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出版者:

作者:杨淑莹

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2011-8

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787121140785

丛书系列:

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• 科学
• 模式识别
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• 数据挖掘
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• 图像处理
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《数据科学导论：从收集到洞察》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和进步的核心要素。然而，原始数据本身并不能直接提供价值。我们需要一套系统的方法和工具，将海量、复杂、杂乱的数据转化为清晰、有意义的洞察，进而指导我们理解世界、解决问题，甚至预测未来。《数据科学导论：从收集到收集》正是这样一本旨在引领读者全面掌握数据科学核心流程的实践指南。本书并非探讨高深的数学模型或复杂的算法理论，而是聚焦于数据生命周期中的每一个关键环节，从数据的获取、清洗、探索，到建模、评估和最终的部署与解读，力求为读者构建一个完整、清晰的数据科学工作框架。 本书的写作理念是“实践先行，理论为辅”，旨在让初学者能够快速上手，体验数据科学的魅力；同时，也为有一定基础的读者提供一个梳理和巩固知识体系的平台。我们摒弃了枯燥的公式推导，而是通过大量的实例、图表和清晰的步骤讲解，让读者在动手实践中理解概念，掌握技巧。本书适合所有对数据科学感兴趣的读者，无论是希望转行成为数据分析师、数据科学家，还是希望在自己的领域内更好地利用数据解决实际问题，亦或是仅仅想对这个日益重要的新兴领域有一个深入的了解，本书都将是您不可或缺的入门之选。 核心内容详述 第一部分：数据世界的入门与准备 第一章：什么是数据科学？ 我们从宏观视角出发，阐释数据科学的定义、范畴及其在当今社会中的重要性。通过生动的案例，展示数据科学如何渗透到商业、医疗、科学研究、社会治理等各个领域，激发读者对数据价值的认知。 我们将数据科学与传统统计学、机器学习等概念进行对比，明确其独特性和融合性。 本章重点在于建立对数据科学的整体认知，理解其“为什么”和“是什么”。 第二章：数据科学家的角色与技能栈 深入剖析数据科学家的工作内容、典型职责以及在不同行业中的应用。 详细介绍数据科学家所需的核心技能，包括但不限于编程能力（Python、R）、统计学基础、数据库知识、可视化技能、领域知识以及沟通与讲故事的能力。 本章旨在帮助读者明确学习方向，了解通往数据科学家之路所需的准备。 第三章：编程语言与开发环境的选择 本书将主要以 Python 为主要编程语言，因为它拥有庞大的社区支持、丰富的库（如 Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn）以及广泛的应用领域。 我们将指导读者如何搭建Python开发环境，包括安装Anaconda发行版，以及介绍常用的集成开发环境（IDE），如 Jupyter Notebook/Lab 和 VS Code。 本章提供清晰的安装和配置步骤，确保读者能够快速搭建起自己的数据科学工作站。 第二部分：数据获取与预处理——数据科学的基石 第四章：数据源的多样性与获取方法 我们将探讨各种常见的数据源，包括： 结构化数据： 数据库（SQL）、CSV、Excel文件等。 半结构化数据： JSON、XML等。 非结构化数据： 文本（网页、文档）、图像、音频、视频等。 详细介绍从不同数据源获取数据的方法： 使用SQL进行数据库查询。 利用Pandas库读取和处理各种文件格式。 学习使用API从网络服务获取数据。 基础的网络爬虫技术（如BeautifulSoup, Scrapy）在合法合规的前提下获取公开数据。 本章强调数据获取的策略和注意事项，如数据质量、数据权限等。 第五章：数据清洗与转换——让数据“说话” 缺失值处理： 识别缺失值，并学习多种处理策略，如删除、填充（均值、中位数、众数、模型预测）等，并讨论不同方法的优劣。 异常值检测与处理： 识别统计学上的异常点（如箱线图、Z-score），以及基于业务逻辑的异常值，并探讨处理方法。 数据格式统一与类型转换： 确保数据类型正确（如日期、数值、字符串），处理不一致的表示方式。 重复值处理： 识别并移除重复的数据记录。 文本数据预处理： 分词、去除停用词、词干提取/词形还原、编码等，为后续文本分析打下基础。 数据标准化与归一化： 理解它们的作用和适用场景，并学习如何应用Min-Max Scaling, Standardization等方法。 本章是数据科学中最耗时但至关重要的环节，我们将通过实际操作演示如何高效地完成这些任务。 第六章：特征工程——挖掘数据的隐藏价值 特征提取： 从原始数据中生成新的、更有意义的特征。例如，从日期中提取年、月、日、星期几；从文本中提取词频、TF-IDF等。 特征转换： 对现有特征进行变换，以改善模型性能。例如，对数变换、多项式特征、组合特征等。 类别特征处理： 独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、目标编码（Target Encoding）等。 