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出版者:O'Reilly Media

作者:Julia Silge

出品人:

页数:194

译者:

出版时间:2017-7-2

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491981658

丛书系列:

图书标签:

R
数据科学
数据挖掘
Text
编程
统计
数据分析
社科方法
文本挖掘
R语言
数据科学
自然语言处理
文本分析
机器学习
统计学
数据挖掘
信息检索
编程

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具体描述

深入数据科学的实践指南：使用 Python 和现代工具进行数据驱动的决策本书特色：本书旨在为数据分析师、软件工程师和对利用数据提升业务决策能力感兴趣的专业人士，提供一套全面、实用的技能框架。我们不探讨文本挖掘的具体技术，而是将焦点集中于数据科学流程的构建、核心编程范式的掌握，以及如何将复杂的分析转化为可执行的商业洞察。本书假设读者已具备基本的编程概念，并渴望将这些知识应用于真实世界的数据挑战中。第一部分：数据科学基石与环境搭建本部分是构建扎实数据科学实践能力的基础。我们首先深入探讨了现代数据科学工作流的各个阶段——从问题定义到部署。我们将重点介绍如何有效地设置和管理您的分析环境，确保实验的可复现性。章节一：现代数据科学的生态系统本章概述了数据科学在当前技术格局中的定位。我们将讨论开源工具的重要性，特别是为什么 Python 已成为行业标准的主导语言。重点关注 Python 在科学计算、统计建模和大规模数据处理中的独特优势。我们不仅会介绍 Anaconda 或虚拟环境（如 `venv`）的配置方法，还会详细讲解如何使用 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 来创建交互式、叙述性的分析文档。强调文档化和版本控制（Git/GitHub）在团队协作中的关键作用。章节二：Python 编程范式的精炼虽然本书不是纯粹的编程教材，但高效的数据处理依赖于对语言核心特性的深刻理解。本章将复习和深化 Python 中的面向对象编程（OOP）概念，解释类、继承和封装在构建可维护的数据处理管道中的应用。我们还将深入研究 Python 的高级特性，如装饰器和生成器，展示它们如何优化内存使用和提高代码执行效率，尤其是在处理大型数据集时。第二部分：高效数据操作与准备数据准备通常占据了数据科学项目的大部分时间。本部分专注于使用 Python 最强大的库进行数据清洗、转换和重塑，确保数据达到可用于建模的状态。章节三：Pandas 深度解析：结构化数据的主宰我们将本书的核心篇幅投入到 Pandas 库上。不仅仅是介绍 `DataFrame` 和 `Series`，本章将深入探讨高级索引、多级索引（MultiIndex）的应用场景，以及如何利用 `apply()`, `map()`, `groupby()` 的高级用法进行复杂的数据聚合和转换。重点讨论性能优化技巧，例如何时使用向量化操作替代循环，以及使用 Categorical 数据类型来节省内存。章节四：数据清洗与异常值处理的艺术本章侧重于从实际数据中挖掘“噪声”。我们将讲解识别和处理缺失值（Imputation）的策略，包括基于统计模型和领域知识的填充方法。异常值（Outliers）的处理将从可视化检测扩展到基于统计测试（如 Z-score, IQR 方法）和模型驱动（如 Isolation Forest）的识别与修正。强调在数据清洗过程中保持数据完整性和避免引入偏差的重要性。章节五：数据集成与重塑现实世界的数据分散在不同的来源和格式中。本章教授如何熟练使用 Pandas 进行数据合并（`merge`, `join`）和连接（`concat`），处理不同粒度的数据集。此外，我们将详细讲解数据透视（`pivot`, `melt`）的技巧，这对于将宽表转换为长表或反之，以便适应不同统计模型的要求至关重要。第三部分：统计基础与推断性分析掌握数据本身后，我们需要工具来从数据中提取可信赖的结论。本部分侧重于统计学在数据分析中的应用，以及如何使用强大的库进行推断。章节六：探索性数据分析 (EDA) 与可视化叙事本章的核心在于“讲述数据的故事”。我们将超越基础的直方图，深入探讨如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 构建富有洞察力的可视化图表。重点介绍如何根据分析目的选择正确的图表类型（散点图矩阵、箱线图、小提琴图等），以及如何利用颜色、注释和布局来指导观察者的注意力。我们将讨论如何通过可视化来快速发现数据中的分布特征、相关性和潜在的模式。章节七：基础统计建模与假设检验本章回顾和应用了核心的统计概念。我们将使用 `statsmodels` 库来拟合和解释线性回归模型（OLS），并详细解释模型诊断（残差分析、多重共线性）。随后，我们将转向推断性统计，讲解 T 检验、ANOVA 和卡方检验的原理和在 Python 中的实现，强调如何正确解读 P 值和置信区间，以支持或拒绝业务假设。第四部分：机器学习入门与模型部署基础本部分将读者的焦点从描述性分析转向预测性分析，引入监督学习的基础框架。章节八：Scikit-learn 框架与模型选择本章聚焦于 `scikit-learn` 这一核心机器学习库。我们将讲解数据预处理（特征缩放、编码）如何影响模型性能。重点剖析核心算法，如逻辑回归、决策树和 K-近邻 (KNN)。更重要的是，本章将详细讲解模型评估指标（准确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线）的选择和应用场景，以及如何使用交叉验证（Cross-Validation）来稳健地评估模型泛化能力。章节九：模型优化与实践中的挑战一个有效的模型需要调优。本章将介绍超参数调优的技术，包括网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）。此外，我们还会讨论在真实世界数据集中遇到的关键问题，例如类别不平衡（Class Imbalance）的处理策略（如 SMOTE）以及如何识别和缓解模型过拟合与欠拟合现象。第十章：数据驱动的决策与行动本书的最终目标是将分析转化为可衡量的商业价值。本章讨论如何将训练好的模型集成到实际业务流程中。我们将简要介绍模型持久化（保存与加载模型）的方法，并讨论将分析结果以清晰、面向决策者的方式进行沟通的技巧，包括创建交互式仪表板（使用 Plotly 或 Dash 框架的初步介绍），确保数据洞察能够真正驱动组织的行动。本书价值：本书提供了一个坚实的、跨越多个数据科学领域的实践路线图。通过专注于 Python 生态系统的核心工具和统计推理的严谨性，读者将能够自信地处理复杂的数据集，构建可靠的分析模型，并将数据转化为清晰、可操作的商业战略。本书强调的是“如何做”，而非仅仅是“是什么”，确保读者具备立即应用所学技能的能力。

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读后感

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大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接文本分析的本质: 分词 → 关键...

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