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出版者:中国人民大学

作者:周山芙

出品人:

页数:588

译者:

出版时间:2005-3

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787300063829

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 程序设计
• 教程
• SQL
• 数据结构
• 编程
• 计算机
• 高等教育
• 信息技术
• 软件工程

《高效数据处理与分析之道》 本书旨在为读者提供一套全面而实用的数据处理与分析框架。我们不再局限于传统的数据库操作，而是将目光投向更广阔的数据科学领域，深入探讨如何从海量、多源异构的数据中提取有价值的信息，并将其转化为驱动决策的洞察力。 核心内容概览： 1. 数据采集与预处理的艺术： 多元数据源接入： 学习如何连接和提取来自关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）、NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）、文件系统（CSV, JSON, XML）、API接口、网页抓取以及流式数据（Kafka, Kinesis）等各种数据源的数据。重点讲解数据适配器、ETL（Extract, Transform, Load）工具的使用，以及如何处理不同数据格式的差异。 数据清洗与转换： 深入研究缺失值处理（填充、删除、预测）、异常值检测与处理、重复数据识别与去重、数据格式统一（日期、文本、数值）、单位转换、编码转换等关键技术。我们将通过实际案例演示各种自动化脚本和库（如Python的Pandas, NumPy）在数据清洗过程中的强大作用。 数据探索与可视化： 掌握描述性统计分析，理解均值、中位数、方差、标准差、百分位数等统计量在数据理解中的意义。学习使用各种可视化工具（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）创建直方图、散点图、箱线图、热力图等，以直观地发现数据中的模式、趋势和关联性。 2. 数据建模与分析的深度探索： 特征工程的智慧： 学习如何根据业务需求和模型目标，从原始数据中创建、选择和转换特征。包括数值特征的缩放（标准化、归一化）、类别特征的编码（独热编码、标签编码）、文本特征的处理（词袋模型、TF-IDF、词嵌入）以及时间序列特征的构建。 机器学习模型应用： 介绍一系列适用于不同场景的机器学习算法，包括但不限于： 监督学习： 回归模型（线性回归、多项式回归、决策树回归、随机森林回归）、分类模型（逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树、随机森林、朴素贝叶斯）。 无监督学习： 聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）、降维算法（PCA, t-SNE）。 时间序列分析： ARIMA, Prophet等模型在预测未来趋势方面的应用。 模型评估与优化： 学习如何使用精度、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差、R²分数等指标客观地评估模型性能。掌握交叉验证、网格搜索、随机搜索等超参数调优技术，以及防止过拟合和欠拟合的策略。 3. 数据洞察的实践与应用： 关联规则挖掘： 学习Apriori算法等，发现数据项之间的有趣关系，例如超市购物篮分析。 文本挖掘与情感分析： 掌握文本数据的预处理、词频统计、主题模型（LDA）以及情感极性分析，以理解用户反馈、社交媒体内容等。 推荐系统基础： 介绍协同过滤、基于内容的推荐等基本原理，用于构建个性化推荐服务。 数据驱动的决策： 结合前述技术，通过实例演示如何将数据分析结果转化为可执行的商业策略，例如市场细分、用户画像构建、风险评估、运营优化等。 本书特色： 语言通俗易懂，避免过度专业术语： 旨在让非计算机科学背景的读者也能轻松上手。 强调实践操作，配以丰富的代码示例： 所有概念都通过实际可运行的代码来讲解，读者可以边学边练。 覆盖现代数据处理工具与技术： 重点介绍Python数据科学生态，包括Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等库。 注重问题解决导向： 聚焦于如何利用数据解决实际业务问题，而非孤立的技术讲解。 案例驱动，贴近实际应用： 通过多个来自不同行业的真实案例，展示数据处理与分析的威力。 无论您是希望提升数据分析技能的业务分析师，还是正在探索数据科学奥秘的学生，亦或是希望更深入地理解和利用数据的开发者，本书都将是您宝贵的学习资源。让我们一起踏上这场精彩的数据探索之旅，解锁数据的无限可能。

