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出版者:博碩

作者:Giancarlo Zaccone

出品人:

页数:160

译者:傅運文

出版时间:2017-1-11

价格:NT$360

装帧:平装

isbn号码:9789864341795

丛书系列:

图书标签:

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• 入门
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《Python数据分析实战》 内容提要： 本书是一本面向希望掌握数据分析核心技能的实践型指南。它摒弃了冗长晦涩的理论，专注于通过大量真实世界案例和代码实战，带领读者快速构建起一套完整的数据分析工作流。全书以 Python 语言为基础，深入剖析了数据获取、清洗、探索性分析、可视化以及基础模型构建的完整流程，旨在让读者在动手实践中掌握数据驱动决策的能力。 --- 第一部分：数据分析的基石与环境准备 第一章：Python基础回顾与数据科学环境搭建 在进入具体的数据分析实战前，本书首先确保读者具备必要的 Python 基础，并能搭建起高效的工作环境。 Python 核心概念速查： 快速回顾面向对象编程、函数式编程的要点，重点强调 Python 在处理序列数据时的优势（列表推导式、生成器）。 Anaconda 与虚拟环境管理： 详细指导如何安装 Anaconda 发行版，并利用 Conda 或 Pipenv 管理项目依赖，确保环境的稳定性和可复现性。 Jupyter Notebook/Lab 高效使用： 介绍如何利用 Jupyter 环境进行交互式编程、文档编写和结果展示，覆盖单元格魔法命令（如 `%timeit`, `%%writefile`）的高级用法。 Git 版本控制入门： 讲解数据分析项目中使用 Git 进行代码和实验追踪的基础操作，包括提交、分支和合并的基本流程。 第二章：NumPy——高效数值计算的核心引擎 NumPy 作为科学计算的基石，其性能是后续所有数据处理工作的基础。本章专注于 NumPy 数组的底层机制和向量化操作。 Ndarray 详解： 深入理解多维数组（ndarray）的结构、数据类型（dtypes）及其内存布局，解释为什么向量化操作远快于 Python 循环。 索引、切片与视图： 掌握复杂的布尔索引、花式索引和轴向切片，理解视图与拷贝的区别及其在内存管理中的重要性。 广播机制（Broadcasting）： 详细剖析 NumPy 广播规则，这是解决不同形状数组间运算的关键，通过多个实例展示其应用场景。 线性代数操作实践： 涵盖矩阵乘法（`@` 运算符）、转置、行列式、特征值分解等在数据分析和机器学习预处理中的基础应用。 --- 第二部分：数据处理与清洗的艺术 第三章：Pandas 入门与数据结构精讲 Pandas 是数据分析的瑞士军刀。本章将重点解析其两大核心数据结构——Series 和 DataFrame。 Series 与 DataFrame 深度解析： 不仅介绍如何创建它们，更强调索引（Index）的对齐特性如何简化数据操作。 数据导入与初步探索： 实战演示从 CSV、Excel、JSON、SQL 数据库中高效读取数据的方法，并使用 `.info()`, `.describe()`, `.head()` 等方法进行快速概览。 时间序列处理基础： 介绍 Pandas 内置的日期时间（datetime）对象，如何解析非标准日期格式，以及利用 `resample()` 进行时间窗口聚合。 第四章：数据清洗——从脏数据到可用数据 真实世界的数据充斥着缺失值、错误格式和异常值。本章专注于系统性的数据清洗策略。 缺失值（NaN）的处理： 比较 `dropna()` (删除) 和 `fillna()` (填充) 的不同策略。深入讨论基于统计量、插值法（如线性插值）和模型预测值填充缺失值的优劣。 数据类型转换与标准化： 处理字符串数据的清洗（正则表达式应用），强制类型转换的陷阱与处理方法（如 `coerce` 参数）。 异常值检测与处理： 介绍基于统计（Z-score, IQR 盒须图）和基于可视化（箱线图、散点图）的异常值识别方法，并讨论是删除、封顶（capping）还是转换（log transform）的决策过程。 