具体描述
J2EE程序设计经典教程，ISBN：9787502439637，作者：吴其庆
《现代数据分析与可视化实践指南》 内容提要： 本书旨在为数据分析初学者和希望提升技能的专业人士提供一套全面、实用的指导。全书以当前业界最流行的数据科学工具链为核心，深入浅出地讲解从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到复杂模型构建与结果可视化等全流程。我们摒弃了过于冗长和理论化的论述，专注于“动手实践”，确保读者每学完一个章节，都能立刻应用到实际项目中。 第一部分：数据科学环境与基础准备 第一章：Python与现代数据生态 本章将引导读者搭建起高效的数据分析环境。我们将详细介绍Anaconda发行版的安装与配置，重点讲解Jupyter Notebook/Lab作为交互式开发环境的使用技巧，包括Markdown编写、代码块管理以及环境隔离的最佳实践（Conda环境管理）。随后，我们将引入Python作为核心编程语言，重点梳理进行科学计算所需的基础知识，如数据结构（列表、字典、元组）在数据处理中的特殊用途，以及函数式编程的初步概念。本章的实践环节将聚焦于配置一个稳定、可复用的工作空间。 第二章：Numpy：高性能数值计算的基石 Numpy是Python科学计算库的心脏。本章深入探讨Numpy `ndarray`（多维数组）的内在机制，包括内存布局、数据类型（dtypes）对性能的影响。我们将重点讲解向量化操作的威力，对比其与传统Python循环的效率差异，并教授如何利用广播（Broadcasting）机制优雅地处理不同形状数组间的运算。实战部分将涉及大规模矩阵运算、线性代数基础运算（如矩阵乘法、求逆、特征值分解）的应用场景。 第三章：Pandas数据处理的艺术 Pandas是数据分析师日常工作中不可或缺的瑞士军刀。本章从Series和DataFrame这两个核心数据结构入手，详细解析其构建、索引和选择方法（loc, iloc, at, iat的精确使用）。清洗是数据分析中最耗时的环节，我们将系统性地介绍处理缺失值（NaN、None）的策略（插补、删除），数据类型转换的陷阱与技巧，以及如何使用强大的`groupby()`进行分组聚合分析——这被视为数据透视的核心技能。此外，本章还会覆盖时间序列数据的处理基础，如重采样（Resampling）和日期偏移量的应用。 第二部分：数据探索与可视化 第四章：探索性数据分析（EDA）的系统方法论 EDA不仅仅是运行几行代码，它是一套科学的侦探工作。本章构建了一套结构化的EDA流程：从初步数据概览（`.info()`, `.describe()`）到变量间的关系探究。我们将详细讨论单变量分析（分布形状、异常值识别）和双/多变量分析（相关性矩阵热力图、散点图矩阵）。重点将放在如何通过可视化来揭示数据质量问题、潜在的模式和需要进一步建模的特征。 第五章：Matplotlib与Seaborn：静态数据可视化的精通 本章是数据故事讲述的关键。首先，我们将深入剖析Matplotlib的面向对象API，掌握Axes、Figure、Artist层级的控制，实现对图表美学参数（如标题、轴标签、刻度、图例）的精细调整。接着，引入高级统计可视化库Seaborn，演示如何利用其简洁的接口快速生成专业的统计图表，如箱线图（Box Plots）、小提琴图（Violin Plots）、以及用于展示分类数据分布的计数图（Count Plots）。实践环节将指导读者创建包含多个子图的复合仪表板。 第六章：进阶可视化：交互与地理空间数据 为了应对现代Web应用的需求，本章转向交互式可视化工具。我们将重点介绍Plotly库，学习如何创建可缩放、可悬停信息展示的图表，并将其嵌入到Dash应用的基础框架中。针对具有地理信息的数据集，本章将引入Folium库，演示如何加载地图底图、标记兴趣点（POI）以及绘制热力图（Heatmaps），实现空间数据的直观展示。 第三部分：机器学习建模与评估 第七章：Scikit-learn：构建高效的机器学习流程 Scikit-learn（sklearn）是应用最广泛的机器学习库。本章将从线性模型开始，详细介绍回归（Linear Regression, Ridge, Lasso）和分类（Logistic Regression, SVM）算法的原理和应用。重点讲解模型的训练、预测以及核心概念——特征工程，包括特征缩放（标准化/归一化）和独热编码（One-Hot Encoding）。 第八章：模型选择、训练与性能评估 一个好的模型不仅要“能跑”，更要“跑得好”。本章专注于模型验证策略。我们将区分过拟合与欠拟合，系统讲解交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的实施。对于分类任务，我们将深度剖析混淆矩阵，并详细解释准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值的含义与计算，指导读者根据业务目标选择合适的评估指标。 第九章：决策树、随机森林与提升方法 本章转向非线性模型。我们将详细解析决策树的构建过程（基于信息增益或基尼不纯度），以及如何通过随机森林（Bagging）来降低方差和提高鲁棒性。随后，我们会介绍集成学习中的“提升”思想，聚焦于梯度提升机（GBM）和XGBoost的基础使用，重点在于参数调优（如学习率、树的深度）以实现最优性能。 第十章：模型解释性（XAI）基础 在许多高风险决策场景中，模型的可解释性至关重要。本章介绍如何“打开黑箱”。我们将讲解特征重要性（Feature Importance）在树模型中的应用，并介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的基本概念，帮助读者理解单个预测背后的驱动因素，从而增强对模型输出的信任度。 附录：实战项目案例集锦 本书的附录提供了三个完整的端到端项目案例：一个房价预测回归项目、一个客户流失分类项目，以及一个包含地理信息的可视化项目。每个案例都详细记录了数据获取、清洗、特征工程、模型选择与调优、最终评估与结果展示的全过程，确保读者能够将所学知识融会贯通。
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