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坦白说，我之前对数据库编程一直有些畏惧，觉得那是一门需要极高数学和逻辑能力的学科。然而，《数据库程序设计教程》这本书彻底改变了我的看法。它从最基础的概念讲起，比如数据库的架构、数据模型，然后循序渐进地深入到SQL语言的各个方面，包括各种聚合函数、子查询、存储过程等等。最让我惊喜的是，书中不仅仅是讲解语法，还非常注重讲解“为什么”要这样做，比如为什么需要规范化，为什么需要索引，这些背后是为了解决什么问题。它通过大量的图示和代码示例，将抽象的概念具象化，让我能够轻松理解。特别是关于事务处理的部分，它解释了ACID原则，并且通过生动的例子说明了在并发环境下如何保证数据的一致性，这对我理解并发编程中的许多挑战非常有启发。我感觉这本书的作者非常有经验，能够准确地把握读者的学习曲线，一点点地建立起对数据库编程的信心。

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这本书给我的感觉非常实在，它没有华而不实的理论，而是脚踏实地地讲解数据库程序设计的核心内容。我之前在做项目的时候，经常会遇到各种数据库相关的问题，但总感觉自己掌握的知识不够系统，解决问题也比较零散。阅读了这本书之后，我感觉整个知识体系一下子清晰了很多。它不仅讲了SQL语言的使用，还深入探讨了数据库设计的方法论，比如如何进行ER图设计，如何根据业务需求选择合适的数据类型，以及如何进行数据库的性能调优。书中关于数据库安全性的讲解也让我印象深刻，比如如何防止SQL注入，如何进行权限管理，这些都是在实际开发中至关重要的方面。我特别喜欢它提供的实践案例，这些案例都非常贴近实际开发场景，让我能够学以致用，而不是只停留在理论层面。感觉这本书是一本可以放在手边，随时翻阅的工具书。

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我最近刚入手一本名叫《数据库程序设计教程》的书，本来是想系统地学习一下数据库相关的知识，尤其是在程序开发中如何与数据库打交道。翻开书，就被里面清晰的章节划分和由浅入深的讲解吸引了。开头部分从数据库的基本概念讲起，比如什么是关系型数据库，SQL语句的基本语法，以及一些常见的数据类型。我之前对数据库的了解主要停留在表面，这本教程让我对这些基础知识有了更深刻的理解，原来很多看似简单的操作背后都有其严谨的逻辑。书中对SQL语句的讲解非常细致，不仅仅是罗列各种命令，还会结合实际的例子来说明如何构建查询、插入、更新和删除数据。特别是对JOIN操作的阐述，让我一下子就明白了不同表之间数据关联的精妙之处。而且，书中还介绍了数据库的范式理论，这对我理解如何设计出更合理、更优化的数据库结构非常有帮助。我尤其喜欢的是，它在讲解理论知识的同时，并没有脱离实际应用，而是通过大量的代码示例来展示如何将这些理论应用到程序开发中，这让我觉得学起来既有理论支撑，又不乏实践指导。

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这本书给我的最大感受就是“实用”和“系统”。在信息爆炸的时代，要找到一本既有深度又不失广度的技术书籍是很难得的。这本书正好符合我的需求。它从数据库的基本原理开始，逐步深入到高级主题，比如数据仓库、数据挖掘的概念，虽然这些不是本书的重点，但作者在文中偶尔提及，为我打开了新的视野。更重要的是，这本书非常注重实操性，它提供的代码示例都经过了精心设计，能够直接应用到实际项目中。我对数据库的存储过程和触发器一直有些模糊的概念，看了这本书之后，才真正理解了它们在简化开发、提高效率方面的作用。书中还介绍了一些数据库管理工具的使用技巧，这对于我这个初学者来说，大大降低了入门门槛。总而言之，这是一本值得反复阅读和学习的图书，它不仅仅教会我如何“写”数据库程序，更教会我如何“设计”和“优化”数据库系统，为我未来的开发打下了坚实的基础。

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这次阅读体验真是让我大开眼界。我一直觉得数据库开发是个很枯燥的领域，但这本书的编排方式却颠覆了我的看法。它不是那种干巴巴的技术手册，而是更像一位循循善诱的老师，一步步引导我探索数据库的奥秘。书中对数据库性能优化的一些技巧分析得特别透彻，比如索引的设计原则、查询语句的优化方法，以及事务管理的重要性。这些内容对于想要写出高效、稳定的应用程序开发者来说，简直是宝藏。我之前在项目中遇到过一些性能瓶颈，现在回过头来看，很多问题都可以从这本书的讲解中找到根源和解决方案。它还深入浅出地讲解了数据库的并发控制和数据一致性问题，这些都是在实际开发中经常会遇到的难点，而这本书用非常易懂的方式解释了它们背后的原理和应对策略。我印象深刻的是，书中提供了一些实际的场景模拟，让我能更直观地感受到不同优化手段带来的效果差异，这比单纯的理论知识要有效得多。

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