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出版者:电子工业出版社

作者:于鹏

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:2002-4-1

价格:16.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505372573

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 电子表格
• 数据处理
• 教程
• 2000版
• 软件操作
• 办公技巧
• 学习
• 实用

探寻数字世界的奥秘：现代数据处理与分析的深度指南 （图书名称：暂定为《超越表格：现代数据处理与前沿分析技术实践》） --- 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、革新产业的核心资产。本书《超越表格：现代数据处理与前沿分析技术实践》并非对历史软件的追溯与复刻，而是面向未来、聚焦于当前主流技术栈和复杂数据挑战的一部实用手册与理论构建指南。我们深知，仅掌握基础的电子表格操作已不足以应对现代商业、科研和工程领域对数据洞察力的严苛要求。因此，本书将读者的视野从单一应用软件的固定功能中解放出来，引导其进入一个更广阔、更具实时性和动态性的数据处理生态。 本书的核心目标是培养读者构建端到端数据解决方案的能力，从数据采集、清洗、存储，到复杂模型构建、可视化解释，直至实现自动化流程。我们全面覆盖了当前数据科学领域最具影响力的工具和方法论，确保读者能够无缝对接行业前沿需求。 第一部分：现代数据架构与基础构建（奠定基石） 本部分着重于理解数据在现代企业环境中的生命周期和存储结构，这是进行任何高级分析的前提。 第一章：数据生态概览与技术选型 我们将首先对当前数据架构进行宏观梳理，对比传统存储（如本地文件系统）与现代分布式系统（如Hadoop/Spark生态）的优劣。重点讨论数据湖、数据仓库（Data Warehouse）和数据中台（Data Middle Platform）的概念区别与适用场景。本章还会引入构建健壮数据基础设施所需考虑的关键因素，包括可扩展性、容错性和安全性。 第二章：关系型数据库的深度优化与SQL实战 虽然现代系统倾向于NoSQL，但关系型数据库（RDBMS，以PostgreSQL和MySQL为例）仍是事务处理和结构化数据管理的中坚力量。本章将超越基础的CRUD操作，深入讲解索引优化（如B-Tree、哈希索引的原理与选择）、事务隔离级别（ACID特性详解）、存储过程的高效编写，以及如何利用窗口函数和通用表表达式（CTE）解决复杂的报表需求。我们将着重探讨查询计划的分析与性能调优的实战技巧。 第三章：非结构化数据处理与NoSQL的崛起 面对日志文件、社交媒体文本、传感器数据等非结构化信息，关系型数据库显得力不从心。本章详尽介绍主流NoSQL数据库的类型：键值存储（Key-Value）、文档型数据库（如MongoDB）、列式数据库（如Cassandra）和图数据库（如Neo4j）。通过具体的应用案例，展示如何为特定数据类型选择最优的存储模型，并掌握NoSQL环境下数据一致性与最终一致性的权衡艺术。 第二部分：编程驱动的数据处理与清洗（核心技能） 本书将Python作为数据处理的首选语言，因为它提供了无与伦比的库支持和社区生态。 第四章：Python环境搭建与数据科学工具链 详细指导读者搭建稳定、隔离的Python开发环境（使用Anaconda/Miniconda），并介绍Pandas、NumPy等核心库的底层设计哲学。重点讲解NumPy的向量化操作如何实现高性能计算，以及Pandas DataFrame的内存优化技巧。 第五章：数据清洗与预处理的艺术 数据质量是分析结果可靠性的生命线。本章深入探讨缺失值（Missing Values）的处理策略（插值法、模型预测填充），异常值（Outliers）的识别与平滑处理（如箱线图分析、Z-Score方法）。此外，还包括复杂的数据转换技术，如日期时间解析、文本数据（字符串）的正则表达（Regex）高级应用，以及数据标准化与归一化在不同算法中的必要性。 第六章：数据集成与ETL/ELT流程构建 本章将数据处理流程提升到系统层面。详细介绍ETL（抽取、转换、加载）和ELT（抽取、加载、转换）的设计模式。我们将引入Airflow或Prefect等工作流调度工具，指导读者如何定义、调度、监控和维护复杂的批处理和流式数据管道，确保数据按时、准确地流入分析平台。 第三部分：进阶分析、建模与可视化（洞察的实现） 本部分聚焦于如何从清洗后的数据中提取有价值的洞察，并将结果清晰有效地传达给决策者。 第七章：统计学基础与假设检验 为后续的机器学习打下坚实的统计学基础。内容涵盖描述性统计、概率分布（正态分布、泊松分布等）的应用，以及推断性统计的核心——假设检验（t检验、ANOVA、卡方检验）。重点在于如何正确设定和解读P值，避免统计学上的常见误区。 第八章：机器学习基础模型实践 本书侧重于应用而非复杂的数学推导。我们将使用Scikit-learn库，实践回归分析（线性、逻辑回归）、分类算法（决策树、随机森林、支持向量机）以及聚类算法（K-Means）。关键在于特征工程（Feature Engineering）的实战，即如何基于业务知识创建更具预测能力的特征，以及如何利用交叉验证和网格搜索进行模型调优和泛化能力的评估。 第九章：实时数据流处理与大数据分析 面对需要即时响应的场景（如金融交易监控、用户行为追踪），本书介绍了流处理的概念。我们将简要介绍Apache Kafka作为消息队列的架构作用，并探讨使用Spark Streaming或Flink进行实时数据聚合和简单的流内分析，强调低延迟处理的挑战与解决方案。 第十章：数据可视化与叙事的力量 强大的分析需要清晰的表达。本章超越基础图表制作，探讨数据可视化设计原则（如Tufte的原则）。我们使用Matplotlib、Seaborn以及交互式工具如Plotly或Tableau/PowerBI（概念性介绍和数据接口对接）来创建具有叙事性的仪表板。关键在于选择正确的图表类型来凸显数据背后的故事，并有效避免误导性展示。 总结与未来展望 全书以项目驱动的方式贯穿始终，要求读者不仅要“知道”一个工具或概念，更要“能用”它解决实际问题。本书假定读者已具备基本的计算机操作常识，但对其在数据处理领域的经验不做要求，旨在将没有特定软件经验的人员，培养成为能够熟练驾驭现代数据技术栈的专业人士。我们关注的是原理、生态和实践，而非特定软件版本的更新迭代，确保本书的知识体系具有长久的参考价值。

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