降维技术简介： PCA（主成分分析）和t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）在可视化和降维中的应用。 本章强调特征工程的创造性和试错性，以及它对模型性能的巨大影响。 第三部分：数据探索与可视化——洞察的显现 第七章：描述性统计——理解数据的基本属性 学习使用Python（Pandas, NumPy）计算各种描述性统计量，如均值、中位数、方差、标准差、分位数、偏度、峰度等。 理解这些统计量如何帮助我们快速了解数据的分布、集中趋势和离散程度。 应用分组聚合（groupby）功能进行多维度的数据摘要。 第八章：探索性数据分析（EDA）——发现模式与关联 EDA是数据科学的核心组成部分，它是一个迭代的过程，通过可视化和统计方法深入理解数据。 我们将学习如何识别变量之间的关系，例如： 相关性分析： 计算 Pearson, Spearman 相关系数，并利用热力图可视化。 分布分析： 直方图、密度图、箱线图等，了解单个变量的分布。 关系探索： 散点图、折线图、条形图等，展示变量之间的关系。 掌握如何提出假设，并通过EDA来验证或否定这些假设。 第九章：数据可视化——将数据转化为故事 精通使用 Matplotlib 和 Seaborn 等Python库创建各种高质量的图表。 学习绘制不同类型的图表，包括： 单变量图表： 直方图、箱线图、小提琴图。 双变量图表： 散点图、折线图、条形图、热力图。 多变量图表： 分面网格（FacetGrid）、配对图（pairplot）。 掌握图表的美化技巧，如何添加标题、轴标签、图例，以及调整颜色、样式等，使其清晰易懂。 学习如何根据分析目的选择最合适的图表类型。 本章将强调可视化在沟通分析结果中的关键作用。 第四部分：数据建模与评估——预测与决策 第十章：机器学习基础概念与常用算法 监督学习： 回归问题： 线性回归、多项式回归、决策树回归、随机森林回归。 分类问题： 逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯。 无监督学习： 聚类： K-Means。 降维： PCA（再次提及，作为一种降维技术）。 本书将侧重于算法的直观理解和实际应用，而非深入的数学推导。每个算法都将通过简单的示例进行说明。 我们将重点介绍 Scikit-learn 库，它是Python中最流行和功能最全面的机器学习库之一。 第十一章：模型训练与调优 数据划分： 训练集、验证集、测试集的划分策略，避免过拟合。 交叉验证： K折交叉验证等方法，提高模型评估的鲁棒性。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等方法，寻找最优的模型配置。 特征选择： 基于模型（如基于树模型的特征重要性）或统计方法进行特征选择，简化模型，提高效率。 第十二章：模型评估——衡量模型的好坏 回归模型评估指标： MSE (均方误差), RMSE (均方根误差), MAE (平均绝对误差), R² (决定系数)。 分类模型评估指标： 混淆矩阵： True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN), False Negative (FN)。 准确率 (Accuracy) 精确率 (Precision) 召回率 (Recall / Sensitivity) F1-Score ROC曲线与AUC值 (Area Under the Curve) 理解不同指标的含义，以及它们在不同业务场景下的适用性。 第五部分：结果解读与部署——数据科学的价值实现 第十三章：解释模型与沟通结果 “黑箱”模型的问题，以及解释模型（如线性回归的系数、决策树的路径）的重要性。 介绍一些模型解释工具（如SHAP, LIME）的概念。 讲故事的能力： 如何将复杂的数据分析结果，用清晰、简洁、引人入胜的方式，通过可视化和文字传达给不同的受众（技术和非技术人员）。 本章强调数据科学家不仅是技术专家，更是优秀的沟通者。 第十四章：实际应用案例与项目实践 本书将贯穿多个贯穿全书的实际案例，例如： 电商用户行为分析： 预测用户购买概率，商品推荐。 市场营销数据分析： 客户细分，营销活动效果评估。 文本情感分析： 分析社交媒体评论的情感倾向。 简单的金融时间序列预测。 每个案例都将按照数据获取、预处理、探索、建模、评估和解读的完整流程进行讲解和演示。 通过这些案例，读者可以巩固所学知识，并学习如何将数据科学方法应用于实际业务问题。 第十五章：数据科学的未来趋势与职业发展 简要介绍深度学习、大数据技术（如Spark）、可解释AI（XAI）、伦理与隐私等相关前沿话题。 提供关于数据科学职业发展路径的建议和资源。 本书特色： 实操性强： 以Python和核心库为载体，提供大量可运行的代码示例，鼓励读者动手实践。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，逻辑清晰，易于理解。 案例丰富： 结合实际业务场景，帮助读者理解理论知识的应用。 重点突出： 强调数据科学的核心流程和关键技能，而非仅聚焦于某个特定算法。 图文并茂： 大量图表和可视化展示，帮助读者直观理解数据和分析结果。 《数据科学导论：从收集到洞察》旨在成为您踏入数据科学领域最坚实的第一步。通过本书的学习，您将能够系统地掌握数据科学的完整流程，具备独立开展数据分析项目的基本能力，并为进一步深入学习更复杂的算法和技术打下坚实的基础。让我们一起，从数据中发现价值，用洞察驱动未来。

