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出版者:高等教育出版社

作者:谢柏青、王树德、贺卫军

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:18.5

装帧:

isbn号码:9787040079302

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 办公软件
• 电子表格
• 数据分析
• 函数
• 公式
• 图表
• 效率工具
• 办公技巧
• 学习教程

好的，这是一份关于“Python数据分析实战”的图书简介，旨在详细介绍该书的内容，同时避免提及您提供的“Excel应用教程”： --- 图书名称：Python数据分析实战：从基础到进阶 书籍简介 在当今这个数据驱动的时代，掌握有效的数据分析技能已成为连接商业洞察与技术实现的关键桥梁。本书《Python数据分析实战：从基础到进阶》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，教授如何利用Python这一功能强大的编程语言及其丰富的生态系统，从零开始构建完整的数据分析流程。本书不仅关注理论知识的讲解，更侧重于通过大量真实的案例和代码示例，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 一、 奠定坚实的数据科学基础 本书的开篇部分着重于为读者打下坚实的基础。我们首先会详细介绍Python在数据科学领域的地位及其核心优势。随后，我们将深入探讨NumPy（Numerical Python）库，这是所有科学计算的基石。读者将学习如何高效地创建、操作和管理多维数组（ndarray），理解向量化操作的原理及其对性能的巨大提升。矩阵运算、广播机制以及基本的统计函数应用，都将在这一部分得到详尽的解析。 紧接着，我们将进入Python数据分析领域最核心的库——Pandas。Pandas的`Series`和`DataFrame`是处理结构化数据的两大核心工具。本书会详细讲解数据的导入与导出（支持CSV、Excel、JSON、数据库等多种格式）、数据清洗与预处理（缺失值处理、异常值检测与修正、数据类型转换、数据重塑与透视）。我们将通过实际案例演示如何使用强大的索引、切片和分组聚合（GroupBy）功能，实现复杂的数据转换。 二、 数据可视化：洞察的窗口 数据分析的最终目的往往是将复杂的数字转化为直观的见解。本教程将投入大量篇幅讲解Python两大主流可视化库：Matplotlib和Seaborn。 在Matplotlib部分，我们将从最基本的绘图指令入手，逐步引导读者掌握定制化图表的能力，包括设置图表标题、坐标轴标签、图例、颜色映射以及子图布局的精细控制。我们会详细剖析直方图、散点图、折线图、箱线图等基础图表的设计原理与适用场景。 在此基础上，Seaborn的引入将帮助读者轻松创建具有统计学意义和高度美观的复杂可视化图形。我们将重点讲解如何利用Seaborn的高级接口，快速绘制回归图、热力图（Heatmap）、小提琴图以及多变量关系图，从而更深入地揭示数据背后的潜在模式和相关性。 三、 高级数据处理与特征工程 数据分析的价值往往体现在特征工程的质量上。本书将深入讲解如何从原始数据中提取、转换和选择最能代表信息特征的变量。这包括但不限于：时间序列数据的分解与特征提取（如季节性、趋势性指标）、文本数据的基本处理（如分词、词频统计）以及分类变量的编码技术（独热编码、标签编码）。 此外，我们还将探讨Scikit-learn库的基础模块，虽然本书的重点不在于深入机器学习模型，但理解如何使用Scikit-learn进行数据标准化、归一化以及特征选择，是进行任何高级分析的必要前提。 四、 数据库交互与大数据初步 现代数据分析很少能完全脱离数据库环境。本书将包含一个专门的章节，教授读者如何使用Python的SQLAlchemy库，实现与主流关系型数据库（如SQLite, PostgreSQL）的无缝连接。读者将学会如何通过Python脚本直接执行复杂的SQL查询，并将结果加载到Pandas DataFrame中进行后续处理，实现数据流的端到端自动化。 对于处理超大规模数据集的需求，本书也会简要介绍Dask或PySpark的基础概念，让读者了解在分布式计算环境中，如何扩展Pandas的工作流，为未来向大数据分析领域迈进做好准备。 五、 实战项目与案例研究 理论学习必须通过实践来固化。本书的后半部分由一系列精心挑选的实战项目构成，这些项目涵盖了金融风控、市场营销分析、运营效率监控等多个行业场景。每一个实战案例都将严格遵循“提出问题—数据获取—数据清洗与探索—特征工程—结果可视化与解读”的完整流程。 例如，我们会构建一个完整的用户行为路径分析项目，展示如何利用状态转移图和漏斗分析模型，识别用户流失的关键节点；或者构建一个销售预测的探索性分析项目，展示如何处理时间序列数据并用可视化工具展示季节性波动。 目标读者 本书适合所有希望系统掌握Python数据分析技能的人员，包括但不限于： 1. 初级数据分析师或业务分析师：希望将现有分析流程从传统工具迁移到更高效的编程环境中。 2. 软件工程师或IT专业人员：希望利用数据分析技能提升其产品或系统的数据洞察能力。 3. 对数据科学感兴趣的在校学生：寻求一本既有理论深度又有实战指导的教材。 4. 希望进行数据驱动决策的职场人士：需要掌握从数据获取到洞察产出的全过程。 通过本书的学习，读者将不再仅仅是数据的“观察者”，而是能够熟练运用Python这一强大工具，成为真正的数据“驾驭者”。我们相信，本书提供的不仅仅是代码，更是数据思维的构建。 ---