数据去重与合并： 熟练使用 `merge()`, `join()` 和 `concat()` 进行数据集的连接和堆叠，重点讲解不同连接方式（内连接、外连接）对结果的影响。 第五章：数据重塑与特征工程初探 数据分析的效率往往取决于数据组织结构是否合理。本章介绍如何灵活地重塑数据以适应分析需求。 透视表与交叉表： 使用 `pivot_table()` 实现多维数据的汇总和对比分析，这是 ETL（提取、转换、加载）流程中的重要一步。 长格式与宽格式转换： 掌握 `melt()` 和 `pivot()`（或 `stack()` / `unstack()`）在数据清洗和可视化准备中的应用。 分组聚合（GroupBy）： 深入理解 `groupby()` 的 split-apply-combine 模式，并实现多级分组聚合、转换（如标准化）和过滤操作。 基础特征构建： 介绍如何从现有字段中衍生出更有意义的特征，例如从日期中提取星期几、季节，或进行简单的特征交叉组合。 --- 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化 第六章：Matplotlib 与 Seaborn 基础绘图 强大的可视化是 EDA 的核心。本章侧重于如何使用这两个主流库创建清晰、信息丰富的静态图表。 Matplotlib 底层架构： 理解 Figure, Axes, Artist 的层级关系，掌握自定义图表元素（标题、标签、图例）的精细控制。 Seaborn 统计图表： 专注于 Seaborn 如何简化复杂统计图表的绘制，包括分布图（`histplot`, `kdeplot`）、关系图（`scatterplot`, `lmplot`）和分类图（`boxplot`, `violinplot`）。 多图表布局与子图管理： 使用 `plt.subplots()` 和 GridSpec 高效组织复杂的图表布局。 第七章：高级可视化与数据叙事 本章将图表从展示工具升级为沟通工具，介绍如何讲述数据背后的故事。 定制化美学与风格： 如何根据特定报告需求调整颜色、字体和主题，确保图表专业且易读。 双轴图与复杂图表的绘制： 实践创建包含两个 Y 轴的图表，以及绘制热力图（Heatmap）以展示变量间的相关性矩阵。 交互式数据探索（Plotly/Bokeh 简介）： 简要介绍如何利用 Plotly 库创建可缩放、可悬停提示的交互式图表，提升分析过程中的探索深度。 第八章：统计基础与相关性分析 在可视化之后，本书引入必要的统计概念来量化观察到的现象。 描述性统计进阶： 深入理解偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对数据分布形态的影响。 相关性与协方差： 计算并解释皮尔逊、斯皮尔曼等级相关系数，理解其局限性（相关性不等于因果关系）。 假设检验基础（SciPy）： 介绍 T 检验、方差分析（ANOVA）的基础应用，用于判断不同组别间是否存在显著差异。 --- 第四部分：数据分析项目实战与模型初步 第九章：实战项目一：商业销售数据分析 本章将前面所学知识应用于一个模拟的电子商务数据集。 数据理解与清洗： 处理订单日期缺失和客户ID格式不一致的问题。 关键绩效指标（KPI）计算： 计算月度/季度销售额、平均订单价值（AOV）、客户终身价值（CLV）的简化版本。 时间序列趋势分析： 分析季节性波动，识别销售高峰和低谷。 地理分析与可视化： 使用地理信息数据，绘制销售额地图（结合 Folium 库基础）。 第十章：实战项目二：用户行为数据分析 聚焦于 Web 或 App 用户日志数据，以洞察用户行为模式。 事件日志解析： 处理非结构化的事件数据，将其转化为结构化的用户会话（Session）。 漏斗分析（Funnel Analysis）： 构建用户从访问到转化的多步骤漏斗，识别流失点。 用户分群基础（聚类预备）： 基于用户活跃度和消费频率进行初步的简单分群（例如基于中位数的简单二分法）。 第十一章：数据分析结果的报告与沟通 数据分析的价值在于其能够被清晰地传达。 报告结构化： 介绍一个高效的数据报告应包含的要素：目标、方法、发现、结论与建议。 使用 Pandas Styler 定制化输出： 学习如何用 Styler 格式化 DataFrame 表格，高亮关键数据点（如使用条件颜色映射）。 结论的可行性建议： 强调分析师的角色不仅仅是发现问题，更要提出基于数据的、可操作的商业建议。 --- 附录： 常用数据科学库速查表 Python 性能优化技巧（Profiling 简介）

