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出版者:大连理工大学出版社

作者:赵枫

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2005-1

价格:24.80元

装帧:

isbn号码:9787900645234

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• 数据库
• 应用
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• 入门
• 教程
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• FoxPro
• 数据处理
• 软件开发
• 基础

《数据之海的探险：Python与现代数据科学之旅》 在这个信息爆炸的时代，理解和驾驭数据已成为一项至关重要的技能。本书旨在引领读者踏上一段激动人心的数据科学探索之旅，从基础概念到前沿应用，全面展现Python在现代数据科学领域的强大能力。我们不涉及任何关于数据库应用或Visual FoxPro的内容，而是将焦点完全置于利用Python进行数据分析、可视化、机器学习和更广泛的数据科学实践。 第一部分：Python数据科学的基石 本部分将为读者构建坚实的数据科学基础。首先，我们将深入浅出地介绍Python编程语言的核心概念，重点关注那些在数据科学领域尤为重要的特性，如列表、字典、函数、类以及常用的数据结构。无需事先具备任何编程经验，读者将逐步掌握Python的基础语法，为后续的学习打下坚实基础。 接着，我们将重点介绍Python在数据科学领域不可或缺的两个核心库：NumPy和Pandas。 NumPy：作为科学计算的基础库，NumPy提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及大量的数学函数，能够高效地处理大规模数值数据。我们将学习如何创建、操作和进行各种数学运算，如向量化操作、线性代数运算等，这些都是后续数据处理和分析的基石。 Pandas：Pandas库提供了强大且灵活的数据结构，如Series和DataFrame，它们极大地简化了数据清洗、转换、分析和存储过程。我们将学习如何从各种来源（如CSV、Excel文件）读取数据，进行数据筛选、排序、分组、聚合，处理缺失值和异常值，以及数据合并和重塑等核心操作。通过Pandas，数据探索和预处理将变得直观而高效。 第二部分：数据的可视化与洞察 原始数据往往是晦涩难懂的，而可视化是揭示数据背后规律和趋势的有力武器。本部分将聚焦于Python强大的数据可视化库，帮助读者将枯燥的数据转化为富有信息量的图表。 Matplotlib：作为Python最基础、最灵活的可视化库，Matplotlib能够生成各种静态、动态、交互式的图表。我们将学习如何绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等基本图表，并掌握如何自定义图表的标题、坐标轴标签、图例、颜色、线型等，从而创建出专业且美观的图表。 Seaborn：建立在Matplotlib之上，Seaborn提供了更高级的接口，能够轻松绘制更具统计意义和美感的图表。我们将学习如何利用Seaborn快速生成分布图、关系图、分类图、回归图等，并探索其在探索性数据分析（EDA）中的应用，从而更有效地发现数据中的模式。 Plotly：对于需要交互式和Web端的应用，Plotly是理想的选择。我们将学习如何使用Plotly创建交互式图表，例如支持缩放、平移、悬停信息显示等，这对于制作动态数据报告和仪表盘至关重要。 通过本部分的学习，读者将能够根据不同的数据分析需求，选择合适的工具和图表类型，有效地沟通数据发现。 第三部分：机器学习的入门与实践 机器学习是现代数据科学的核心组成部分，它赋予计算机从数据中学习并做出预测或决策的能力。本部分将引导读者进入机器学习的世界，重点介绍其核心概念和常用算法。 Scikit-learn：作为Python中最流行、最全面的机器学习库，Scikit-learn提供了从数据预处理到模型评估的完整流程。我们将学习如何使用Scikit-learn进行特征工程，包括特征缩放、编码等。 监督学习：我们将深入探讨两种主要的监督学习类型： 回归：学习如何预测连续数值，例如房价预测、股票价格预测等。我们将介绍线性回归、多项式回归等算法，并学习如何评估回归模型的性能。 分类：学习如何将数据分配到不同的类别，例如邮件是否为垃圾邮件、图像是否为猫或狗等。我们将介绍逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等常用分类算法，并学习如何评估分类模型的准确率、精确率、召回率等指标。 无监督学习：我们将初步了解无监督学习，例如聚类分析，用于发现数据中的隐藏结构。我们将介绍K-Means聚类算法，并学习如何应用它来发现数据中的自然分组。 模型评估与调优：理解如何正确评估模型的性能至关重要。我们将学习交叉验证、网格搜索等技术，用于选择最佳模型和优化模型参数，以获得更好的预测能力。 第四部分：真实世界的数据科学案例 理论知识的学习需要通过实践来巩固。本部分将通过一系列真实世界的数据科学案例，将前面学到的知识融会贯通。 电商用户行为分析：利用Pandas对用户购买记录进行分析，找出热门商品、用户购买偏好，并利用可视化库展示分析结果。 文本情感分析：学习使用Python处理文本数据，通过机器学习模型分析用户评论的情感倾向。 图像识别基础：介绍使用Scikit-learn进行简单的图像特征提取和分类，为更复杂的深度学习打下基础。 时间序列预测：利用Pandas和统计模型对时间序列数据进行分析和预测。 通过这些案例，读者将能够理解数据科学项目从数据获取、清洗、探索性分析、特征工程、模型构建到结果解释的完整流程。 结语 《数据之海的探险：Python与现代数据科学之旅》将成为您掌握数据科学的得力助手。无论您是希望进入数据分析领域的新人，还是希望拓展技术栈的开发者，亦或是对数据驱动的决策充满热情的研究者，本书都将为您提供一条清晰的学习路径。我们相信，通过这本书的学习，您将能够自信地驾驭Python，开启属于自己的数据科学探索之旅，从海量数据中挖掘价值，创造无限可能。

