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出版者:

作者:徐守祥 编

出品人:

页数:251

译者:

出版时间:2008-11

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787115187260

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 应用
• 技术
• SQL
• 数据管理
• 数据分析
• 数据库系统
• 编程
• 开发
• 信息技术
• 计算机科学

《Python数据科学实战指南》 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势的关键。本书旨在为读者提供一套系统、实用的Python数据科学学习路径，帮助您从零基础快速掌握数据分析、可视化和机器学习的核心技术。 本书特色： 理论与实践深度结合： 不同于纯理论的枯燥讲解，本书通过大量的真实案例和代码示例，让您在动手实践中理解抽象概念，掌握解决实际问题的能力。 循序渐进的学习体系： 从Python基础语法、数据结构入手，逐步深入到NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等核心库的使用，再到Scikit-learn在机器学习中的应用，构建起完整的知识框架。 贴近实际项目需求： 所选案例均来源于实际的数据分析场景，涵盖了数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型训练与评估等关键环节，让您学到的知识可以直接应用于工作中。 注重代码效率与优化： 在介绍常用方法的同时，也会穿插讲解一些提高代码效率和可读性的技巧，培养良好的编程习惯。 内容概要： 第一部分：Python数据科学基础 Python入门与进阶： 快速回顾Python的基础语法，包括变量、数据类型、控制流、函数等。重点讲解Python中用于数据处理的关键数据结构，如列表、元组、字典和集合，以及它们的高效操作方法。 NumPy：科学计算的基石： 深入学习NumPy库，它是Python进行数值计算的基础。我们将讲解NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片、数学运算、广播机制以及常用的统计函数。通过NumPy，您可以高效地处理大规模数值数据。 Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas是数据分析的灵魂。本书将详细介绍Pandas的Series和DataFrame对象，包括数据的读取（CSV, Excel, SQL等）、数据清洗（缺失值处理、重复值检测）、数据转换、合并与连接（merge, join, concat）、分组与聚合（groupby）、时间序列数据处理等。您将学会如何运用Pandas高效地对杂乱数据进行整理和分析。 第二部分：数据可视化与探索 Matplotlib：绘图的艺术： Matplotlib是Python中最基础且功能强大的绘图库。我们将学习如何创建各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等，并掌握如何自定义图表的各个元素，如标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型等，让数据可视化更具表现力。 Seaborn：统计可视化利器： Seaborn构建在Matplotlib之上，提供了更高级、更美观的统计图表。本书将重点介绍Seaborn在绘制分布图（如直方图、KDE图）、关系图（如散点图、回归图）、分类图（如箱线图、小提琴图）以及矩阵图（如热力图）等方面的强大功能，帮助您快速从数据中发现模式和关系。 探索性数据分析（EDA）： 将前面学到的Pandas数据处理和Matplotlib/Seaborn可视化技术相结合，系统讲解如何进行EDA。您将学习如何通过可视化和统计摘要来理解数据的分布、识别异常值、发现变量间的相关性，从而为后续的模型构建奠定坚实基础。 第三部分：机器学习入门与实践 Scikit-learn：机器学习的通用平台： Scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库之一。我们将介绍其核心概念，包括数据集的划分（训练集、测试集）、特征工程（特征缩放、编码）、模型的选择与训练（监督学习与无监督学习）、模型评估（准确率、召回率、F1分数、AUC等）以及超参数调优。 常用机器学习算法实践： 回归模型： 线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等，用于预测连续值。 分类模型： 逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等，用于预测离散类别。 聚类模型： K-Means、DBSCAN等，用于发现数据中的隐藏分组。 降维技术： 主成分分析（PCA）等，用于减少数据维度，提高模型效率。 模型评估与选择： 深入讲解交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型评估与优化技术，帮助您选择最适合特定问题的模型，并获得最优性能。 谁适合阅读本书： 对数据科学感兴趣，希望快速入门并掌握实操技能的学生和初学者。 希望提升数据分析和可视化能力的开发人员、工程师和业务分析师。 正在学习或工作中需要使用Python进行数据处理、分析和建模的各类专业人士。 希望了解和应用机器学习技术来解决实际问题的读者。 通过阅读本书，您将不仅掌握数据科学的核心工具和方法，更能培养独立解决复杂数据问题的能力，为您的职业发展和学术研究注入强大动力。让我们一起踏上这场精彩的数据科学探索之旅！

