骨架”的关键地位。 第二章：人类认知负荷与心智模型的构建 成功的数字产品必须与其用户的思维模式相契合。本章详细阐述了认知心理学中的关键概念，如工作记忆的限制、长时记忆的检索机制，以及“心智模型”（Mental Model）的形成过程。我们研究用户如何通过类比、分类和联想来构建对一个系统的预期。信息架构师的首要任务，便是设计一个能够映射或引导用户心智模型的结构。 第三章：信息组织系统的五种基本模式 系统地介绍组织信息的五种核心分类学方法： 1. 层级结构（Hierarchical）： 自上而下，父子关系驱动的结构。 2. 序列结构（Sequential）： 基于步骤或流程的线性组织方式。 3. 矩阵结构（Matrix）： 多维度的交叉引用和灵活切换。 4. 集群结构（Clustered/Topical）： 基于主题或兴趣的关联组织。 5. 时间结构（Chronological）： 以时间顺序为主要轴线的排列。 本书强调，在实际项目中，很少使用单一模式，真正的挑战在于如何有效地结合和转换这些结构。 --- 第二部分：信息架构的设计与实践——工具、技术与流程 本部分转向实践层面，提供一套完整、可操作的信息架构设计流程，从研究到文档化的每一个环节都有详尽的指导。 第四章：用户研究驱动的IA：需求捕获与情境理解 优秀的信息架构源于对用户需求的深刻理解，而非凭空想象。本章聚焦于如何将用户研究成果转化为架构决策。内容涵盖： 任务分析与用户流建模： 识别用户完成核心任务的路径。 内容审计（Content Audit）与现有系统评估： 盘点和评估现有信息的质量、数量和相关性。 用户画像与情境图谱： 如何根据不同用户群体的目标设计差异化的信息路径。 第五章：分类、标签与导航系统的艺术 这是IA实践的核心。本章深入探讨如何为信息命名（标签）和如何分组（分类）。 分类法（Taxonomy）的科学构建： 确保分类体系的完整性、互斥性和穷尽性。讨论分类的深度与广度的平衡。 标签的精确性与一致性： 避免行业术语和模糊表述，确保标签在整个系统中具有统一的语义。 导航系统设计： 介绍全局导航、局部导航、辅助导航（如面包屑、站点地图）的设计原则，以及如何通过视觉层级暗示信息层级。 第六章：搜寻策略：元数据、索引与搜索体验 在大型系统中，导航往往不足以应对所有需求，强大的搜索功能至关重要。本章探讨如何设计强大的后端支持结构： 元数据策略： 定义所需属性、关键词和描述符，使信息可被检索。 本体论（Ontology）的初步应用： 建立实体之间的关系模型，以支持更智能的过滤和推荐。 搜索结果排序与呈现： 如何利用IA原则优化搜索结果的相关性显示。 第七章：原型验证与迭代：卡片分类与树状测试 信息架构的有效性必须通过测试来验证。本章详细介绍两种最关键的用户测试方法： 开放式与封闭式卡片分类（Card Sorting）： 引导用户对信息进行分组，从而发现其自然心智模型。 树状测试（Tree Testing）： 在不考虑视觉设计的情况下，隔离测试信息结构的导航效率。 迭代循环： 如何解读测试结果，并据此调整分类、标签和导航的层级结构。 --- 第三部分：高级主题与未来趋势——信息架构的延伸应用 本部分将视角提升到更广阔的数字生态系统，探讨IA在复杂平台和新兴技术中的应用。 第八章：跨平台信息同步与一致性管理 在多设备、多渠道（Web、App、智能设备）的时代，用户期望信息体验是无缝衔接的。本章讨论如何设计一套统一的信息模型，确保无论用户从哪个入口进入，都能获得一致的上下文和导航体验。重点讨论“内容优先”的设计思维。 第九章：实体关系与知识图谱在IA中的应用 随着数据复杂性的增加，简单的树状结构已无法满足需求。本章介绍了如何利用更强大的数据建模方法（如实体关系图）来描述复杂产品的内容和功能。探讨了知识图谱的概念，及其如何通过定义明确的关系（例如“作者属于公司A”，“产品X是产品Y的配件”）来增强系统的可发现性和关联性。 第十章：语音界面与情感化信息架构 新兴的用户界面范式（如语音助手、聊天机器人）对传统IA提出了新的挑战。由于缺乏视觉提示，语音界面的信息架构必须更加依赖清晰、简洁的对话流程和强大的上下文记忆。