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**《高级统计学原理与SPSS应用详解》**这本书，与其说是一本软件教程，不如说是一本严谨的统计学方法论教科书。它的内容深度远超一般数据分析书籍对统计模块的简单介绍。作者对回归分析（线性、逻辑回归）背后的假设条件、残差分析的必要性，以及如何正确解读P值和置信区间，进行了极其细致的讲解。我特别欣赏作者在讲解假设检验时，那种对统计推断严谨性的坚持，避免了许多初学者在实际应用中常见的“结果误读”陷阱。书中大量的案例都引用了社会科学或市场调研中的真实数据，使得复杂的模型变得有血有肉。对于那些需要撰写研究报告、需要确保数据分析结果具有统计学有效性和可重复性的研究人员或高级分析师来说，这本书提供了坚实的理论基石和无可挑剔的操作指导。

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我最近研读了**《用户体验与A/B测试设计：增长黑客实践》**，这本书彻底改变了我对产品迭代的看法。它不再是单纯地关注“我们能做什么功能”，而是聚焦于“用户真正需要什么，以及如何科学地验证”。书中对A/B测试的整个流程进行了详尽的拆解，从测试假设的构建、样本量的计算、冲突变量的控制，到指标的选择（如转化率、留存率的平衡），无一不体现出高度的专业性。作者还分享了许多关于“多变量测试”和“贝叶斯优化”的先进策略，这对于我们这种追求精益增长的团队来说，简直是如虎添翼。阅读过程中，书中提供的若干“陷阱警示”——比如确认偏误、指标漂移等，让我对自己过去的一些实验设计进行了深刻的反思。这本书不仅是理论指导，更像是一套帮助产品团队避免资源浪费、快速找到增长点的实战手册。

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这本**《高效数据处理实战手册》**简直是为我这种对复杂数据分析望而却步的职场人士量身定做的！首先，它的内容组织逻辑性极强，不像其他书籍那样上来就堆砌晦涩难懂的理论。作者的叙述方式非常贴近实际工作场景，仿佛一位经验丰富的同事在手把手教你攻克难题。我尤其欣赏它对“数据清洗与预处理”这一环节的深度挖掘。书中不仅详细介绍了各种常用的数据清洗函数和技巧，还引入了大量的案例研究，比如如何快速识别和处理缺失值、异常值，以及如何将非结构化数据转化为可分析的格式。特别是关于正则表达式在数据提取方面的应用，讲解得深入浅出，让我这个之前觉得它高深莫测的人，也能轻松上手进行高效的文本数据抓取与整理。阅读过程中，我明显感觉到自己的数据处理效率得到了质的飞跃，那些曾经让我焦头烂额的重复性劳动，现在都能通过书中介绍的自动化脚本轻松搞定。这本书的实用性远超预期，绝对是提升数据素养的必备工具书。

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对于初学者而言，**《零基础Python编程入门：面向科学计算》**无疑是一盏明灯。我之前尝试过几本Python教材，但大多过早地涉及复杂的面向对象编程概念，导致我很快就失去了兴趣。这本书的切入点非常巧妙，它直接从科学计算和数据分析最需要的几个核心库——NumPy和Pandas入手。作者采用了“任务驱动型”的教学模式，每学习一个新概念，都会立刻对应到一个具体的小项目中去实践，比如“如何用Python计算股票的移动平均线”或者“如何批量读取文件夹内的图片信息”。这种即学即用的方式，极大地增强了学习的成就感和连贯性。代码示例清晰简洁，注释到位，即便对于完全没有编程背景的人来说，理解起来也不会感到吃力。它成功地将原本枯燥的编程语法转化成了解锁数据奥秘的钥匙，成功地让我爱上了用代码解决问题。

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我最近翻阅了**《商业智能与决策支持系统构建指南》**，说实话，一开始我抱着试试看的心态，毕竟市面上关于BI的书籍汗牛充栋，大多是泛泛而谈。然而，这本书的视角非常宏大且具有前瞻性。它不仅仅停留在工具的操作层面，而是着重于如何构建一个完整的、能够驱动业务决策的BI生态系统。书中对于数据仓库（DW）的设计原则，维度建模（星型、雪花型）的优缺点分析，以及如何选择合适的ETL工具进行了详尽的比较和论述。最让我眼前一亮的是关于“叙事性可视化”的章节，作者强调图表不仅仅是数据的展示，更是讲故事的媒介，并提供了多层次的仪表板设计哲学，这极大地启发了我如何向管理层清晰、有力地传达分析结果。这本书的理论深度和实战指导达到了一个完美的平衡点，适合那些希望从数据分析师晋升到业务策略师的专业人士深入研读。

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