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我过去在学习机器学习时，最大的痛点之一就是理论和实际应用之间的那道“鸿沟”。很多教材能把理论讲得头头是道，但当你试图将这些知识应用到真实、混乱的数据集上时，就会发现束手无策。这本书在这方面做得非常出色，它似乎预见到了读者在实践中会遇到的各种“陷阱”。 书中关于数据预处理和特征工程的部分，虽然不是全书的主体，但其重要性不言而喻。它清晰地阐述了数据清洗、归一化以及如何处理缺失值和异常值对最终模型效果的决定性影响。更实用的是，它不仅展示了如何构建一个看起来很漂亮的算法模型，更着重强调了模型部署前需要考虑的工程化问题，例如模型轻量化和推理速度优化等基础概念。这种将“算法研究”和“工程实现”相结合的视角，让这本书的价值超越了一般的纯理论书籍，更像是一本面向快速生产力的实战手册。

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这本书简直是为我这种想踏入这个领域却又被复杂理论吓到的“门外汉”量身定做的！我之前尝试过几本号称“入门”的书，结果进去没几页就开始抛出各种高深的数学公式和晦涩的术语，看得我头昏脑涨，不得不放弃。然而，这本书的叙述方式就像一位耐心且知识渊博的导师，一步一步地引导你进入深度学习的殿堂。它没有一开始就堆砌那些让人望而生畏的数学推导，而是非常巧妙地从实际的应用场景和直观的例子入手，让你先建立起“这是在做什么”的整体概念。 比如，它讲解卷积神经网络（CNN）时，不是直接给出反向传播的矩阵运算，而是通过模拟人眼识别图像的过程，把复杂的概念拆解成一个个清晰的、可感知的步骤。这种“先知其然，后知其所以然”的教学路径，极大地降低了我的心理门槛。我发现，当我真正理解了每一层网络结构的功能和目的后，再去回顾那些数学原理时，它们就不再是孤立的符号，而是服务于特定功能的工具。作者在保持技术深度的同时，成功地将“快速入门”落到了实处，没有为了追求简洁而牺牲关键的理解点，让我感觉每翻过一页都是实实在在的进步。

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这本书的排版和结构设计，体现了作者对学习者体验的深思熟虑。我发现自己阅读过程中很少出现“迷路”的感觉。章节之间的逻辑过渡非常顺畅，几乎没有突兀的跳跃。例如，在讨论了基础的前馈网络之后，它非常自然地引入了循环神经网络（RNN）来处理序列数据，并清晰地指出了从一个结构到另一个结构所解决的新问题。 特别值得一提的是，书中对一些关键技术点，比如激活函数的选择、损失函数的差异化应用场景，都进行了非常细致的对比分析。作者没有简单地说“用ReLU”，而是会解释为什么在特定情况下ReLU优于Sigmoid，这种批判性的思维引导对我帮助极大。阅读体验就像是跟着一个经验丰富的老工程师在工作坊里进行项目研讨，而不是在听一场枯燥的理论讲座。内容密度适中，既保证了信息的有效输入，又留出了足够的空间供读者消化和思考，避免了信息过载带来的阅读疲劳。

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从一个纯粹的内容消化角度来看，这本书最大的成功之处在于其对复杂概念的“去魅化”处理。深度学习中的许多核心思想，比如梯度下降的原理、反向传播的数学本质，往往被包装得神乎其神，让人觉得只有数学天才才能理解。然而，这本书通过一系列巧妙的比喻和可视化辅助，将这些“黑箱”操作展示得透明化。 例如，它用“爬山者在迷雾中寻找最低点”来形象地解释梯度下降的迭代过程，并细致地分析了学习率选择不当时可能遇到的“震荡”或“停滞”问题。这种对底层机制的深刻但又易于理解的剖析，让我不再满足于仅仅调用库函数，而是开始思考为什么模型会这样学习，以及如何通过调整机制来引导学习方向。这种由表及里的理解飞跃，是我在其他入门材料中未曾获得的宝贵财富，真正实现了从“会用”到“理解”的跨越。

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说实话，当我翻开这本书时，我对“快速”这两个字持保留态度的。很多所谓的“快速入门”指南，要么浅尝辄止，只停留在概念的介绍，要么就是代码堆砌，让你只能复制粘贴却不明白背后的逻辑。这本书显然走了一条更扎实的路线。它在理论讲解之后，总是紧跟着配套的实践指导，而且这些实践案例的选择非常贴合当前工业界的热点问题，比如图像分类、自然语言处理的基础任务等。 最让我欣赏的是，它对各种主流框架（比如TensorFlow和PyTorch）的侧重点把握得非常到位。它不会试图面面俱到地介绍所有函数的用法，而是挑选出那些最核心、最常用的API进行深入讲解和演示。通过跟随书中的代码实例进行实际操作，我发现自己不仅学会了如何搭建网络结构，更重要的是，理解了如何调试模型、如何评估性能指标，以及如何进行超参数的初步调优。这种“上手即用”的实战导向，让学习过程充满了即时的成就感，极大地增强了我继续深入研究下去的动力。

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