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这本书的结构设计非常巧妙，以一种我从未想象过的方式呈现了信息。它并没有遵循传统的章节划分，而是将知识点分散融入到一系列相互关联的故事和场景中。刚开始阅读时，我甚至有些困惑，不知道作者想要表达什么。但随着深入，我逐渐发现，这种非线性的叙事方式反而让我更容易将零散的知识点串联起来，形成一个更完整的知识体系。它更像是在为你构建一个虚拟的“数据库开发环境”，然后让你亲手去“搭建”和“运营”。书中关于数据安全和权限管理的章节，更是让我印象深刻。作者通过模拟一个真实的企业信息系统，讲解了如何设置不同用户角色的访问权限，如何防止数据泄露，以及在发生安全事件时如何进行应对。这些实际操作的讲解，让我切实体会到了数据安全的重要性，也学会了一些基本的安全防护措施。此外，书中还穿插了一些关于数据库性能优化的技巧，这些技巧非常实用，而且都经过了作者的验证，可以直接应用到实际工作中，大大提升了工作效率。这本书的深度和广度都超出了我的预期，让我从多个维度认识了数据库应用的可能性。

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这本书的内容，给我一种“前沿探索”的体验，它更多地关注了数据库技术的最新发展和未来趋势。它并没有停留在传统的二维表模型，而是深入探讨了NoSQL数据库的兴起，以及它们在处理非结构化数据和海量数据方面的优势。作者对图数据库、文档数据库、键值数据库等不同类型的NoSQL数据库进行了详细的介绍，并且分析了它们各自的应用场景和技术特点。我尤其对书中关于图数据库的讲解印象深刻，它让我看到了数据之间复杂关系的可视化表达和高效查询的可能性，这对于社交网络分析、推荐系统等领域具有重要的意义。此外，书中还对大数据技术与数据库的结合进行了探讨，例如Hadoop、Spark等技术如何与数据库协同工作，以应对日益增长的数据量和计算需求。这本书的内容更具前瞻性，它让我了解了当前数据库技术发展的前沿方向，以及未来可能出现的创新和变革。虽然有些内容还处于探索阶段，但它无疑为我打开了新的思路，激发了我对未来技术发展的思考。

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这本书简直颠覆了我对传统数据管理方式的认知。之前，我总觉得数据库就是冷冰冰的代码和复杂的查询语句，枯燥乏味。然而，这本书却用一种非常生动、形象的方式，将抽象的概念具象化。它并没有直接堆砌理论，而是通过一个个引人入胜的案例，将我带入实际的应用场景。比如，在讲解数据模型设计时，作者并没有枯燥地罗列各种范式，而是通过一个小型在线商店的例子，一步步引导读者思考如何组织商品信息、用户信息、订单信息，以及它们之间的关联。在这个过程中，我不仅理解了为什么要进行范式设计，更体会到了良好的数据模型对后续应用开发的重要性。书中对SQL语言的讲解也别出心裁，不是简单地罗列语法，而是结合实际操作，教你如何用SQL去解决实际问题，比如如何从海量数据中提取有价值的信息，如何进行复杂的数据分析。我尤其喜欢它在介绍索引部分时，用到的比喻，让我瞬间明白了索引的原理和作用，这比死记硬背定义要有效得多。总而言之，这本书就像一位经验丰富的导师，循循善诱，让你在不知不觉中掌握数据库应用的核心技巧，并且对这个领域产生浓厚的兴趣。

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这本书的内容，主要集中在如何利用数据库技术解决实际的业务问题，给我一种“实践出真知”的感觉。它没有过多的理论堆砌，而是直接切入实际应用场景，通过案例分析，展示了数据库在商业智能、客户关系管理、供应链管理等领域的应用。我特别喜欢它在讲解数据仓库构建时，提出的ETL（Extract, Transform, Load）流程。作者用一个生动的例子，详细说明了如何从不同的数据源抽取数据，如何对数据进行清洗和转换，最后如何将数据加载到数据仓库中。这个过程的讲解非常细致，让我对数据仓库的构建有了清晰的认知。此外，书中还介绍了如何利用SQL进行复杂的数据报表分析，以及如何通过数据库实现个性化推荐系统。这些内容都紧密结合了业务需求，让我看到了数据库技术在提升企业竞争力方面的巨大潜力。这本书的实操性很强，阅读过程中，我仿佛置身于一个真实的商业环境中，感受到了数据库技术带来的价值。

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坦白说，这本书的内容对我来说，大部分都偏向于理论的探讨，感觉更像是学术研究的成果。它深入剖析了数据存储的底层机制，以及不同数据库管理系统在架构上的差异。比如，在讲解事务处理时，作者详细阐述了ACID原则背后的逻辑，以及不同隔离级别对并发访问的影响。虽然这些内容对我这个初学者来说，有些晦涩难懂，需要反复咀嚼，但细想之下，这些基础理论的扎实掌握，对于理解更复杂的概念和解决棘手问题至关重要。它不是那种“拿来即用”的工具书，而是让你思考“为什么”的书。书中对于分布式数据库的介绍，更是让我开了眼界，了解了数据如何在全球范围内进行同步和备份，以及在处理大规模数据时面临的挑战。虽然这些内容可能离我的日常工作还有些距离，但它为我打开了一个全新的视角，让我对数据库技术的未来发展有了更深的认识。这本书更适合有一定基础，想要深入钻研数据库原理的读者，它会让你对这个领域有更深刻的理解。

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