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出版者:红旗出版社,北京希望电子出版社

作者:陈季

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2005-2-1

价格:26.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787505110816

丛书系列:

图书标签:

• Flash
• ActionScript
• 动画
• 交互设计
• 多媒体
• 教程
• 入门
• 实例
• Adobe
• 矢量图形

好的，这是一份为您的图书《Flash基础与实例教程》撰写的，不包含该书内容的详细图书简介： 书籍名称：《Python数据分析实战：从入门到精通》 领域聚焦：数据科学、编程实践、商业洞察 核心价值： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实战化的指南，引导学习者掌握使用Python进行数据分析的全流程。我们摒弃了枯燥的理论堆砌，而是聚焦于如何运用前沿的数据科学工具，将原始数据转化为具有商业价值的洞察。无论您是初次接触数据分析的新手，还是希望深化技能的专业人士，这本书都将成为您手中最可靠的工具箱。 内容概述： 第一部分：数据分析的基石——环境搭建与核心库精讲 本部分将带领读者迅速建立起高效的Python数据分析环境。我们不会仅仅停留在安装Anaconda和Jupyter Notebook的基础步骤，而是会深入探讨虚拟环境的管理策略，确保项目环境的隔离与稳定。 重点章节将详细剖析Python数据分析领域的三大支柱库： NumPy (Numerical Python)： 我们将超越基础的数组操作，深入讲解向量化计算的底层原理、广播机制的优化应用，以及如何利用其高级功能进行高效的数值模拟和线性代数运算，为后续的复杂建模打下性能基础。 Pandas (Panel Data)： 这是数据处理的核心。我们将详细对比 `Series` 与 `DataFrame` 的内存效率，精通数据清洗的八大法则（包括缺失值的高级插补方法、异常值的识别与处理模型），并重点介绍 MultiIndex（多级索引）在处理复杂时间序列和面板数据时的强大威力。如何利用 `apply`, `map`, `transform` 的细微区别来优化计算速度，将是本节的实践重点。 Matplotlib / Seaborn： 不仅教授如何绘制标准图表，更侧重于“数据叙事”。我们将探讨如何定制专业级的图形输出，包括自定义颜色映射（Colormaps）、使用面向对象接口（OO Interface）进行复杂多图布局管理，以及如何结合统计学原理，选择最能体现数据分布特征的可视化类型。 第二部分：数据获取、存储与预处理的艺术 在真实世界中，数据往往是分散的、不洁净的。本部分专注于如何高效、可靠地获取和准备数据。 数据源整合： 涵盖从关系型数据库（SQLAlchemy集成）、NoSQL数据库（如MongoDB的初步查询）到网络爬取（使用Requests与BeautifulSoup/Scrapy的规范化数据提取）的全景图。特别强调在爬虫过程中如何合规、高效地提取结构化数据。 数据清洗进阶： 深入探讨数据标准化与归一化（Min-Max vs Z-Score）在不同模型中的适用性。我们会用实际案例演示如何处理非结构化文本数据中的噪音，以及时间序列数据的频率转换（Resampling）和时间窗口聚合技术。 特征工程入门： 将特征工程视为连接原始数据与预测模型的桥梁。讲解独热编码（One-Hot Encoding）的稀疏性问题，以及如何利用文本数据生成TF-IDF或词嵌入（Word Embeddings）的初步概念。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与统计推断 EDA是数据分析师的“侦探工作”。本部分强调从数据中提问并找到答案的能力。 描述性统计的深度解读： 不止于均值和中位数，我们将深入理解偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对分布形态的影响，以及如何利用箱线图（Box Plot）和直方图识别数据的内在结构。 假设检验与显著性： 介绍T检验、方差分析（ANOVA）的基本逻辑，并强调在商业决策中如何正确解读P值和置信区间，避免得出错误的因果推断。 关联性分析： 区分相关性与因果性，掌握皮尔逊、斯皮尔曼等不同相关系数的适用场景，并利用热力图（Heatmap）直观展示变量间的相互作用。 第四部分：建模实践：走向预测与洞察 本部分将数据分析提升到机器学习应用层面，重点关注模型的选择、训练与评估。 回归分析的实战应用： 从简单的线性回归开始，深入探讨多元回归中的多重共线性问题（VIF检测）及处理方法。同时，介绍正则化（Ridge, Lasso）在模型简化和防止过拟合中的作用。 分类问题的基石： 全面解析逻辑回归的原理，并过渡到决策树（Decision Trees）和随机森林（Random Forests）。我们将详细讲解混淆矩阵（Confusion Matrix）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1-Score，并解释在不平衡数据集上如何选择合适的评估指标。 模型评估与调优： 强调交叉验证（Cross-Validation）的重要性，并介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）在高维参数空间中进行超参数优化的策略。 第五部分：结果呈现与商业报告 数据分析的价值最终体现在有效沟通上。 仪表板的构建： 介绍如何使用Plotly或Dash框架，创建交互式的、可嵌入的Web报告。重点在于设计清晰的指标层级结构，使用户能够通过拖拽和筛选快速获取关键信息。 叙事性报告撰写： 提供结构化的报告框架，指导读者如何将技术发现转化为高管易懂的商业建议，强调“发现-解释-建议”的逻辑链条。 本书特色： 1. 项目驱动： 全书贯穿五个大型真实世界案例（如客户流失预测、电商销售趋势分析、金融风险评分），确保每项技能都立即应用于解决实际问题。 2. 代码效率优先： 强调Pandas和NumPy的高级用法，帮助读者写出更“Pythonic”且运行效率更高的代码。 3. 统计严谨性： 确保在应用任何模型之前，读者都理解其背后的统计假设，避免“黑箱”操作。 目标读者： 市场分析师、金融建模师、科研人员、希望转型的程序员，以及所有需要用数据驱动决策的商业人士。 前置要求： 具备Python编程基础（了解变量、循环和函数概念）。

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