统计学原理与实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:曹印革 编

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2009-8

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787121093005

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 原理
• 实务
• 数据分析
• 统计方法
• 概率论
• 数理统计
• 应用统计
• 统计建模
• 回归分析

《代码的旋律：Python数据分析实战》 简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、创新未来的关键要素。然而，冰冷的数据本身并不能直接讲述故事。它们需要被解读，被赋予意义，最终转化为 actionable insights。这正是《代码的旋律：Python数据分析实战》所致力于探索的领域。本书并非高深的理论堆砌，也不是对抽象概念的空泛讨论，而是以一种生动、实用、循序渐进的方式，带领读者走进 Python 数据分析的奇妙世界。 我们深知，对于许多初学者而言，数据分析似乎是一个充满门槛的学科，充斥着晦涩的数学公式和复杂的算法。而本书的初衷，正是要打破这种隔阂，将数据分析的精髓融入到清晰的代码实践中。我们将 Python 语言的优雅简洁与数据分析的强大威力巧妙结合，让您在编写每一行代码的过程中，都能感受到数据被驯服、被理解的乐趣。 《代码的旋律：Python数据分析实战》将从最基础的概念入手，逐步引导您掌握数据获取、清洗、转换、可视化和建模等核心技能。我们相信，掌握数据的能力，就是掌握未来的能力。而 Python，以其丰富的库生态和易学易用的特性，已成为当下数据分析领域最受欢迎的工具之一。 本书结构与内容深度解析 本书的内容组织围绕着数据分析的实际工作流程展开，每一章节都旨在解决实际问题，并辅以大量的代码示例和案例分析。 第一部分：扬帆起航——Python与数据分析基础 第一章：代码的序曲——Python入门与环境搭建 本章将为零基础的读者提供一个友好的Python入门指南。我们将介绍Python的基本语法、数据类型、控制流以及函数等核心概念，确保您能快速上手。 重点讲解如何配置Python开发环境，包括安装Anaconda发行版，并演示如何使用Jupyter Notebook或VS Code等IDE进行代码编写与调试。 内容深度： 讲解清晰，图文并茂，通过小练习巩固基础知识。 第二章：数据的基石——NumPy的矩阵魔法 NumPy是Python科学计算的基石。本章将深入讲解NumPy的核心——ndarray对象，包括其创建、索引、切片、变形以及丰富的数学函数。 我们将重点关注NumPy在处理大规模数值数据时的性能优势，以及如何利用其向量化操作来提高代码效率。 内容深度： 涵盖多维数组操作，广播机制，以及线性代数等常用数学运算的NumPy实现。 第三章：数据的脉络——Pandas的数据结构精通 Pandas是Python数据分析的明星库，其DataFrame和Series结构提供了强大的数据处理能力。本章将是本书的重中之重。 我们将详细讲解DataFrame的创建、读取（CSV, Excel, SQL等）、索引、选择、过滤、排序、分组、聚合以及数据合并与连接等操作。 内容深度： 深入剖析缺失值处理（填充、删除）、数据类型转换、透视表（pivot_table）构建、时间序列数据处理等关键功能。 第二部分：数据洞察——清洗、转换与探索 第四章：数据的净化——缺失值与异常值处理 真实世界的数据往往是“脏”的。本章将聚焦于如何识别和处理数据中的缺失值和异常值，这是数据分析质量的关键。 我们将演示多种缺失值填充策略（均值、中位数、众数、插值法等）和异常值检测方法（基于统计、箱线图、z-score等），并讨论不同方法的适用场景。 内容深度： 结合实际数据演示，强调处理技巧的实用性与鲁棒性。 第五章：数据的重塑——数据转换与特征工程 将原始数据转化为更有用的特征，是模型构建的前提。本章将介绍各种数据转换技术。 包括数据标准化与归一化、编码（独热编码、标签编码）、离散化、多项式特征生成、文本数据预处理（分词、词干提取、停用词移除）等。 内容深度： 讲解特征工程在不同应用场景下的重要性，并通过案例展示如何创建有效的特征。 第六章：数据的扫描——探索性数据分析（EDA） EDA是理解数据的第一步。本章将教授如何通过统计方法和可视化手段来探索数据的内在规律。 我们将学习计算描述性统计量（均值、方差、分位数等）、相关性分析、数据分布可视化（直方图、密度图）、变量关系可视化（散点图、箱线图、热力图）等。 内容深度： 强调EDA过程中的思考和洞察，以及如何从中发现潜在的问题和机遇。 