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出版者:

作者:朱二连

出品人:

页数:86

译者:

出版时间:2009-3

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787113097066

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 实验教程
• 计算机基础
• 编程入门
• 算法
• 数据结构
• 上机实践
• 教学参考
• 高等教育

深度探索：现代数据分析与可视化实战 本书导读： 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据的洪流往往令人望而却步。本书《深度探索：现代数据分析与可视化实战》旨在为读者提供一套完整、实用且深入的现代数据科学工具链和方法论。我们不关注理论的抽象推导，而是聚焦于如何在真实世界的问题场景中，高效地运用前沿技术和工具，将数据转化为可操作的洞察。 本书的结构经过精心设计，旨在构建从数据获取、清洗、探索性分析到高级模型构建与结果展示的完整技能闭环。它面向那些希望从“数据使用者”转变为“数据驱动决策者”的工程师、分析师、科研人员以及相关专业的学生。 第一部分：数据基础与环境构建——奠定坚实的地基 本部分首先会带您快速熟悉数据分析领域的核心基础设施。我们不会停留在对编程语言基础语法的罗列上，而是直接进入实战环境的搭建。 章节一：Python生态系统与高效工作流 本章将详细介绍进行现代数据分析所必需的Python核心库——NumPy与Pandas的深度使用技巧。重点将放在如何利用Pandas的向量化操作、高级索引、多级索引处理以及高效的时间序列分析能力，来应对大规模数据集的挑战。我们将探讨内存优化策略，例如使用Categorical数据类型和Chunking读取大型CSV文件，确保数据处理流程的效率最大化。 章节二：数据获取、清洗与预处理的艺术 原始数据往往是“脏乱差”的集合。本章将超越简单的缺失值填充，深入探讨异常值的鲁棒性检测方法（如Isolation Forest, LOF），以及复杂非结构化数据（如Web抓取数据或日志文件）的结构化过程。我们将学习使用正则表达式（Regex）进行复杂文本的抽取和清洗，并介绍数据标准化与特征缩放（如Min-Max Scaling, Robust Scaling）对后续模型性能的影响。 第二部分：探索性数据分析（EDA）——发现数据背后的故事 成功的分析往往始于优秀的探索。本部分致力于培养读者从数据中“提问”和“发现”的能力。 章节三：数据可视化原理与进阶实践 本书推崇“用图形代替表格”的理念。我们不仅会教授Matplotlib和Seaborn的基础语法，更重要的是会深入讲解视觉编码的原则，例如选择正确的图表类型（直方图、箱线图、小提琴图、密度图）以准确传达数据分布的特征。特别关注如何使用Plotly或Bokeh等交互式库，创建允许用户自行探索的动态可视化仪表板，从而揭示隐藏在静态视图中的复杂关系。 章节四：统计推断与特征工程的交汇点 本章将数据分析与基础统计学理论相结合。读者将学习如何运用假设检验（t检验、ANOVA）来验证初步发现的统计显著性。在特征工程方面，我们将重点探讨如何基于业务理解创造新的有信息量的特征，例如周期性特征的编码（三角函数转换）、交互项的构建，以及如何使用特征重要性指标（如Permutation Importance）来指导特征选择过程。 第三部分：面向预测的建模——从描述到预见 当数据被清洗和理解后，下一步就是利用模型进行预测和分类。本部分聚焦于构建可靠且可解释的预测模型。 章节五：经典机器学习模型构建与调优 我们将深入讲解线性回归、逻辑回归的数学直觉及其在现实场景中的应用局限。重点将放在树模型家族（决策树、随机森林、梯度提升机如XGBoost和LightGBM）的内在工作机制、过拟合的控制以及超参数的系统化调优（Grid Search, Randomized Search, Bayes Optimization）。我们将强调模型的可解释性（XAI），介绍SHAP值和LIME工具，以确保我们不仅知道“是什么”，还知道“为什么”。 章节六：模型评估、验证与部署基础 一个模型的好坏，最终体现在其泛化能力上。本章将详述交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确使用方式。针对分类问题，我们将详细剖析混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线下的面积（AUC）的含义与应用场景。最后，我们将介绍如何将训练好的模型保存（使用Joblib或Pickle），并初步探讨使用Flask或Streamlit构建简单API接口以实现模型预测服务的入门概念。 第四部分：高级主题与前沿方向 本部分拓宽读者的视野，引入更专业化、更具挑战性的数据分析领域。 章节七：时间序列分析的现代视角 对于具有时间依赖性的数据，传统的回归方法往往失效。本章将介绍ARIMA、SARIMA等经典模型，并重点转向现代的、更适应复杂模式的State Space Models和基于深度学习的序列模型（如LSTM的初步应用）。我们将讨论趋势分解、季节性调整和如何处理非平稳性数据。 章节八：无监督学习的应用：聚类与降维 本章探讨在缺乏标签的情况下如何从数据中发现结构。K-Means、DBSCAN等聚类算法的适用条件和参数选择至关重要。在降维方面，主成分分析（PCA）的几何意义和局限性将被清晰阐述，并介绍非线性降维技术如t-SNE和UMAP，以用于高维数据的可视化探索。 结语：持续学习与数据伦理 本书的最后部分将着眼于数据分析师的长期发展。我们将简要讨论数据隐私保护的基本原则（如差分隐私的概述）以及在分析过程中避免引入或加剧社会偏见（Bias）的伦理责任。真正的“基础”在于持续学习的能力，本书提供的工具和思维框架将是您未来持续进阶的坚实起点。 读者收获： 完成本书的学习后，读者将不仅掌握数据分析的编程技能，更重要的是，将建立起一套系统化的数据解决问题的思维模式：从业务问题转化为数据问题，从数据中提取洞察，再通过严谨的模型验证最终指导决策。本书致力于培养能够独立完成复杂数据项目，并能清晰阐述分析过程和结论的实干型人才。

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