本章探讨如何将信息结构转化为对话流程，以及如何在非视觉环境中有效地进行“引导”和“确认”。 结语：信息架构师的未来角色 信息架构师正从“网站地图的绘制者”转变为“数字生态系统的架构师”。本书最后总结了在AI驱动和无界面交互日益普及的未来，IA专业人士需要掌握的关键技能——即从数据到意义的转化能力。 --- 本书特色： 注重实践性： 包含大量案例分析和可直接应用于工作流程的模板与清单。 跨学科视角： 融合了认知科学、图书馆学和人机交互（HCI）的理论精华。 系统性引导： 提供了从研究、设计、测试到部署的完整IA生命周期指南。 《信息架构与数字体验设计》 将引导您超越表面的视觉设计，深入到数字体验的内在逻辑，助您构建出那些用户“不假思索就能找到需要的一切”的卓越产品。
作者简介
Alberto Boschetti 数据科学家、信号处理和统计学方面的专家。他拥有通信工程专业博士学位，现在伦敦居住和工作。基于所从事的项目，他每天都要面对包括自然语言处理、机器学习和概率图模型等方面的挑战。他对工作充满激情，经常参加学术聚会、研讨会等学术活动，紧跟数据科学技术发展的前沿。
Luca Massaron 数据科学家、市场研究总监，是多元统计分析、机器学习和客户洞察方面的专家，有十年以上解决实际问题的经验，使用推理、统计、数据挖掘和算法为利益相关者创造了巨大的价值。他是意大利网络受众分析的先锋，并在Kaggler上获得排名前十的佳绩，随后一直热心参与一切与数据分析相关的活动，积极给新手和专业人员讲解数据驱动知识发现的潜力。他崇尚大道至简，坚信理解数据科学的本质能带来巨大收获。
目录信息
前言
第1章 新手上路1
1.1 数据科学与Python简介1
1.2 Python的安装2
1.2.1 Python 2还是Python 33
1.2.2 分步安装3
1.2.3 Python核心工具包一瞥4
1.2.4 工具包的安装7
1.2.5 工具包升级9
1.3 科学计算发行版9
1.3.1 Anaconda10
1.3.2 Enthought Canopy10
1.3.3 PythonXY10
1.3.4 WinPython10
1.4 IPython简介10
1.4.1 IPython Notebook12
1.4.2 本书使用的数据集和代码18
1.5 小结25
第2章 数据改写26
2.1 数据科学过程26
2.2 使用pandas进行数据加载与预处理27
2.2.1 数据快捷加载27
2.2.2 处理问题数据30
2.2.3 处理大数据集32
2.2.4 访问其他数据格式36
2.2.5 数据预处理37
2.2.6 数据选择39
2.3 使用分类数据和文本数据41
2.4 使用NumPy进行数据处理49
2.4.1 NumPy中的N维数组49
2.4.2 NumPy ndarray对象基础50
2.5 创建NumPy数组50
2.5.1 从列表到一维数组50
2.5.2 控制内存大小51
2.5.3 异构列表52
2.5.4 从列表到多维数组53
2.5.5 改变数组大小54
2.5.6 利用NumPy函数生成数组56
2.5.7 直接从文件中获得数组57
2.5.8 从pandas提取数据57
2.6 NumPy快速操作和计算58
2.6.1 矩阵运算60
2.6.2 NumPy数组切片和索引61
2.6.3 NumPy数组堆叠63
2.7 小结65
第3章 数据科学流程66
3.1 EDA简介66
3.2 特征创建70
3.3 维数约简72
3.3.1 协方差矩阵72
3.3.2 主成分分析73
3.3.3 一种用于大数据的PCA变型—Randomized PCA76
3.3.4 潜在因素分析77
3.3.5 线性判别分析77
3.3.6 潜在语义分析78
3.3.7 独立成分分析78
3.3.8 核主成分分析78
3.3.9 受限玻耳兹曼机80
3.4 异常检测和处理81
3.4.1 单变量异常检测82
3.4.2 EllipticEnvelope83
3.4.3 OneClassSVM87
