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出版者:清华大学出版社

作者:古凌岚

出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2005-3-1

价格:20.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302105053

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 程序设计
• 计算机科学
• 软件开发
• 入门
• 教程
• 算法
• 数据结构
• 面向对象编程

《Python数据分析实战指南》 本书聚焦于使用Python生态系统中的核心工具，为数据科学家、分析师和工程师提供一套全面、深入且极具操作性的数据分析实战方案。 本书旨在弥补理论知识与实际工作需求之间的鸿沟，通过大量真实的案例和项目驱动的教学方法，确保读者能够掌握从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到建模与可视化全流程的技术栈。 --- 第一部分：数据分析基石与环境搭建 (Foundation and Environment Setup) 第一章：Python生态概览与高效环境配置 本章首先为初学者快速勾勒出Python在数据科学领域的地位，并详细阐述如何搭建一个稳定、高效的分析环境。我们将深入讲解Anaconda/Miniconda的环境管理艺术，特别是如何使用Conda创建和管理隔离的虚拟环境，以应对不同项目的依赖冲突问题。同时，我们将介绍Jupyter Notebook和JupyterLab的深度使用技巧，包括魔法命令（Magic Commands）的应用、交互式调试的设置，以及如何使用VS Code等现代IDE进行无缝集成开发。 第二章：Numpy——高效数值计算的核心 Numpy作为Python科学计算的基石，其核心在于ndarray对象。本章将超越基础的数组创建，重点讲解向量化操作（Vectorization）的原理及其对性能的决定性影响。内容涵盖： 高级索引与切片：Fancy Indexing、布尔数组索引在数据过滤中的应用。 广播机制（Broadcasting）：深入剖析不同形状数组间的运算规则，这是理解矩阵运算效率的关键。 线性代数基础：使用Numpy进行矩阵乘法、特征值分解（Eigenvalue Decomposition）等基础线性代数运算的实现，为后续的机器学习打下基础。 第三章：Pandas——数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据处理领域毋庸置疑的主力工具。本章将侧重于复杂数据集的重塑和清洗，而非简单的数据读取。 Series与DataFrame精解：理解两者的底层结构和内存占用。 数据对齐与缺失值处理：介绍`fillna()`、`dropna()`的高级参数，以及使用插值法（如样条插值）进行缺失值估计。 高效数据重塑：深入探讨`groupby()`的Split-Apply-Combine策略，掌握`pivot_table()`、`melt()`和`stack()/unstack()`在数据透视和长宽格式转换中的威力。 时间序列处理（Time Series）：处理日期时间索引、重采样（Resampling）、滑动窗口（Rolling Windows）计算，适用于金融和物联网数据分析。 --- 第二部分：数据探索、清洗与特征工程 (Exploration, Cleaning, and Feature Engineering) 第四章：数据清洗与异常值管理 真实世界的数据是混乱的。本章专注于系统化的数据清洗流程： 数据一致性校验：处理大小写不一致、拼写错误、单位混用等问题。 数据类型转换与验证：确保数据类型符合分析要求，特别是日期和分类变量的正确编码。 异常值识别与处理策略：不仅仅是简单的三西格玛原则，我们将比较使用箱线图分析、IQR方法、Z-Score以及基于模型（如孤立森林Isolation Forest）检测异常值的优劣，并讨论截断（Capping）与移除（Trimming）的选择依据。 第五章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA是数据分析的灵魂。