第三部分：数据的表达——可视化与报告 第七章：数据的画像——Matplotlib与Seaborn的数据可视化 “一图胜千言”。本章将带领读者掌握Python中最常用的可视化库：Matplotlib和Seaborn。 我们将从基础图表（折线图、柱状图、饼图、散点图）开始，逐步深入到更复杂的图表类型，如热力图、小提琴图、分布图、多子图绘制等。 内容深度： 强调图表的美化技巧，如何通过精美的可视化清晰地传达数据信息，并结合不同业务场景选择合适的图表。 第八章：数据的叙事——交互式可视化与仪表盘 在某些场景下，静态图表不足以完全展现数据的动态性。本章将介绍如何创建交互式可视化。 我们将探索Plotly、Bokeh等库，以及Dashboarding工具（如Dash, Streamlit）的基本用法，让读者能够构建具有交互功能的仪表盘，实现数据的动态探索。 内容深度： 演示如何将数据分析结果转化为引人入胜的交互式报告。 第四部分：数据的预测——建模与评估 第九章：数据的洞察——监督学习入门 监督学习是数据分析中最常用的建模方法之一。本章将介绍监督学习的基本概念，如特征、标签、训练集、测试集。 我们将重点讲解回归问题（预测连续值）和分类问题（预测离散类别）的基本模型，如线性回归、逻辑回归。 内容深度： 介绍模型训练的基本流程，以及如何使用Scikit-learn库进行模型构建。 第十章：数据的选择——无监督学习探索 无监督学习旨在发现数据中的结构和模式，而无需预先定义的标签。本章将介绍聚类和降维等无监督学习方法。 我们将学习K-Means聚类算法，用于将数据分成不同的组；以及主成分分析（PCA），用于降低数据维度，保留重要信息。 内容深度： 探讨无监督学习在用户分群、异常检测等领域的应用。 第十一章：模型的诊断——模型评估与优化 构建模型只是第一步，评估和优化模型同样至关重要。本章将深入探讨模型评估指标。 对于回归问题，我们将学习R-squared、MSE、MAE等；对于分类问题，我们将学习准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC等。 内容深度： 介绍过拟合与欠拟合的概念，以及交叉验证、网格搜索等模型调优技术。 第五部分：实践的升华——案例研究与项目实践 第十二章：商业数据分析实战 本章将通过一系列真实的商业场景案例，巩固前述知识。例如： 用户行为分析： 如何分析电商网站的用户点击流数据，发现用户偏好，优化推荐算法。 销售数据分析： 如何预测销售趋势，分析产品表现，制定营销策略。 市场细分： 如何利用聚类算法对客户进行细分，实现精准营销。 内容深度： 每个案例都将详细展示从数据获取到最终洞察输出的全过程，强调实际操作的细节。 第十三章：科学研究数据处理 本章将探讨数据分析在科学研究中的应用，如： 生物医学数据分析： 对基因表达数据进行初步分析，寻找潜在的生物标志物。 社会科学数据分析： 分析问卷调查数据，揭示社会现象的规律。 工程数据分析： 对传感器数据进行异常检测，预测设备故障。 内容深度： 针对不同研究领域，提供数据预处理和分析的特定建议。 第十四章：构建你的第一个数据分析项目 本书的收官之章，将指导读者如何独立完成一个完整的数据分析项目。从明确项目目标、数据收集、数据清洗、探索性分析、建模、评估到报告撰写，提供全方位的指导。 内容深度： 提供项目选题建议，以及如何将所学知识融会贯通，形成自己的项目框架。 本书特色 强调实战： 每一章节都配有大量的Python代码示例，可以直接运行和修改，让读者在实践中学习。 循序渐进： 内容设计从易到难，适合零基础读者入门，也适合有一定基础的读者深入学习。 案例丰富： 结合商业、科学研究等多个领域的实际案例，帮助读者理解数据分析的应用价值。 工具全面： 涵盖了Python数据分析领域最主流的库，如NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等。 思维导图： 在关键章节，将提供思维导图，帮助读者梳理知识体系，加深理解。 学习路径清晰： 读者可以根据自己的基础和目标，选择合适的学习路径。 目标读者 对数据分析感兴趣，希望通过编程方式处理和分析数据的初学者。 需要提升数据处理和分析能力的在校学生（计算机科学、统计学、经济学、管理学、社会学等专业）。 希望将数据分析技能应用于实际工作的职场人士，包括但不限于市场营销、产品经理、运营、金融、科研人员等。 对Python编程有基本了解，希望将其应用于数据领域的开发者。 《代码的旋律：Python数据分析实战》将是您踏入数据分析世界最坚实的起点，也是您在数据浪潮中乘风破浪的有力伙伴。通过阅读本书，您将不仅掌握一套强大的数据分析工具，更能培养用数据思考、用数据解决问题的能力。让我们一同奏响数据的华美乐章！

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