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出版者:中国铁道

作者:

出品人:

页数:229

译者:

出版时间:2005-9

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787113067120

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 实验教程
• 编程入门
• 教学
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 代码示例
• Windows应用

《精通Python数据分析实战》 一、本书内容概述 本书是一本面向实际应用、注重动手实践的Python数据分析入门与进阶教程。全书围绕如何利用Python及其强大的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等，高效地进行数据采集、清洗、处理、可视化及建模分析，力求让读者掌握一套完整、流畅的数据分析工作流程。 本书内容设计循序渐进，从Python基础知识回顾，到核心数据分析库的详解，再到真实世界案例的深度剖析，力求为读者打下坚实的数据分析基础，并培养解决实际问题的能力。 二、目标读者 数据分析初学者： 对数据分析感兴趣，希望系统学习Python数据分析工具和方法，但缺乏相关经验的读者。 转行或提升技能的从业者： 拥有一定编程基础（不限于Python），希望转向数据分析领域，或希望提升在当前工作中数据处理与分析能力的专业人士，如市场研究员、产品经理、运营专员、业务分析师等。 在校学生： 计算机科学、统计学、数学、经济学、商科等相关专业的学生，希望通过实践课程深入理解数据分析理论并掌握实用技能。 对数据驱动决策感兴趣的个人： 希望利用数据了解事物本质、优化决策的个人，不限专业背景。 三、本书特色与亮点 1. 理论与实践深度融合： 每章都提供详细的代码示例和操作指导，鼓励读者边学边练。理论讲解清晰易懂，避免过于抽象的数学推导，更侧重于算法和库的实际应用。 2. 丰富真实案例驱动： 全书穿插了多个来自不同领域（如电商、金融、社交媒体、市场营销等）的真实数据集和案例分析，让读者在解决实际问题的过程中学习数据分析的各个环节。 3. 核心库全面覆盖： 深入讲解NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等数据分析领域的基石性库，并介绍Scikit-learn在机器学习初步应用中的集成。 4. 注重数据清洗与预处理： 详细阐述数据缺失、异常值处理、数据类型转换、重复值删除、特征工程等关键步骤，这是数据分析成功的基石。 5. 可视化技巧系统呈现： 结合Matplotlib和Seaborn，教授如何绘制各类统计图表（如折线图、散点图、柱状图、箱线图、热力图等），并讲解图表选择、美化及解读的原则。 6. 探索性数据分析（EDA）流程化： 引导读者掌握如何通过数据概览、统计摘要、相关性分析、分组聚合等手段，深入理解数据分布与特征，发现数据中的潜在规律。 7. 机器学习初步入门： 在数据分析的基础上，引入一些基础的监督学习和无监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、K-Means聚类），展示如何利用Scikit-learn对数据进行初步的建模预测和模式挖掘。 8. 代码风格与规范： 强调编写清晰、可读性高、易于维护的代码，符合Python社区的编码规范。 四、章节内容详述 第一部分：Python数据分析基础 第1章：Python环境搭建与基础回顾 介绍Python集成开发环境（IDE）的选择与安装（Anaconda、Jupyter Notebook/Lab）。 快速回顾Python核心语法、数据结构（列表、元组、字典、集合）、控制流、函数等。 讲解NumPy库的基础，包括ndarray对象、数组操作、向量化计算、基本数学函数等。 第2章：Pandas数据处理利器 深入介绍Pandas的核心数据结构：Series和DataFrame。 讲解数据的读取与写入（CSV、Excel、SQL等）。 数据索引、切片与选择。 数据对齐与缺失值处理（fillna, dropna, interpolate）。 数据去重、排序与条件筛选。 数据合并（merge, join, concat）与分组聚合（groupby）。 透视表（pivot_table）与交叉表（crosstab）的应用。 时间序列数据处理。 第二部分：数据可视化与探索 第3章：Matplotlib绘图基础 介绍Matplotlib的基本绘图流程与结构。 绘制线图、散点图、柱状图、饼图等。 子图（subplots）的创建与管理。 图表元素的定制（标题、坐标轴标签、图例、网格线）。 图形的保存与导出。 第4章：Seaborn美观统计图形 介绍Seaborn与Matplotlib的关系，以及Seaborn的优势。 绘制分布图（histplot, kdeplot, displot）。 绘制分类图（countplot, barplot, pointplot, boxplot, violinplot）。 绘制关系图（scatterplot, lineplot, relplot）。 绘制回归图（regplot, lmplot）。 绘制分布图（heatmap, clustermap）与多变量分析图。 利用Seaborn的主题和颜色集美化图表。 第5章：探索性数据分析（EDA）实践 定义EDA的目标与流程。 数据概览与基本统计摘要。 单变量分析：分布特征、异常值检测。 双变量分析：相关性分析（Pearson, Spearman）、散点图矩阵。 多变量分析：分组聚合、维度分析。 结合前面章节介绍的Pandas操作与可视化技术，进行案例数据分析。 第三部分：进阶应用与案例分析 第6章：数据清洗与预处理精细化 异常值检测与处理（Z-score, IQR）。 缺失值填充策略的深入探讨。 数据类型转换与格式化。 文本数据处理基础（字符串操作、正则表达式）。 特征工程入门：特征提取、特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）。 第7章：案例分析一：电商用户行为分析 使用电商数据集，进行用户画像构建、购买行为分析、商品推荐特征提取等。 涉及数据聚合、趋势分析、用户分群的可视化。 第8章：案例分析二：金融市场数据洞察 利用金融市场数据，进行股价走势分析、波动率计算、相关性分析等。 绘制K线图、成交量图、相关性热力图。 第9章：机器学习基础模型应用 引入Scikit-learn库。 线性回归：模型训练、预测与评估。 逻辑回归：分类模型应用。 K-Means聚类：无监督学习在用户分群中的应用。 模型训练与评估的基础概念（训练集、测试集、交叉验证、过拟合）。 第10章：综合项目实战 选取一个更复杂的数据集，引导读者独立完成从数据获取、清洗、探索、可视化到初步建模的全过程。 强调项目管理、代码复用、结果呈现。 五、学习建议 动手实践是关键： 务必跟着书中的代码进行实际操作，修改参数，观察结果。 勤于思考： 在分析数据时，多问“为什么”，尝试从不同角度理解数据。 善用社区资源： 遇到问题时，利用搜索引擎、Stack Overflow、GitHub等平台查找解决方案。 搭建自己的项目： 尝试用本书所学知识分析自己感兴趣的数据集，这将是最好的学习方式。 本书致力于为您打开数据分析的大门，帮助您掌握利用Python进行数据驱动决策的强大能力。

