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出版者:

作者:Fulton, Jennifer

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2008-9

价格:$ 73.08

装帧:

isbn号码:9780135045015

丛书系列:

图书标签:

• Excel 2007
• Microsoft Excel
• 办公软件
• 电子表格
• 数据分析
• 教程
• 学习
• 办公技巧
• 软件操作
• 计算机

掌控数据，洞悉未来：深入解析《高级数据分析与可视化实战指南》 本书并非关于二十年前的电子表格软件，它是一扇通往现代数据科学核心领域的门户。 本书旨在为那些渴望超越基础计算，真正利用数据驱动决策的专业人士、分析师、以及有抱负的数据科学家提供一套系统、前沿且高度实用的技能框架。我们聚焦于当前主流、高效率的分析工具和方法论，帮助读者构建起一套强大的数据处理、建模和沟通能力。 导论：从数据迷雾到洞察先机 在当今信息爆炸的时代，原始数据如同未经提炼的矿石，价值有限。本书的第一部分，我们将构建现代数据分析的底层逻辑。 新一代数据思维模型构建： 我们将摒弃陈旧的、以单个文件为中心的思维定式，转而拥抱大数据集的处理范式。探讨描述性统计、推断性统计以及诊断性分析之间的关键区别，强调“提出正确的问题”比“得到正确的答案”更为重要。 现代工具生态概览： 简要介绍当前数据分析的主流工具链（如Python生态下的Pandas、NumPy，以及R语言环境），为后续深入学习奠定宏观认识。重点在于理解不同工具在处理规模、速度和特定任务上的优势与局限性。 数据伦理与隐私保护基础： 在处理敏感信息时，合规性是基石。本章将引入GDPR、CCPA等数据隐私框架的核心原则，教授如何在分析过程中实现数据脱敏和匿名化处理的最佳实践。 第一篇章：数据采集、清洗与预处理的艺术 数据的质量直接决定了分析的上限。本篇将用大量实战案例，教授如何将“脏数据”转化为可信赖的输入。 复杂数据源的集成与ETL流程设计： 学习如何从关系型数据库（SQL Server, PostgreSQL）、NoSQL数据库（MongoDB 基础概念），以及Web API中可靠地提取数据。重点讲解如何设计健壮的、可重复执行的ETL（提取、转换、加载）脚本。 高效数据清洗技术（基于脚本化工具）： 告别手动点击和公式拖拽。我们将深入讲解使用编程语言库进行大规模数据清洗的效率优势。 缺失值处理策略： 不仅仅是删除或均值填充。探讨基于预测模型（如MICE多重插补）的高级填充技术，以及何时应保留缺失信息作为特征。 异常值检测与稳健统计： 介绍基于IQR、Z-Score的传统方法，并引入更适用于非正态分布数据的隔离森林（Isolation Forest）等机器学习异常检测算法。 数据标准化与规范化： 深入解析Min-Max缩放、Z-Score标准化，以及对非线性数据的Box-Cox变换，确保数据符合模型训练的要求。 特征工程基础： 数据分析师的核心竞争力之一。本章详细介绍如何从现有字段中创造出新的、更具解释力的特征，包括时间序列特征提取、文本数据的N-gram处理，以及分类变量的独热编码（One-Hot Encoding）与目标编码（Target Encoding）。 第二篇章：深度统计建模与预测分析 本部分是本书的核心，着重于如何从数据中提取深层关系并进行可靠的预测。 回归分析的进阶应用： 多元线性回归的假设检验与诊断： 重点讲解多重共线性（VIF检测）、异方差性（White检验）的识别与修正方法（如岭回归L2或Lasso回归L1）。 非线性建模： 引入广义线性模型（GLM），如逻辑回归（用于分类问题）和泊松回归（用于计数数据）。 时间序列分析与预测： 掌握处理具有时间依赖性的数据的专业方法。 平稳性检验与差分处理： ADF检验与季节性分解。 经典模型： ARIMA、SARIMA模型的建立、参数选择（ACF/PACF图解读）与诊断。 现代方法简介： 引入Prophet等适用于业务场景的自动化时间序列工具。 分类与聚类的高级应用： 决策树与集成学习： 深入剖析随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM），解释它们如何通过集成策略提高预测精度和稳定性。 无监督学习： K-Means聚类的优化选择（肘部法则、轮廓系数）以及层次聚类在市场细分中的应用。 第三篇章：数据叙事与可视化的高效传达 再好的分析，如果不能有效沟通，其价值都会大打折扣。本篇聚焦于如何将复杂的分析结果转化为清晰、有影响力的视觉故事。 可视化理论与认知心理学： 理解人脑如何处理视觉信息，选择最恰当的图表类型（如对比选择条形图而非饼图，使用散点图矩阵展示多变量关系）。 交互式仪表板设计原则（基于现代BI工具）： 用户体验优先： 设计清晰的导航结构、合理的布局层次。 有效过滤与下钻机制： 教会用户如何通过交互元素自我探索数据，而不是被动接收信息。 度量衡的统一与清晰标注： 确保所有图表的可读性，避免图表“噪音”。 叙事性报告的构建： 如何构建一个从“数据点”到“商业行动”的完整逻辑链条。讲解“SCQA”（情境-冲突-问题-答案）框架在数据报告中的应用。 结语：迈向持续学习的数据之路 本书的最后部分，将引导读者建立一个持续迭代的学习和实践体系，确保所学知识能够跟上数据科学领域的快速发展步伐。 模型评估与验证的严谨性： 深入探讨交叉验证（Cross-Validation）的各种策略，理解过拟合与欠拟合的权衡，并掌握精确度、召回率、F1分数、ROC曲线等关键评估指标的业务含义。 自动化与部署概念： 简要介绍如何将分析流程脚本化，并进行简单的自动化调度，确保分析结果的时效性。 本书的深度和广度旨在让读者从一个熟悉电子表格操作的用户，蜕变为一个能够独立设计、执行、评估复杂数据项目的现代数据分析师。这是一场关于思维方式和技术工具的全面升级。

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