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《21世纪高等院校计算机系列课程教材•Access数据库应用技术教程》根据项目驱动式教学的理念来组织教学内容，以理论联系实际的方法来分析要点难点，全书在编写过程中力求深入浅出、通俗易懂、以图析文、直观生动。书中提供了大量的操作实例，并配有丰富的实例图片，每章后面均附有习题与实验题，能够帮助读者在较短的时间内迅速掌握Access2003数据库技术。
《Python数据科学实战指南》图书简介 告别枯燥的代码，拥抱数据驱动的决策 在这个数据爆炸的时代，掌握数据科学技能已不再是少数专家的专利，而是每一位希望在职场中脱颖而出的人必备的核心竞争力。《Python数据科学实战指南》正是这样一本面向初学者和有一定基础的开发人员的权威指南，它摒弃了传统教材的晦涩理论，以全流程、实战项目驱动的方式，带你深入领略 Python 在数据科学领域的强大威力。 为什么选择这本书？ 市面上不乏介绍 Python 基础语法的书籍，也有一些专注于特定算法的专业著作，但真正能将 数据获取、清洗、探索、建模与可视化 完整串联起来的实战手册却相对稀缺。本书的核心目标是填补这一空白，让你清晰地看到一个真实的数据项目是如何从零开始，一步步走向最终价值交付的。我们坚信，最好的学习方式就是“动手做”，因此全书围绕六大核心实战案例展开，每一个案例都模拟了行业内真实的应用场景。 本书结构与核心亮点： 全书共分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够构建起坚实的数据科学思维框架： 第一部分：基础奠基——Python与核心库的快速上手（第1-3章） 本部分旨在迅速将有其他编程基础或零基础的读者带入 Python 数据科学的生态。我们不会花费大量篇幅讲解基础语法，而是聚焦于数据科学中最常用的工具箱的快速部署与高效使用。 环境配置与最佳实践： 详细指导如何配置 Anaconda 环境、使用 Jupyter Notebook/Lab 进行交互式开发，并介绍 Conda/Pip 包管理策略，确保你的工作环境稳定高效。 NumPy 深度解析： 不仅讲解数组的创建和操作，更侧重于向量化操作的原理和性能优化技巧。理解 NumPy 的内存布局是后续处理大规模数据的关键。 Pandas 入门与精通： Pandas 是数据处理的瑞士军刀。我们将深入讲解 Series 和 DataFrame 的结构，掌握高级索引、数据对齐、多级索引（MultiIndex）的使用。本章重点解决“数据为什么这么处理会慢”和“如何优雅地重塑数据”两大难题。 数据I/O与导入导出： 涵盖从 CSV、Excel 到 SQL 数据库、JSON 乃至 Parquet 等高性能格式的数据导入导出，特别是针对大型数据集的内存友好型读取策略。 第二部分：数据清洗与探索性分析（EDA）（第4-6章） 数据质量决定了模型质量。本部分是本书的精髓之一，它教会你如何像一位经验丰富的“数据侦探”一样，识别、处理并理解数据中的噪音与规律。 数据清洗的艺术： 聚焦于缺失值（NaN）的处理策略——插补方法的选择（均值、中位数、模型预测），异常值（Outlier）的识别与平滑技术（如箱线图、Z-Score、IQR 法）。 数据转换与特征工程基础： 学习如何进行数据类型转换、日期时间处理、字符串操作的正则表达式应用。为后续建模准备结构化特征。 描述性统计与数据可视化入门： 结合 Matplotlib 和 Seaborn，我们将展示如何通过直方图、散点图矩阵（Pair Plot）、小提琴图等工具，快速洞察数据的分布、相关性和潜在的偏斜（Skewness）。实战案例： 对某电商用户行为日志进行首次清洗与关键指标（KPI）的初步提取。 第三部分：模型构建与评估（第7-10章） 本书的核心价值在于将理论模型转化为可操作的 Python 代码。我们使用 Scikit-learn 这一工业界标准库，覆盖监督学习和无监督学习的主流算法。 机器学习基础流程： 详细讲解训练集、验证集、测试集的划分，交叉验证（Cross-Validation）的原理与实施，以及评估指标的选择（准确率、召回率、F1-Score、AUC-ROC）。 回归模型实战： 从线性回归到岭回归（Ridge）、Lasso 回归，理解正则化的作用。实战案例： 房价预测模型构建，重点分析特征重要性。 分类模型深度探索： 深入浅出地介绍逻辑回归、决策树、随机森林（Random Forest）和集成学习方法（Bagging 与 Boosting 的区别）。实战案例： 客户流失预测，侧重于如何处理类别不平衡问题。 无监督学习： 聚类分析（K-Means、DBSCAN）与降维技术（PCA）。实战案例： 市场细分，如何通过聚类发现潜在客户群体。 第四部分：高级应用与部署思维（第11-12章） 数据科学的价值在于落地。本部分将目光投向更广阔的领域，为读者构建端到端的项目思维。 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的特殊处理方法，如平稳性检验（ADF 检验）、差分处理，并实现基础的 ARIMA 模型预测。实战案例： 股票/销售额的短期趋势预测。 模型性能优化与超参数调优： 系统讲解网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）的应用，以及更高效的贝叶斯优化入门。 数据科学项目闭环思维： 探讨如何将训练好的模型保存（Pickle/Joblib），并简要介绍如何使用 Flask/Streamlit 框架搭建一个简单的 Web 接口，让你的模型能够对外提供服务，真正实现数据驱动的价值转化。 学习目标读者画像： 数据分析师进阶者： 希望将 Excel 转向更强大的 Python 自动化流程。 软件工程师： 希望转型到数据科学或机器学习领域，需要一套快速且实用的技术栈。 理工科高年级学生/研究生： 寻找一本能真正用于毕业设计或课程作业的实战手册。 本书的承诺： 我们保证，读完本书后，你将不再是只会跑几个库函数的“代码搬运工”，而是能够独立完成一个小型到中型数据科学项目的工程师。你将学会的不仅仅是“如何做”，更是理解“为什么这么做”背后的统计学和算法逻辑，为未来学习深度学习等更复杂的课题打下坚不可摧的实践基础。
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