评分☆☆☆☆☆

这不是翻译书，所以当我买下的时候并没有担心这本书像某些翻译过来的计算机书一样文理不通。但是当我真正开始读之后依然不得不赞叹，一个中国人，把中文糟蹋成这样，也算一种成就。 不光是语言叙述的部分，很多地方数学符号的使用是完全混乱的，有些符号的定义甚至要到一两节...  

评分☆☆☆☆☆

虽然在网上看到书评说不咋的，但自己还是去买了下来 鬼知道一看真的很生气，怎一个烂字了得 说它每个细书都说了吧，但是每一种方法，都说的不清不楚，用很少文字去描述，如果没有入门的人，根本就看不懂，但是，如果是入了门的人，就压根儿犯不着读这本书！ 所以，我个人认为...  

评分☆☆☆☆☆

虽然在网上看到书评说不咋的，但自己还是去买了下来 鬼知道一看真的很生气，怎一个烂字了得 说它每个细书都说了吧，但是每一种方法，都说的不清不楚，用很少文字去描述，如果没有入门的人，根本就看不懂，但是，如果是入了门的人，就压根儿犯不着读这本书！ 所以，我个人认为...  

评分☆☆☆☆☆

虽然在网上看到书评说不咋的，但自己还是去买了下来 鬼知道一看真的很生气，怎一个烂字了得 说它每个细书都说了吧，但是每一种方法，都说的不清不楚，用很少文字去描述，如果没有入门的人，根本就看不懂，但是，如果是入了门的人，就压根儿犯不着读这本书！ 所以，我个人认为...  

评分☆☆☆☆☆

看完的印象是：什么也没讲开始贴代码，什么代码还没两句开始贴结果，什么结果都没有，就是一张图：你的数字被识别为：6，这张图贴了几百回啊几百回。 书前面提纲式的摆公式，每个标题下面几行公式就开始说可以看配套程序，问题书上都没说哪里能找到配套程序。

评分☆☆☆☆☆

**第二段：** 说实话，这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面那种深沉的蓝色配上简洁的白色字体，看起来非常“专业”。但是，内容上的问题简直是灾难性的。它似乎更偏爱那些已经被证明的、经典到不能再经典的算法，对近些年来的技术发展几乎是视而不见。我期待看到一些关于深度学习框架的实际操作指导，或者至少是对最新优化方法的探讨，但这本书里充斥的都是几十年前的经典模型，虽然经典，但在实际工程应用中，很多效率已经远远落后于当前的主流技术。而且，书中的例子陈旧得令人发指，很多代码示例都是用早就被淘汰的编程语言版本写的，编译起来费了九牛二虎之力，最后发现跑出来的结果根本不具备参考价值。这让我严重怀疑作者的编写初衷——究竟是为了学术研究的严谨性，还是为了完成一本“百科全书”式的著作？如果是一个需要快速上手解决实际问题的工程师来看，这本书完全是南辕北辙，提供的知识点大多是“知道即可，用不上”的类型。那种阅读的兴奋感随着每一个过时的案例和缺乏前瞻性的论述而逐渐消磨殆尽，留下的只有对时间投入的惋惜。我期待的是一本能够引领我走向前沿的指南，而不是一本时间胶囊。

评分☆☆☆☆☆

**第三段：** 这本书的论述风格极其干燥、枯燥，完全缺乏任何试图拉近与读者距离的努力。通篇读下来，感觉就像是在啃一块没有调味的干面包，每一个句子都裹挟着厚重的学术腔调，缺乏任何生动的比喻或者现实世界的映射。它很少用图表来辅助理解那些复杂的概念，即便有图，也往往是那种黑白、线条密集的流程图，看得人眼花缭乱，还不如自己动手画一个清晰的思维导图来得快。更让我无法忍受的是，很多关键的证明过程被一笔带过，或者直接写着“读者可以自行验证”，这对于那些真正需要学习证明逻辑的读者来说，无疑是设置了极大的阅读障碍。如果作者是想强调这些内容需要“自行探索”，那不如把篇幅用在更具启发性的讨论上。我尝试着在阅读遇到困难时翻阅附录或参考资料部分，但发现那里的引用文献也同样是古老且难以获取的，形成了一个封闭的知识循环。总而言之，它需要读者具备极高的主动性和自学能力，否则，这本书只会静静地躺在那里，像一座严肃的纪念碑，供人瞻仰，却难以攀登。

