具体描述
全书分为三篇，Excel基本操作篇、数据分析与统计应用篇、在线问卷与统计篇。分别介绍了Excel的基本编辑技巧，数据分析与统计应用技巧在线问卷与统计应用的技巧等。
掌握现代数据分析的基石：Python数据科学与机器学习实战指南 本书并非聚焦于特定软件的功能手册，而是致力于构建您在当代数据驱动世界中至关重要的分析思维与编程实践能力。 在信息爆炸的今天，从海量的原始数据中提炼出有价值的洞察，并利用这些洞察驱动决策和创新，已经成为各个行业的核心竞争力。本书将引导您穿越数据科学的理论迷雾，通过实战演练，让您真正掌握利用强大工具解决复杂问题的能力。 为什么选择Python？ Python凭借其简洁的语法、庞大的社区支持以及无与伦比的库生态系统（如NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn等），已无可争议地成为数据科学领域的事实标准语言。本书将从零开始，系统地介绍如何驾驭这门语言，使其成为您最可靠的数据分析助手。 第一部分：数据处理的艺术——Pandas与数据清洗 任何复杂的数据分析项目，80%的时间都耗费在数据的准备、清洗和转换上。本部分将深入探讨数据操作的基石——Pandas库。 数据结构精通： 详细解析Series和DataFrame这两种核心数据结构。如何高效地进行索引、切片、重塑和合并数据，就像操作一张高级电子表格，但拥有编程的强大灵活性。 脏数据终结者： 涵盖缺失值（NaN）的处理策略，包括插值法、删除策略的优缺点分析；异常值检测与平滑处理，确保您的模型建立在坚实可靠的数据基础上。 数据转换与重塑： 学习强大的`groupby()`操作，实现复杂的分组聚合分析，洞察不同类别间的深层差异。掌握透视表（Pivot Tables）和堆叠/解堆叠技术，轻松应对多维度数据的视角切换需求。 时间序列的魔法： 针对金融、物联网等领域常见的时间序列数据，我们将展示如何利用Pandas的高级时间功能进行日期时间解析、重采样、滞后计算和移动窗口统计，为趋势预测打下基础。 第二部分：统计推断与可视化叙事 数据不仅需要被处理，更需要被准确地理解和富有说服力地传达。本部分融合了统计学原理与前沿的可视化技术。 概率与统计基础回顾： 我们将快速回顾描述性统计（均值、方差、偏度、峰度）和推断性统计（假设检验、置信区间）的核心概念，重点在于理解何时应用何种统计检验（如t检验、方差分析ANOVA）。 Scipy生态系统应用： 利用`scipy.stats`模块进行更专业的统计建模和模拟，例如拟合概率分布、计算随机变量的特性。 Matplotlib与Seaborn的深度结合： 告别单一的柱状图和饼图。本书重点教授如何利用Seaborn快速生成具有统计意义的图表，如小提琴图（Violin Plot）、联合分布图（Joint Plot）和回归拟合图。学习自定义图表元素，创建符合出版标准的专业级可视化报告，真正做到“数据会说话”。 第三部分：机器学习的基石——预测建模实战 从数据分析迈向预测科学，Scikit-learn是您手中最锋利的工具。本部分将带您走过构建和评估预测模型的完整流程。 特征工程的艺术： 这是决定模型上限的关键步骤。我们将详细探讨如何从原始数据中提取有价值的特征，包括独热编码（One-Hot Encoding）、特征缩放（标准化/归一化）、多项式特征的创建以及特征选择技术（如递归特征消除RFE）。 监督学习的实战部署： 回归分析： 深入理解线性回归、岭回归、Lasso回归，并探讨何时使用多项式回归来捕捉非线性关系。 分类任务： 覆盖逻辑回归、决策树、随机森林以及支持向量机（SVM）。重点不在于公式推导，而在于理解它们背后的决策边界，以及如何根据数据特性选择最佳模型。 模型评估与调优的严谨性： 学习如何使用交叉验证（Cross-Validation）来确保模型的泛化能力。掌握混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数和ROC曲线等评估指标的实际意义，避免在过拟合和欠拟合之间迷失。 第四部分：非监督学习与模式发现 并非所有数据都有标签。本部分专注于从无标签数据中发现隐藏的结构和规律。 聚类分析： 掌握K-Means算法的原理与应用，以及如何使用轮廓系数（Silhouette Score）来确定最佳聚类数目。深入探讨层次聚类（Hierarchical Clustering）在构建数据层级结构中的优势。 降维技术： 当特征数量过多时，如何高效地降低维度而不损失关键信息。重点讲解主成分分析（PCA）的数学思想及其在数据可视化和模型加速中的应用。 本书特色： 本书的设计理念是“边学边做”。每一章都配有真实世界的数据集案例（如房价预测、客户流失分析、图像分类预处理等），读者需要亲手编写代码来解决问题。我们不提供现成的答案，而是提供清晰的思路和调试技巧，确保您在遇到实际工作中的数据问题时，能够独立找到解决方案。通过本书的学习，您将建立起一个坚实的Python数据科学知识体系，能够自信地应对从数据采集到模型部署的整个数据分析生命周期。
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