3.5 评分函数90
3.5.1 多标号分类90
3.5.2 二值分类92
3.5.3 回归93
3.6 测试和验证93
3.7 交叉验证97
3.7.1 使用交叉验证迭代器99
3.7.2 采样和自举方法100
3.8 超参数优化102
3.8.1 建立自定义评分函数104
3.8.2 减少网格搜索时间106
3.9 特征选择108
3.9.1 单变量选择108
3.9.2 递归消除110
3.9.3 稳定性选择与基于L1的选择111
3.10 小结112
第4章 机器学习113
4.1 线性和逻辑回归113
4.2 朴素贝叶斯116
4.3 K近邻118
4.4 高级非线性算法119
4.4.1 基于SVM的分类算法120
4.4.2 基于SVM的回归算法122
4.4.3 调整SVM123
4.5 组合策略124
4.5.1 基于随机样本的粘合策略125
4.5.2 基于弱组合的分袋策略125
4.5.3 随机子空间和随机分片126
4.5.4 模型序列—AdaBoost127
4.5.5 梯度树提升128
4.5.6 处理大数据129
4.6 自然语言处理一瞥136
4.6.1 词语分词136
4.6.2 词干提取137
4.6.3 词性标注137
4.6.4 命名实体识别138
4.6.5 停止词139
4.6.6 一个完整的数据科学示例—文本分类140
4.7 无监督学习概述141
4.8 小结146
第5章 社会网络分析147
5.1 图论简介147
5.2 图的算法152
5.3 图的加载、输出和采样157
5.4 小结160
第6章 可视化161
6.1 matplotlib基础介绍161
6.1.1 曲线绘图162
6.1.2 绘制分块图163
6.1.3 散点图164
6.1.4 直方图165
6.1.5 柱状图166
6.1.6 图像可视化167
6.2 pandas的几个图形示例169
6.2.1 箱线图与直方图170
6.2.2 散点图171
6.2.3 平行坐标173
6.3 高级数据学习表示174
6.3.1 学习曲线174
6.3.2 验证曲线176
6.3.3 特征重要性177
6.3.4 GBT部分依赖关系图179
6.4 小结180
· · · · · · (收起)
读后感
本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
评分本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
评分本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
评分本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
评分本书由两位资深数据科学家撰写，融合其多年从事数据科学相关的教学和科研工作经验，借助现有的Python语法和结构知识，全面而系统地讲解进行数据科学分析和开发的相关工具、技术和*佳实践，包含清晰的代码和简化的示例。通过阅读本书，你将深入理解Python核心概念，成为高效数据...
用户评价
此书大致介绍了在数据科学中常用的python包的中的常用函数，正如题所言是一本入门级应用tutorial。一本薄薄180页的小书，和大牛们理论扎实的专著自然没法比。 各开源包的文档固然细致全面，但毕竟对入门级研究人员来说，很多功能都用不到。况且，很可能他们连自己需要的是什么功能自己都不甚清楚。 而此书就是解决这个问题，大致带着读者走进数据分析中的python应用世界，由简及难，完整地走过一个数据分析的流程。
评分只是教你如何用函数，但没有告诉使用的原因，并没有从数学上给出合适的定义。写得不如文档详细，内容还不到文档的水平
评分介绍概念、工具包
评分只是教你如何用函数，但没有告诉使用的原因，并没有从数学上给出合适的定义。写得不如文档详细，内容还不到文档的水平
评分！
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有