EDA實用技術及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:國防工業齣版社

作者:劉艷萍

出品人:

頁數:327

译者:

出版時間:2006-1

價格:34.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787118042955

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據分析
• EDA
• 數據挖掘
• 可視化
• Python
• 統計分析
• 數據預處理
• 特徵工程
• 商業分析
• 數據科學

《數據探索式分析（EDA）的藝術與實踐》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數據已成為企業決策、科學研究和技術創新的核心驅動力。然而，原始數據的價值往往隱藏在雜亂無章的錶象之下，等待著我們去發掘。 《數據探索式分析（EDA）的藝術與實踐》是一本全麵深入地闡述數據探索式分析（EDA）方法論、技術和實際應用的書籍，旨在幫助讀者掌握理解數據、發現模式、檢驗假設以及引導後續分析流程的關鍵能力。 本書並非一本教授具體編程語言（如Python或R）的語法手冊，也非一本羅列統計學公式的理論著作。相反，它聚焦於EDA的“思維”和“方法”，將EDA視為一種偵探般的科學探究過程。我們將帶領讀者從“為什麼”開始，理解EDA在整個數據科學生命周期中的核心地位，它如何為數據清洗、特徵工程、模型選擇等後續步驟奠定堅實的基礎。 第一部分：EDA的哲學與基礎 EDA的本質與目標： 我們將深入剖析EDA的真正含義——不僅僅是生成圖錶，更是通過多角度、多層次的審視，構建對數據的直觀理解。我們將討論EDA如何幫助我們識彆數據的異常值、缺失值、分布特徵、變量之間的關係，以及潛在的模式和洞察。 數據理解的基石： 本部分將詳細介紹理解不同類型數據的關鍵策略，包括結構化數據（如錶格數據）、半結構化數據（如JSON、XML）和非結構化數據（如文本、圖像）。我們將強調針對不同數據類型，EDA的側重點和工具選擇會有何不同。 探索性視角： 書中將強調培養“好奇心”和“批判性思維”在EDA中的重要性。讀者將學會如何提齣有意義的問題，並設計相應的分析路徑來尋找答案，將EDA從被動的信息呈現轉變為主動的知識發現。 第二部分：EDA的核心技術與工具（方法論而非具體實現） 描述性統計的力量： 我們將重點講解如何運用各種描述性統計量（均值、中位數、方差、偏度、峰度等）來量化數據的特性，並解釋如何通過這些指標快速洞察數據的潛在問題。 可視化驅動的洞察： 本部分將詳細探討各類EDA可視化技術。我們會涵蓋： 單變量分析： 直方圖、密度圖、箱綫圖、條形圖等，用於理解單個變量的分布和離散程度。 雙變量/多變量分析： 散點圖、熱力圖、平行坐標圖、配對圖（Pairplot）等，用於揭示變量之間的相關性、趨勢和潛在的交互作用。 類彆數據分析： 計數圖（Countplot）、分組箱綫圖、堆疊條形圖等，用於分析類彆變量的分布和與其他變量的關係。 時間序列數據可視化： 摺綫圖、季節性分解圖、自相關圖（ACF/PACF）等，用於識彆時間序列數據的趨勢、季節性和周期性。 數據轉換與特徵探索： 我們將介紹常用的數據轉換技術，如對數變換、標準化、歸一化等，以及它們如何影響數據分布和後續模型性能。同時，會討論如何通過特徵工程的初步探索，發現有價值的衍生特徵。 缺失值與異常值處理策略： 本部分將提供一套係統的處理缺失值和異常值的思路，從識彆、診斷到選擇閤適的填充或剔除方法，強調在EDA階段謹慎處理，避免對後續分析造成偏見。 第三部分：EDA的實際應用與案例研究 不同領域的EDA實踐： 書中將通過多個真實的案例研究，展示EDA在不同領域的應用，例如： 商業智能： 分析用戶行為數據，挖掘客戶細分，優化營銷策略。 金融風控： 識彆欺詐模式，評估信用風險。 醫療健康： 分析病人數據，預測疾病發生率，評估治療效果。 科學研究： 探索實驗數據，驗證科學假設。 案例分析的深度剖析： 每個案例研究都將遵循嚴謹的EDA流程，從明確分析目標開始，逐步運用各種技術進行數據探索，最終提煉齣 actionable insights（可操作的見解），並連接到具體的業務或研究決策。我們將展示如何根據EDA的結果，迭代優化分析方嚮和模型構建策略。 從EDA到模型： 本部分還將討論EDA如何直接影響模型的選擇和調優。我們會探討如何根據EDA發現的變量關係、數據分布以及潛在的模式，來指導特徵工程、選擇閤適的模型算法，並對模型進行初步的評估。 本書特色： 強調思維而非工具： 本書的價值在於其對EDA方法論的深刻理解和係統闡述，而非局限於特定工具的使用。讀者可以通過學習本書，將EDA的思維方式遷移到任何數據分析場景中。 案例驅動，實踐性強： 大量精心設計的案例研究，幫助讀者在實際情境中理解EDA技術的應用，學以緻用。 循序漸進，體係化講解： 從基礎概念到高級技巧，再到實際應用，本書構建瞭一個完整而嚴謹的EDA知識體係。 培養數據偵探的敏銳度： 引導讀者從數據中發現綫索，像偵探一樣思考，層層深入，揭示數據背後的真相。 無論您是數據分析師、數據科學傢、機器學習工程師，還是對數據探索充滿興趣的研究者或業務決策者，《數據探索式分析（EDA）的藝術與實踐》都將是您提升數據洞察力、優化分析流程、做齣更明智決策的寶貴助手。

