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出版者:清华大学出版社

作者:程文

出品人:

页数:310 页

译者:

出版时间:2003年1月1日

价格:26.0

装帧:平装

isbn号码:9787302063551

丛书系列:

图书标签:

• BIOC,生物信息学,数据分析,R语言,Python,基因组学,转录组学,蛋白质组学,生物统计,可视化

好的，这是一本关于现代数据分析与可视化实践的图书简介，内容侧重于使用主流开源工具栈进行数据科学项目的全流程实践，不涉及您提到的特定书籍内容。 --- 书名：数据驱动的洞察：从零构建高性能数据分析与可视化工作流 副标题： 掌握Python、Pandas、Matplotlib及现代BI工具的集成应用 目标读者： 渴望系统化学习数据分析技能的初级分析师和数据科学家。 需要将原始数据转化为可执行商业洞察的业务人员和产品经理。 希望提升现有数据处理和报告自动化能力的IT专业人士。 对数据可视化有高标准要求，寻求提升报告美观度和说服力的用户。 书籍概述： 在当今这个数据爆炸的时代，仅仅拥有数据是不够的，关键在于如何高效、准确地从数据中提取价值。本书旨在提供一套完整、实战化的数据分析与可视化工作流指南。我们摒弃晦涩的理论堆砌，聚焦于工具链的实战集成，确保读者能够快速掌握从数据采集、清洗、建模到最终报告输出的全过程。 本书的核心理念是“流程化思维”——将数据分析视为一个严谨的工程项目。我们将以一系列真实或模拟的商业案例为驱动，引导读者深入掌握当前行业内最受推崇的开源技术栈。 核心内容模块详解： 第一部分：数据准备的基石——清洗与转换的艺术（Python与Pandas进阶） 数据质量决定了分析的上限。本部分将重点攻克数据清洗中的疑难杂症，确保数据输入的可靠性。 1. 环境与工具箱的搭建： 快速配置Anaconda环境，深入理解Jupyter Notebook/Lab的高效使用技巧，以及版本控制在数据项目中的重要性。 2. Pandas数据结构精通： 不仅是`DataFrame`的使用，更深入探讨索引（Index）的优化、MultiIndex的应用、内存效率的考量（如使用Categorical数据类型）。 3. 复杂数据清洗策略： 重点讲解缺失值（NaN）的高级插补技术（如基于时间序列的预测性填充、多重插补MICE）。处理非结构化文本数据（如日志文件、评论）的正则表达式（Regex）应用与Pandas字符串操作的结合。 4. 数据重塑与合并的挑战： 掌握`pivot_table`、`melt`、`stack`/`unstack`的高级用法，并实战解决跨数据集（不同时间粒度或数据源）的复杂连接（Merge/Join）问题。 5. 时间序列数据的核心处理： 时间戳的时区转换、频率重采样（Resampling）、滚动窗口计算（Rolling Windows）的精细化应用，为预测分析打下坚实基础。 第二部分：探究性数据分析（EDA）与统计建模基础 在清理完数据后，如何快速发现数据背后的故事和潜在规律？ 1. EDA的系统性方法论： 介绍Tukey的EDA原则，强调描述性统计量（Skewness, Kurtosis）在异常值检测中的作用。 2. 统计推断的实用指南： 快速回顾必要的统计概念（假设检验、P值、置信区间），并重点展示如何使用`SciPy`库来执行A/B测试的有效性验证。 3. 初步建模与特征工程： 介绍线性回归、逻辑回归作为基准模型的构建。深入讲解特征工程的实践技巧，如特征交叉、多项式特征的生成，以及如何使用特征选择技术（如递归特征消除RFE）来优化模型。 第三部分：叙事的力量——高效的静态与动态可视化 数据可视化是将复杂分析结果转化为决策语言的关键步骤。本书强调“讲故事”而非“画图表”。 1. Matplotlib/Seaborn的深度定制： 掌握Matplotlib底层的面向对象API，实现高度定制化的图表布局（Subplots、GridSpec）。Seaborn的高级主题与风格应用，确保图表专业且美观。 2. 专业图表选择指南： 详细讲解何时使用小提琴图（Violin Plot）、热力图（Heatmap）、平行坐标图（Parallel Coordinates），以及如何避免常见的可视化误区（如误导性的Y轴截断）。 3. 地理空间数据的可视化： 结合`GeoPandas`和`Folium`，实现交互式的地图可视化，包括点密度图和区域着色图的构建。 4. 动态图表的实现： 使用`Plotly`或`Bokeh`库，创建可缩放、可悬停交互的Web友好型图表，增强用户体验。 第四部分：工作流的集成与自动化——从脚本到报告 真正的效率提升来自于工作流的自动化和结果的快速传播。 1. Dashboards的搭建实践： 介绍如何将第二、三部分的代码集成到一个简单的Web应用框架（如Dash）中，实现数据的实时刷新与用户交互。 2. 报告自动化输出： 学习如何使用Python脚本自动生成PDF或HTML格式的分析报告，并将图表无缝嵌入文档中。 3. 数据库交互基础： 使用`SQLAlchemy`连接PostgreSQL或MySQL，实现数据直接从数据库提取，构建端到端的数据管道的初步概念。 本书特色： 工程化导向： 强调代码的可读性、可复用性和性能优化，将数据分析项目纳入软件工程的最佳实践。 模块化案例驱动： 每一个复杂技术点都通过一个具体的商业问题来驱动，确保知识的实用性。 工具链的无缝衔接： 重点展示Python生态系统如何与现代商业智能（BI）工具进行数据对接，实现优势互补。 通过阅读本书，您将不再只是一个数据的操作者，而是一个能够设计、执行和有效传达数据洞察的完整数据实践者。

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