具体描述
本书全面系统地讲述了C++语言的基本概念、基本语法和编程方法，较详尽地讲述了C++语言面向对象的重要特征：类和对象、继承和组合、多态性和虚函数等。本书把重点放在程序设计方法上，将内容划分为3大部分：基本语言、面向过程的程序设计和面向对象的程序设计。本书内容丰富，讲解通俗易懂，具有很强的可读性。
好的，这里有一份关于一本假设的、与《C++程序设计实用教程》内容完全不同的图书的详细简介。 --- 图书名称：《现代数据分析与可视化实战指南》 内容简介 导言：驾驭信息时代的浪潮 在当今这个数据爆炸的时代，信息已成为最宝贵的资产。企业、研究机构乃至个人都需要从海量数据中提炼洞察，驱动决策，实现创新。《现代数据分析与可视化实战指南》正是为应对这一挑战而设计的。本书并非一本面向底层编程语言的教科书，而是一本聚焦于如何运用现代工具和方法论，将原始数据转化为有价值知识的实战手册。它涵盖了从数据采集、清洗、探索性分析到最终报告与可视化的完整流程，旨在帮助读者建立系统化的数据思维框架，并熟练掌握行业主流的分析技术。 第一部分：数据思维与基础准备 本部分奠定读者进行有效数据分析的思维基石，并介绍开展工作所需的基础环境配置。 第一章：数据分析的本质与流程 我们将深入探讨数据分析的五个核心阶段：定义问题、数据获取、数据清洗与预处理、数据探索性分析（EDA）与建模、结果解释与报告。重点阐述“数据驱动决策”背后的逻辑，以及如何将模糊的业务问题转化为清晰的分析目标。本章将避免任何涉及具体编程语言语法的讨论，而是专注于分析思维的构建。 第二章：环境搭建与核心工具集 本章侧重于介绍当前数据科学领域最常用且高效的软件生态系统，包括但不限于Anaconda环境的配置、Jupyter Notebook/Lab的使用规范，以及云端计算资源的初步介绍。我们将详细说明不同工具（如Python、R、SQL）在数据生命周期中的角色定位，而不是教授如何编写它们的脚本。重点在于理解不同工具链的优势与适用场景。 第三章：数据获取与存储基础 本部分探讨数据的来源多样性。内容包括理解关系型数据库（如PostgreSQL或MySQL）的基本概念、如何通过标准查询语言（SQL）进行数据抽取和初步筛选，以及处理非结构化数据（如JSON、CSV、日志文件）的基础方法。我们着重讲解数据模式（Schema）的概念，以及数据完整性和一致性的重要性，而不涉及C++环境下的文件流操作或内存管理。 第二部分：数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据充斥着噪声、缺失值和异常点。本部分是本书的“重体力劳动”阶段，但我们聚焦于方法论而非代码实现细节。 第四章：缺失数据处理策略 系统介绍处理缺失值的几种主流策略：删除法（列表删除、成对删除）、插补法（均值、中位数、众数插补）以及更高级的基于模型的插补技术（如MICE）。我们将对比不同策略的优缺点及其对后续分析可能产生的影响。 第五章：异常值识别与处理 异常值（Outliers）的检测是保证分析准确性的关键。本章介绍统计学方法（如Z分数、IQR法）和可视化方法（如箱线图）来识别异常。同时，讨论如何根据业务背景决定是修正、转换还是直接移除异常数据点。 第六章：特征工程与数据转换 特征工程是提升模型性能的关键。本章探讨数据转换技术，包括对数转换、标准化（Standardization）与归一化（Normalization）。重点介绍如何将分类变量（Categorical Variables）转化为机器可理解的数值表示，如独热编码（One-Hot Encoding）和标签编码（Label Encoding）。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与统计推断 EDA是理解数据内在结构、发现隐藏规律的阶段。本部分强调统计学的严谨性和可视化叙事的直观性。 第七章：描述性统计学的应用 深入理解集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、百分位数）的业务含义。本章将展示如何利用这些指标快速诊断数据集的分布特征，避免直接陷入复杂的概率论推导。 第八章：数据可视化基础：讲故事的艺术 本章介绍如何选择合适的图表类型来传达信息：柱状图、折线图、散点图、热力图等。我们将侧重于“好的可视化”的原则，如最小化数据墨水比、避免误导性轴设置，以及如何构建清晰的视觉层次结构。 第九章：推断性统计与假设检验 介绍如何从样本数据推断总体特征。详细阐述A/B测试的设计原则、T检验、方差分析（ANOVA）的基本原理和应用场景。重点在于理解P值、置信区间和统计显著性的实际意义，而非求解复杂的公式。 第四部分：数据可视化与报告呈现 分析的价值最终体现在有效的沟通上。本部分专注于将数据转化为可操作的商业智能。 第十章：交互式可视化工具实践 本章将介绍主流的商业智能（BI）工具（如Tableau或Power BI）的基本操作界面、数据源连接、度量值（Measures）与维度（Dimensions）的创建，以及制作动态仪表板的技巧。这部分内容完全侧重于图形用户界面（GUI）的操作和交互逻辑的构建。 第十一章：构建叙事驱动的报告 讲解如何设计一个有说服力的数据报告。从确定受众、设定核心议题到结构化呈现分析发现，内容包括如何使用图表流、高亮关键指标以及撰写简洁有力的结论摘要。 第十二章：数据安全、伦理与隐私 在数据分析实践中，道德规范至关重要。本章讨论数据脱敏、隐私保护（如差分隐私的简介）以及分析结果可能带来的社会影响，强调负责任的数据使用原则。 总结：从数据到洞察的飞跃 本书旨在为非专业程序员的分析师、业务人员、市场研究人员提供一套完整、实用且易于上手的现代数据分析方法论。全书流程严谨，侧重于统计学原理、工具应用和批判性思维的培养，而非任何特定编程语言的语法细节或底层系统实现。读者将习得一套完整的技能包，能够独立应对现实世界中的数据挑战。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
不可多得的好书。
评分不可多得的好书。
评分不可多得的好书。
评分不可多得的好书。
评分不可多得的好书。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有