本章强调通过可视化和统计摘要来形成数据直觉： 描述性统计的深度解读：除了均值和标准差，重点分析偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）如何影响数据分布。 Matplotlib与Seaborn的精湛结合：教授如何利用Seaborn的统计图表（如FacetGrid, PairGrid）快速发现变量间的关系，并使用Matplotlib进行精细的图表定制，使其符合出版质量要求。 双变量与多变量分析：使用热力图（Heatmaps）、散点图矩阵和条件分布图来揭示隐藏的关联性。 第六章：特征工程——从数据到模型的桥梁 特征工程是提升模型性能的关键环节，本书将这一过程模块化： 分类特征编码：全面对比One-Hot Encoding、Label Encoding、Target Encoding（贝叶斯平均）的适用场景和可能引入的过拟合风险。 数值特征转换：应用对数转换、Box-Cox/Yeo-Johnson变换来处理偏态数据，以及StandardScaler与MinMaxScaler在不同模型前的适用性分析。 特征构造：从时间戳中提取年、月、日、周几等信息；使用多项式特征（Polynomial Features）捕捉非线性关系。 --- 第三部分：高级分析与可视化 (Advanced Analysis and Visualization) 第七章：统计分析与假设检验 本章侧重于使用`SciPy.stats`模块进行严谨的推断性分析： 参数与非参数检验：何时使用T检验（Student's T-test）或方差分析（ANOVA），何时转为使用Wilcoxon或Kruskal-Wallis检验。 置信区间（Confidence Intervals）的实际意义：如何解释和报告回归系数、均值的置信区间。 A/B测试中的决策流程：从零假设的建立到P值解读，再到计算所需的最小样本量。 第八章：数据可视化的高级技巧与交互性 超越静态图表，本章引入交互式可视化工具： Plotly与Dash：构建可交互的仪表板（Dashboard）。学习如何添加滑块、下拉菜单，使用户能够动态探索数据。 地理空间数据可视化：使用GeoPandas和Folium处理地理坐标数据，创建具有地图层叠功能的专题地图（Choropleth Maps）。 自定义美学（Custom Aesthetics）：掌握颜色理论在数据可视化中的应用，确保图表传达信息准确无误且具有视觉吸引力。 第九章：数据集成与数据库交互 (SQL & NoSQL) 数据往往存储在关系型数据库中。本章教授如何将Python分析无缝连接到数据源： 使用SQLAlchemy与Pandas：安全、高效地执行复杂的SQL查询，并将结果直接加载到DataFrame中。 MongoDB/JSON数据处理：利用`pymongo`和Pandas处理半结构化JSON数据，进行数据扁平化和嵌套数据提取。 --- 第四部分：性能优化与项目实践 (Optimization and Case Studies) 第十章：性能调优与并行计算 随着数据规模的增大，速度成为瓶颈。本章提供实用的优化策略： Pandas性能优化：使用`dtypes`优化内存，避免循环（Loops），优先使用Pandas内置的向量化方法，以及何时使用`apply()`的替代方案（如`map()`或列表推导式）。 多核利用：介绍`Dask`库如何扩展Pandas和Numpy的工作负载到多核CPU甚至集群环境，实现大规模数据的并行处理。 Profiling工具：使用`cProfile`和`line_profiler`定位代码中的性能热点。 第十一章：案例研究：客户流失预测的数据准备 本章通过一个完整的业务场景——客户流失预测（Churn Prediction），串联前述所有知识点： 1. 数据采集与初步清洗（模拟真实CRM数据）。 2. 特征工程：创建RFM（最近消费、频率、金额）等关键业务指标特征。 3. 基准模型评估：使用Scikit-learn建立逻辑回归作为基准。 4. 结果报告：使用可视化工具清晰展示哪些特征对流失的贡献最大。 本书不涉及 Java语言的基础语法、面向对象设计原则、JVM内存结构或Java特定框架（如Spring Boot）的详细讲解。全书的视角严格围绕数据处理、分析、统计推断和高效编程实践展开，是数据工作者必备的Python实战手册。

