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出版者:国防工业出版社

作者:刘艳萍

出品人:

页数:327

译者:

出版时间:2006-1

价格:34.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787118042955

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• EDA
• 数据挖掘
• 可视化
• Python
• 统计分析
• 数据预处理
• 特征工程
• 商业分析
• 数据科学

《数据探索式分析（EDA）的艺术与实践》 内容简介： 在信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究和技术创新的核心驱动力。然而，原始数据的价值往往隐藏在杂乱无章的表象之下，等待着我们去发掘。 《数据探索式分析（EDA）的艺术与实践》是一本全面深入地阐述数据探索式分析（EDA）方法论、技术和实际应用的书籍，旨在帮助读者掌握理解数据、发现模式、检验假设以及引导后续分析流程的关键能力。 本书并非一本教授具体编程语言（如Python或R）的语法手册，也非一本罗列统计学公式的理论著作。相反，它聚焦于EDA的“思维”和“方法”，将EDA视为一种侦探般的科学探究过程。我们将带领读者从“为什么”开始，理解EDA在整个数据科学生命周期中的核心地位，它如何为数据清洗、特征工程、模型选择等后续步骤奠定坚实的基础。 第一部分：EDA的哲学与基础 EDA的本质与目标： 我们将深入剖析EDA的真正含义——不仅仅是生成图表，更是通过多角度、多层次的审视，构建对数据的直观理解。我们将讨论EDA如何帮助我们识别数据的异常值、缺失值、分布特征、变量之间的关系，以及潜在的模式和洞察。 数据理解的基石： 本部分将详细介绍理解不同类型数据的关键策略，包括结构化数据（如表格数据）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图像）。我们将强调针对不同数据类型，EDA的侧重点和工具选择会有何不同。 探索性视角： 书中将强调培养“好奇心”和“批判性思维”在EDA中的重要性。读者将学会如何提出有意义的问题，并设计相应的分析路径来寻找答案，将EDA从被动的信息呈现转变为主动的知识发现。 第二部分：EDA的核心技术与工具（方法论而非具体实现） 描述性统计的力量： 我们将重点讲解如何运用各种描述性统计量（均值、中位数、方差、偏度、峰度等）来量化数据的特性，并解释如何通过这些指标快速洞察数据的潜在问题。 可视化驱动的洞察： 本部分将详细探讨各类EDA可视化技术。我们会涵盖： 单变量分析： 直方图、密度图、箱线图、条形图等，用于理解单个变量的分布和离散程度。 双变量/多变量分析： 散点图、热力图、平行坐标图、配对图（Pairplot）等，用于揭示变量之间的相关性、趋势和潜在的交互作用。 类别数据分析： 计数图（Countplot）、分组箱线图、堆叠条形图等，用于分析类别变量的分布和与其他变量的关系。 时间序列数据可视化： 折线图、季节性分解图、自相关图（ACF/PACF）等，用于识别时间序列数据的趋势、季节性和周期性。 数据转换与特征探索： 我们将介绍常用的数据转换技术，如对数变换、标准化、归一化等，以及它们如何影响数据分布和后续模型性能。同时，会讨论如何通过特征工程的初步探索，发现有价值的衍生特征。 缺失值与异常值处理策略： 本部分将提供一套系统的处理缺失值和异常值的思路，从识别、诊断到选择合适的填充或剔除方法，强调在EDA阶段谨慎处理，避免对后续分析造成偏见。 第三部分：EDA的实际应用与案例研究 不同领域的EDA实践： 书中将通过多个真实的案例研究，展示EDA在不同领域的应用，例如： 商业智能： 分析用户行为数据，挖掘客户细分，优化营销策略。 金融风控： 识别欺诈模式，评估信用风险。 医疗健康： 分析病人数据，预测疾病发生率，评估治疗效果。 科学研究： 探索实验数据，验证科学假设。 案例分析的深度剖析： 每个案例研究都将遵循严谨的EDA流程，从明确分析目标开始，逐步运用各种技术进行数据探索，最终提炼出 actionable insights（可操作的见解），并连接到具体的业务或研究决策。我们将展示如何根据EDA的结果，迭代优化分析方向和模型构建策略。 从EDA到模型： 本部分还将讨论EDA如何直接影响模型的选择和调优。我们会探讨如何根据EDA发现的变量关系、数据分布以及潜在的模式，来指导特征工程、选择合适的模型算法，并对模型进行初步的评估。 本书特色： 强调思维而非工具： 本书的价值在于其对EDA方法论的深刻理解和系统阐述，而非局限于特定工具的使用。读者可以通过学习本书，将EDA的思维方式迁移到任何数据分析场景中。 案例驱动，实践性强： 大量精心设计的案例研究，帮助读者在实际情境中理解EDA技术的应用，学以致用。 循序渐进，体系化讲解： 从基础概念到高级技巧，再到实际应用，本书构建了一个完整而严谨的EDA知识体系。 培养数据侦探的敏锐度： 引导读者从数据中发现线索，像侦探一样思考，层层深入，揭示数据背后的真相。 无论您是数据分析师、数据科学家、机器学习工程师，还是对数据探索充满兴趣的研究者或业务决策者，《数据探索式分析（EDA）的艺术与实践》都将是您提升数据洞察力、优化分析流程、做出更明智决策的宝贵助手。