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這本書的封底介紹讓我印象深刻，它用簡潔的語言概括瞭本書的核心內容，並點明瞭它的適用人群。我購買這本書，主要是被它所強調的“實用性”所吸引。我是一個動手能力很強的人，更喜歡那些能夠直接指導實踐的書籍。我非常期待書中能夠提供大量的代碼示例、操作指南或者項目模闆，這樣我就可以邊學邊練，快速掌握相關的技能。我尤其關注書中是否能夠提供解決實際工作中遇到的具體問題的方案，比如如何優化某個流程，或者如何提高某個指標。這本書給我的感覺是“直擊要害”，它不是那種空泛的理論探討，而是實實在在地解決問題。我相信它能夠成為我工具箱裏不可或缺的一部分，在需要的時候，能夠為我提供最直接、最有效的幫助。

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這本書的封麵設計著實吸引人，簡潔大氣，色彩搭配也很舒服，讓人一看就覺得內容會很紮實。我是在書店裏偶然翻到的，當時被它厚重的篇幅和密集的章節標題所震撼，心想這一定是一本能夠深入挖掘特定領域知識的寶藏。拿到手中，紙張的質感也相當不錯，印刷清晰，排版閤理，閱讀體驗上就先加瞭不少分。我尤其喜歡它目錄部分的編排，邏輯清晰，層層遞進，從基礎概念的鋪墊到高級技巧的講解，再到實際案例的分析，整個知識體係構建得非常完整。雖然我還沒來得及深入閱讀，但僅僅是瀏覽目錄和部分章節的引言，就讓我感受到瞭作者在內容深度和廣度上的用心。我期待這本書能夠為我打開一個新的知識視角，幫助我在某些方麵有更透徹的理解，並能在實踐中有所啓發。這本書給我一種“乾貨滿滿”的感覺，相信它能夠成為我書架上的一本常備參考書，在遇到問題時能及時給予我指導。

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這本書的外包裝就非常用心，硬殼的精裝設計，即使經常翻閱也不會輕易損壞。我購買這本書的初衷，是想在我的業餘時間裏拓展一下知識麵，瞭解一些我所不熟悉的領域。這本書的目錄讓我覺得非常全麵，幾乎涵蓋瞭我想瞭解的方方麵麵，從曆史淵源到最新的發展趨勢，都有涉及。我比較喜歡的是其中對於不同觀點的對比和分析，這能夠幫助我形成自己獨立的思考，而不是被動接受信息。同時，書中也強調瞭批判性思維的重要性，這一點我覺得在信息爆炸的時代尤為可貴。我希望通過閱讀這本書，能夠培養齣更敏銳的洞察力，並能夠用更客觀的態度去審視事物。這本書給我的感覺是“引人入勝”，它不像某些書籍那樣上來就拋齣大量的專業術語，而是循序漸進，用通俗易懂的語言引導讀者進入更深層次的探索。

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這本書的裝幀細節處理得相當到位，封麵的燙金工藝在燈光下熠熠生輝，書脊的縫綫也十分牢固，一看就是經過精心製作的。拿到手的時候，我還能聞到一股淡淡的油墨香，這種感覺在數字時代顯得尤為珍貴。我之所以購買這本書，是因為它在我的專業領域內口碑極佳，很多前輩都在推薦。我聽說這本書的理論基礎非常紮實，同時又緊密結閤瞭最新的行業動態和技術發展，這一點對我來說尤為重要。我特彆看重書中是否有對前沿概念的深入解讀，以及是否能夠提供切實可行的實踐指導。我希望能在這本書中找到解決當前工作瓶頸的思路，或者學習到一些能夠提升工作效率的新方法。這本書給我的整體感覺是專業、權威且具有前瞻性，我相信它能夠成為我在職業發展道路上的一個重要助力，幫助我不斷學習和進步。

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我一直對某個特定的技術領域充滿好奇，但苦於找不到一本係統性的入門書籍，直到我發現瞭這本。它的封麵設計雖然沒有特彆華麗，但那種樸實無華的風格反而讓我覺得更加可靠，仿佛在說“內容至上”。拿到書後，我最先注意到的是它的字體大小和行間距，閱讀起來非常舒適，不會因為長時間閱讀而感到疲勞。更讓我驚喜的是，書中配有大量精美的插圖和圖錶，這些視覺化的元素極大地降低瞭理解復雜概念的難度，讓原本枯燥的理論變得生動有趣。我是一個視覺學習者，這樣的書籍對我來說簡直是福音。我特彆期待書中關於案例分析的部分，我希望能夠看到作者是如何將理論知識應用於實際問題，並從中得齣結論的。這本書給我一種“潤物細無聲”的感覺，它不是那種轟轟烈烈的宣傳，而是默默地提供著寶貴的知識，相信它能夠在我學習的道路上給予我持續的支持。

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