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**代码示例的视角：实践的温度略显不足** 在我看来，一本优秀的程序设计书籍，其代码示例是其灵魂所在。好的示例不仅能演示语法，更重要的是能体现出“最佳实践”和“设计思想”。在这本《Java程序设计》中，代码示例的数量是足够的，但它们的“温度”略显不足。很多代码块似乎是为了验证某个特定的语法点或API调用而存在的，缺乏一个完整、可运行、且具有实际业务背景的场景支撑。举个例子，当讲到设计模式时，理论部分阐述得非常清晰，但配套的实现代码往往是那种非常抽象、将类名都用A、B、C代替的“教科书式”实现。这使得我很难将理论知识与我日常遇到的那些错综复杂的业务逻辑联系起来。我更希望看到的是，如何用这些设计模式去优化一个简化的电商订单处理流程，或者如何用Stream API去优雅地处理一个包含多重过滤条件的日志分析任务。缺乏这种“接地气”的实践环节，使得学习过程更像是在记忆知识点，而不是在培养解决问题的能力。如果作者能在每个重要章节后，增加一个“实战演练”或“重构挑战”环节，我相信这本书的实用价值会得到质的飞跃。

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**学习路径的引导：目标读者定位的模糊** 这本书给我最大的困惑点在于其学习路径的引导上。它似乎试图同时服务于初学者、进阶者以及希望复习知识点的专业人士，结果导致对任何一个群体都没有做到“精准服务”。对于一个完全没有接触过Java编程的新人而言，这本书抛出的概念密度过大，缺乏一个明确的、由浅入深的路线图。它没有花足够的时间去解释为什么我们需要变量、为什么需要循环，而是直接跳跃到泛型和反射的讨论。相反，对于那些已经熟悉Java基础的开发者来说，书中很多关于基础语法的讲解又显得冗余和重复，浪费了宝贵的阅读时间。理想中的技术书籍，应当清晰地界定其目标读者，并根据读者的知识背景，提供清晰的“跳过”或“重点关注”的建议。这本书在这方面做得较为模糊，使得读者在翻阅时常常陷入选择困难：我是该跳过这部分以节省时间，还是应该细读以防遗漏了某个基础知识的隐晦之处？这种定位上的不明确，使得这本书的阅读效率，很大程度上依赖于读者自身的经验和判断力。

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**深入阅读后的体验：深度与广度的权衡** 随着阅读的深入，我开始体会到作者在内容组织上的独到之处，尽管初期的阅读体验略显生涩。这本书的优势在于其对Java核心库和高级特性的覆盖非常全面和深入。它没有仅仅停留在“如何写出能运行的代码”这个层面，而是深入探讨了JVM的工作原理、内存模型的细节，以及并发编程中那些令人头疼的锁机制和线程安全问题。这些内容，往往是许多入门书籍会草草带过，但在实际的工业级应用中却至关重要的部分。例如，书中对`volatile`关键字和`synchronized`块的解析，结合JMM（Java内存模型）的图示说明，清晰地展示了底层机制如何保证数据一致性，这种深度对于想要成为资深开发者的我来说，是极具价值的。不过，这种深度也带来了另一个问题——节奏感。由于作者力求详尽，某些章节的篇幅过长，导致阅读的连贯性有时会被打断。对于时间有限的读者来说，如何在这些“干货”和“快速浏览”之间做出取舍，将是一个挑战。总的来说，这本书更像是一本“参考宝典”，适合在遇到具体技术瓶颈时，拿出来深入研读，而不是一本可以一口气读完的“小说”。

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**初识此书，心生疑惑** 刚翻开这本《Java程序设计》时，我其实是抱着一种既期待又有些忐忑的心情的。市面上讲解Java的书籍浩如烟海，每一本都声称能带你“精通”或“快速入门”，但真正能让人眼前一亮的却少之又少。这本书的封面设计得比较简洁，没有太多花哨的元素，这倒是给我留下了一丝“务实”的印象。然而，当我真正开始阅读前几章时，我发现作者的叙述风格显得有些过于学院派了，大量的理论堆砌和晦涩的术语，让一个自认为对编程有一定基础的读者，在初次接触时也感到吃力。例如，在讲解面向对象设计原则（SOLID）的部分，作者引用了大量的学术定义，却没有立刻给出与之匹配的、贴近实际开发场景的示例代码来辅助理解。这种处理方式，无疑会劝退掉很大一部分渴望通过实践来学习的读者。我期待看到更多的是那种“手把手教你搭积木”式的引导，而不是一上来就要求读者去理解复杂的理论框架。希望后续的章节能够有所改进，用更生活化、更直观的方式来阐述这些核心概念。目前来看，这本书更像是为已经有一定编程基础，希望系统梳理理论体系的人准备的，对于零基础的新手来说，门槛可能设置得稍高了一些。

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**排版与可读性：视觉体验上的小瑕疵** 从排版的角度来看，这本书的整体设计还是比较中规中矩的，但一些细节处理上暴露出了不够精细的地方，这在一定程度上影响了长时间阅读的舒适度。首先，行间距的处理似乎过于紧凑，尤其是在段落较长的技术性描述中，密密麻麻的文字给视觉带来了不小的压力，需要时不时地停下来揉揉眼睛。其次，代码块的字体和背景色对比度处理得尚可，但关键变量或关键字的高亮显示策略不够一致，有时重要的技术术语在正文中被着重强调，但在代码注释中却被忽略了，造成了信息层级上的混乱。此外，书中引用了大量的图表来辅助说明复杂的流程和结构，但部分流程图的线条和箭头在打印出来后显得有些模糊不清，特别是在低分辨率的复印件上，辨识度会大打折扣。尽管这些都是“枝微末节”，但在阅读一本技术深度较高的书籍时，良好的视觉体验是保持专注力的重要保障。希望再版时，能在排版细节上投入更多的精力，让阅读过程更加丝滑流畅。

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