评分☆☆☆☆☆

**第五段：** 从排版和校对的角度来看，这本书的质量也着实令人担忧。错别字和公式输入错误屡见不鲜，尤其是在涉及复杂的矩阵运算和下标表示时，一个小小的错误就可能导致整个推导逻辑完全错误，我必须花费大量时间去对比不同章节中同一公式的表达方式，以判断哪个才是作者本意。这种低级的错误出现在一本定价不菲的专业教材中，是非常不负责任的表现。此外，书中图表的清晰度也欠佳，很多流程图的箭头指向模糊不清，导致理解其运作流程需要反复猜测。有时候，甚至连参考文献列表的格式都混乱不堪，东一套西一套，让人无法有效追溯原始出处。这不仅仅是影响阅读体验的问题，更是一个专业书籍应有的严谨性缺失的体现。我花钱购买的，是知识的结晶和作者专业的体现，而不是一份充满疏漏的草稿。每次发现一个印刷错误，都会让我对整本书的权威性产生一次小小的动摇，这对于需要高度依赖教材进行深入学习的读者来说，是致命的缺陷。这本书在制作层面的粗糙，掩盖了它或许存在的某些理论价值。

评分☆☆☆☆☆

**第一段：** 这本书，天哪，我简直不敢相信我竟然花了这么多时间在上面！它的内容实在是太……怎么说呢，像是在迷宫里绕圈圈。作者似乎对读者的背景知识有着过于乐观的估计，上来就是一堆我闻所未闻的数学符号和晦涩难懂的理论推导，看得我头晕眼花。感觉就像是，你本来想学做一道简单的家常菜，结果拿到了一本厚厚的分子料理实验手册。每一个章节之间逻辑跳跃得厉害，前一页还在讲某种基础概念，下一页突然就蹦到了一个极其复杂的应用场景，中间的桥梁完全没有搭建起来。我花了大量时间去查阅那些基础知识点，但收效甚微，因为书里对这些基础的解释也常常是蜻蜓点水，仿佛这些都是理所当然应该会的东西。这本书最大的问题在于，它没有真正地“教”你，而更像是在“陈述”它自己知道的一切，完全不考虑读者的接受过程。我试图通过反复阅读来寻找那些关键的脉络，但最终感觉自己只是记住了零散的术语，而非理解了背后的精髓。对于初学者来说，这简直就是一座无法逾越的高山，除非你有深厚的数学和编程功底，否则阅读体验只会是挫败感爆棚。我更希望看到的是循序渐进的引导，而不是这种高屋建瓴的理论灌输，读完后我感觉自己离真正的“理解”还差了十万八千里，真是让人泄气。

评分☆☆☆☆☆

**第四段：** 我注意到这本书在讨论不同算法的优劣势时，明显存在偏颇。某些作者似乎特别偏爱某一特定流派的理论，因此在介绍相关技术时，会投入大量的篇幅进行细致的阐述，甚至有些冗余的重复，而对于那些持不同观点或采用不同技术路径的优秀方法，则只是草草提及，一笔带过，很多关键的性能对比数据也缺失了。这种选择性的叙述方式，使得这本书的整体观感不够平衡和客观。举个例子，在涉及某种分类器性能评估时，明明有更先进、更严谨的交叉验证方法，但书中却固执地使用了一种早已被学界认为存在偏差的简单评估手段，并且煞有介事地将此作为结论。这让我不禁怀疑，编纂者是否花费足够的时间去追踪最新的学术进展和行业标准。对于一本声称是全面介绍相关领域的书籍而言，这种明显的倾向性是非常不利于读者建立全面、公正的知识体系的。阅读时，我必须时刻保持警惕，不断地在脑海中修正那些被忽略或被淡化的信息，这极大地分散了我的学习精力。

评分☆☆☆☆☆

资料合集与综述，典型国产教科书，枯燥无味，不如百度。

评分☆☆☆☆☆

代码风格很不友好啊????

评分☆☆☆☆☆

资料合集与综述，典型国产教科书，枯燥无味，不如百度。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

代码风格很不友好啊????