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这本书的封底介绍让我印象深刻，它用简洁的语言概括了本书的核心内容，并点明了它的适用人群。我购买这本书，主要是被它所强调的“实用性”所吸引。我是一个动手能力很强的人，更喜欢那些能够直接指导实践的书籍。我非常期待书中能够提供大量的代码示例、操作指南或者项目模板，这样我就可以边学边练，快速掌握相关的技能。我尤其关注书中是否能够提供解决实际工作中遇到的具体问题的方案，比如如何优化某个流程，或者如何提高某个指标。这本书给我的感觉是“直击要害”，它不是那种空泛的理论探讨，而是实实在在地解决问题。我相信它能够成为我工具箱里不可或缺的一部分，在需要的时候，能够为我提供最直接、最有效的帮助。

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我一直对某个特定的技术领域充满好奇，但苦于找不到一本系统性的入门书籍，直到我发现了这本。它的封面设计虽然没有特别华丽，但那种朴实无华的风格反而让我觉得更加可靠，仿佛在说“内容至上”。拿到书后，我最先注意到的是它的字体大小和行间距，阅读起来非常舒适，不会因为长时间阅读而感到疲劳。更让我惊喜的是，书中配有大量精美的插图和图表，这些视觉化的元素极大地降低了理解复杂概念的难度，让原本枯燥的理论变得生动有趣。我是一个视觉学习者，这样的书籍对我来说简直是福音。我特别期待书中关于案例分析的部分，我希望能够看到作者是如何将理论知识应用于实际问题，并从中得出结论的。这本书给我一种“润物细无声”的感觉，它不是那种轰轰烈烈的宣传，而是默默地提供着宝贵的知识，相信它能够在我学习的道路上给予我持续的支持。

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这本书的外包装就非常用心，硬壳的精装设计，即使经常翻阅也不会轻易损坏。我购买这本书的初衷，是想在我的业余时间里拓展一下知识面，了解一些我所不熟悉的领域。这本书的目录让我觉得非常全面，几乎涵盖了我想了解的方方面面，从历史渊源到最新的发展趋势，都有涉及。我比较喜欢的是其中对于不同观点的对比和分析，这能够帮助我形成自己独立的思考，而不是被动接受信息。同时，书中也强调了批判性思维的重要性，这一点我觉得在信息爆炸的时代尤为可贵。我希望通过阅读这本书，能够培养出更敏锐的洞察力，并能够用更客观的态度去审视事物。这本书给我的感觉是“引人入胜”，它不像某些书籍那样上来就抛出大量的专业术语，而是循序渐进，用通俗易懂的语言引导读者进入更深层次的探索。

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这本书的封面设计着实吸引人，简洁大气，色彩搭配也很舒服，让人一看就觉得内容会很扎实。我是在书店里偶然翻到的，当时被它厚重的篇幅和密集的章节标题所震撼，心想这一定是一本能够深入挖掘特定领域知识的宝藏。拿到手中，纸张的质感也相当不错，印刷清晰，排版合理，阅读体验上就先加了不少分。我尤其喜欢它目录部分的编排，逻辑清晰，层层递进，从基础概念的铺垫到高级技巧的讲解，再到实际案例的分析，整个知识体系构建得非常完整。虽然我还没来得及深入阅读，但仅仅是浏览目录和部分章节的引言，就让我感受到了作者在内容深度和广度上的用心。我期待这本书能够为我打开一个新的知识视角，帮助我在某些方面有更透彻的理解，并能在实践中有所启发。这本书给我一种“干货满满”的感觉，相信它能够成为我书架上的一本常备参考书，在遇到问题时能及时给予我指导。

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这本书的装帧细节处理得相当到位，封面的烫金工艺在灯光下熠熠生辉，书脊的缝线也十分牢固，一看就是经过精心制作的。拿到手的时候，我还能闻到一股淡淡的油墨香，这种感觉在数字时代显得尤为珍贵。我之所以购买这本书，是因为它在我的专业领域内口碑极佳，很多前辈都在推荐。我听说这本书的理论基础非常扎实，同时又紧密结合了最新的行业动态和技术发展，这一点对我来说尤为重要。我特别看重书中是否有对前沿概念的深入解读，以及是否能够提供切实可行的实践指导。我希望能在这本书中找到解决当前工作瓶颈的思路，或者学习到一些能够提升工作效率的新方法。这本书给我的整体感觉是专业、权威且具有前瞻性，我相信它能够成为我在职业发展道路上的一个重要助力，帮助我不断学习和进步。

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