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出版者:Energeia Pub

作者:Jessica Page Morrell

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-05

价格:USD 7.50

装帧:Pamphlet

isbn号码:9781884241390

丛书系列:

图书标签:

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• Research
• Writing
• Education

书籍名称：数据科学实战指南：从理论到应用的完整路线图 书籍简介 本书旨在为渴望掌握现代数据科学核心技能的读者提供一份全面、实用的操作指南。我们深知，数据科学领域知识更新迅速，理论与实践之间存在鸿沟。因此，本书的设计初衷是架起这座桥梁，通过详尽的步骤解析、真实的案例驱动，帮助读者构建起从数据获取、清洗、探索性分析，到高级模型构建、部署与解释的完整能力体系。 第一部分：数据科学基石与环境搭建 本部分将打下坚实的基础。我们首先界定数据科学的范畴，阐述其在商业决策、科学研究和社会治理中的核心价值。随后，我们将详细指导读者完成必要环境的搭建。这包括对主流编程语言Python（或R，具体取决于本书的侧重点，此处以Python为例）的深度介绍，重点讲解其在数据处理中的优势。我们将细致讲解Anaconda环境的管理、虚拟环境的创建与维护，以及Jupyter Notebook/Lab作为交互式开发环境的精妙运用。 接着，我们将深入探讨数据科学中最常用的核心库：NumPy和Pandas。对于NumPy，我们将超越基础数组操作，讲解向量化计算的原理及其对性能的巨大影响。对于Pandas，我们将用大量篇幅涵盖数据框（DataFrame）的构建、索引、切片、合并（Merge/Join）以及高级分组聚合操作（GroupBy）。我们不会止步于功能介绍，而是会通过模拟真实的“脏数据”场景，演示如何高效地处理缺失值（Imputation策略）、异常值检测与处理、数据类型的强制转换以及时间序列数据的特殊处理方法。 第二部分：数据探索性分析（EDA）的艺术与科学 数据质量决定了模型上限。本部分将聚焦于EDA，这是将原始数据转化为洞察的关键步骤。我们将系统介绍数据可视化的重要性，并详细讲解Matplotlib和Seaborn这两个主流库的高级用法。读者将学习如何选择合适的图表类型（直方图、散点图、箱线图、热力图等）来揭示数据的分布特征、变量间的相关性以及潜在的异常点。 EDA的理论部分将围绕统计学基础展开，包括描述性统计（均值、中位数、方差、偏度、峰度）的深入理解，以及如何利用统计检验（如t检验、卡方检验）来验证数据集中观察到的现象是否具有统计学意义。我们将使用一个大型公开数据集（例如，涉及金融欺诈或客户流失的案例），一步步展示如何通过EDA来提炼出可供建模的初步假设和特征工程的方向。 第三部分：特征工程——模型性能的决定性因素 特征工程被誉为数据科学的“魔法”。本部分将系统化地梳理和实践各种特征工程技术。我们会区分出数值型特征、类别型特征和文本特征的处理策略。 数值特征处理： 讲解特征缩放（Normalization与Standardization）的适用场景，以及如何处理非线性关系（如多项式特征的构造）。 类别特征编码： 深入对比独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、目标编码（Target Encoding）的优缺点，并讨论高基数类别变量的处理难题。 时间序列特征： 探讨如何从日期时间戳中提取出有意义的周期性特征（如星期几、月份、节假日标记）。 本章的重点在于实践：如何利用特征选择技术（如Filter Methods, Wrapper Methods, Embedded Methods）来剔除冗余或噪声特征，从而提升模型的泛化能力和可解释性。 第四部分：机器学习模型的构建与优化 本部分进入模型构建的核心环节。我们将按照监督学习、无监督学习两条主线展开。 监督学习： 涵盖回归（线性、岭回归、LASSO）和分类（逻辑斯蒂回归、决策树、随机森林、梯度提升机如XGBoost/LightGBM）。每种模型，我们将详细剖析其背后的数学原理、参数选择对结果的影响，并提供代码实现。特别地，对于集成学习方法，我们将深入讲解Bagging和Boosting的机制差异。 模型评估与调优： 介绍标准评估指标（MAE, RMSE, R-squared, 准确率, 精确率, 召回率, F1-Score, AUC-ROC曲线）的正确解读。重点讲解交叉验证（Cross-Validation）的实施细节，以及超参数调优的系统方法，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和更先进的贝叶斯优化策略。 无监督学习： 侧重于聚类分析（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）和降维技术（PCA、t-SNE）。读者将学习如何根据业务目标选择恰当的无监督算法，并科学地评估聚类结果的质量。 第五部分：深度学习基础与模型部署 为应对复杂非结构化数据，本书将引入深度学习的基础模块。我们将讲解人工神经网络（ANN）的基本结构，激活函数、损失函数和反向传播算法的工作原理。随后，将重点介绍卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，以及循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在序列数据处理中的能力。我们将使用TensorFlow/Keras框架进行演示。 最后，本书将探讨“模型落地”这一关键环节。我们将介绍如何使用Flask或Streamlit等工具，将训练好的模型封装成可供外部调用的API服务。此外，还将涉及模型性能的持续监控、版本控制的实践，确保数据科学项目能够顺利地从实验阶段过渡到生产环境，实现真正的业务价值。 目标读者 本书适合具备一定编程基础（熟悉Python基础语法），希望系统性地、由浅入深掌握数据科学全流程的初级到中级从业者、希望将理论知识转化为实战技能的在校学生，以及需要对现有数据分析流程进行升级转型的传统分析师。本书强调“动手做”，每一章后都附带可供练习的挑战性项目。

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