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我是一名在校计算机专业的学生，即将进入大三，开始接触更深入的数据库课程。我们学校的课程主要侧重于关系型数据库，例如 SQL Server 和 Oracle，但老师也提到，为了拓宽我们的视野，了解不同的数据库技术是有益的。Visual FoxPro 这个名字我倒是听过，但具体了解不多。这本书的出现，正好填补了我在这方面的空白。我非常看重它“基础”的定位，这意味着它应该能让我从零开始，逐步建立对 Visual FoxPro 的认知。我希望书中能够详细介绍 FoxPro 的数据类型、表结构设计原则，以及如何使用其特有的命令语言进行数据操作。我对它在用户界面设计方面的支持也颇感兴趣，这似乎是它区别于纯粹命令行数据库的一个亮点。如果书中能包含一些实际的小案例，例如如何构建一个简单的图书管理系统或学生信息管理系统，那将是非常有帮助的。我希望通过学习这本书，不仅能了解 Visual FoxPro 的基本原理，还能亲手实践，提升自己的数据库应用开发能力。

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我对这本书的兴趣，源于一次偶然的机会。在参加一个行业交流会时，一位资深开发者分享了他当年使用 Visual FoxPro 成功开发某大型企业内部系统的经历，让我印象深刻。他提到，尽管当时有很多更“时髦”的技术，但 FoxPro 在数据处理能力、稳定性以及低成本开发方面，却表现出了惊人的优势。这让我对这个似乎已经被遗忘的技术产生了浓厚的兴趣。我本身是一名对技术充满好奇心的爱好者，喜欢探索不同技术栈的优缺点，并从中学习。我希望这本书能够深入浅出地介绍 Visual FoxPro 的核心概念和语法，让我理解它与其他数据库系统的区别和联系。我尤为期待书中关于数据库索引、事务处理和数据备份恢复等内容，这些是构建健壮数据库系统的基石。同时，如果书中还能提供一些关于如何将 FoxPro 应用与其他编程语言或系统集成的案例，那将是锦上添花。我更希望这本书能让我领略到 Visual FoxPro 的独特魅力，理解它为何能在过去的几十年里，依然被许多开发者所青睐。

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这本书我还没来得及细看，但就目录和前言来看，它似乎很扎实。我是一名正在学习数据库开发的在校学生，之前接触过一些 SQL Server 和 MySQL，但总觉得在实际应用层面，尤其是数据管理和快速开发方面，还有很大的提升空间。Visual FoxPro 这个名字在我的学习圈子里被提及的频率不高，但我注意到它在某些领域，尤其是小型企业和桌面应用开发中，似乎依然占有一席之地。我希望这本书能够为我打开一扇新的窗户，让我了解 FoxPro 的独特之处，以及它在如今百花齐放的数据库技术中，如何依然能够提供解决方案。尤其吸引我的是“应用基础”这几个字，这表明它不会过于深入理论，而是侧重于实际操作和解决问题的方法，这对于我这种更偏向实践的学习者来说，无疑是福音。我期待这本书能带领我从零开始，一步步搭建起自己的数据库应用，体验其快速开发和易用性。我尤其关心它在数据安全性、并发处理以及用户界面设计方面的介绍，这些都是实际项目中绕不开的难题。希望通过这本书的学习，我能更自信地应对未来的数据库开发挑战。

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作为一个在 IT 行业摸爬滚打多年的老兵，我最近被一个项目深深困扰。项目需要快速开发一个用于内部管理的桌面应用，数据量不大，但要求操作界面友好，并且要能方便地进行数据查询和报表生成。我们尝试过一些主流的 .NET 框架，虽然功能强大，但开发周期和成本都有些超出预期。这时，有人提到了 Visual FoxPro，说它在快速开发桌面应用方面有着独特的优势。我抱着将信将疑的态度找到了这本书，希望它能提供一些实用的指导。从目前的浏览来看，这本书的侧重点似乎很有针对性，它不是一本泛泛而谈的数据库理论书，而是聚焦于 FoxPro 的实际应用。我比较关注它在数据库设计、表结构优化、以及如何编写高效的查询语句方面的讲解，这些都是影响应用性能的关键。同时，我也对它如何处理数据验证、错误处理和用户权限管理等实用技巧感到好奇。如果这本书能清晰地展示如何利用 FoxPro 快速搭建一个满足基本业务需求的应用，那将极大地减轻我们的项目压力。我希望能在这本书中找到一些“立竿见影”的解决方案，而不是又一堆晦涩难懂的理论。

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作为一名数据分析师，我的工作离不开与各种数据库打交道。通常我使用 Python 和 Pandas 来处理和分析数据，但偶尔也会遇到一些需要直接操作 FoxPro 数据库的场景。我的同事之前就用 FoxPro 开发了一个客户管理系统，但由于他离职了，现在我需要接手维护，并进行一些新的功能开发。然而，我对 Visual FoxPro 的语法和开发环境并不熟悉，这给我带来了不小的挑战。我翻阅了这本书的目录，发现它涵盖了从数据库创建、表设计到数据录入、查询和报表生成等一系列基础知识，这正好是我目前急需的。我非常希望这本书能够提供清晰的步骤和代码示例，让我能够快速掌握 FoxPro 的基本操作。我尤其关注它在数据导入导出、SQL 语句编写以及如何进行数据可视化方面的讲解。如果书中还能提供一些关于如何诊断和解决常见数据库问题的技巧，那将对我的工作非常有帮助。我期待这本书能够成为我快速上手 FoxPro 的得力助手，让我能够顺利完成当前的维护和开发任务。

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