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这本书的排版和设计风格简直是一股清流，读起来一点都不觉得枯燥乏味。我手里有很多技术书籍，但很多都是黑白印刷，密密麻麻的文字堆在一起，让人看一会儿眼睛就受不了。但这本教程的图文搭配做得非常出色，色彩运用恰到好处，关键的代码块和运行结果都有用醒目的颜色标出，阅读的层次感一下子就出来了。更值得称赞的是，它在章节的组织上非常逻辑化，每一个模块的引入都像是在构建一个更大的知识体系，而不是零散知识点的堆砌。我特别欣赏作者在穿插理论知识时所使用的那种娓娓道来的叙事方式，感觉不像是在读一本技术手册，更像是在听一位经验丰富的工程师在和你分享他的实践心得。它不会让你陷入无休止的定义和公式中，而是让你时刻保持对“我能用这个做出什么”的好奇心。对我而言，学习编程不光是学技术，也是一种审美体验，这本书在这方面做得非常到位，让人愿意长时间地沉浸在学习的过程中，而不是感到压力山大。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我是一个追求效率的学习者，我最讨厌的就是那种拖沓冗余的教程，讲一个点能拐弯抹角说半天。这本书在这方面简直是高效典范。它直奔主题，每一页纸上的信息密度都非常高，但高密度并不意味着晦涩难懂，而是信息组织得极为精炼。作者似乎深谙“少即是多”的道理，用最简洁的语言描述最核心的逻辑。例如，在讲解面向对象的基础概念时，它没有花大篇幅去讨论复杂的继承和多态的哲学意义，而是直接给出一个清晰的类结构示例，让你立刻明白它们在实际代码中是如何运作的。这种“先实践，后理论深化”的编排思路，极大地缩短了我的学习曲线。我感觉自己不是在“学习”一门语言，而是在“使用”一门工具。对于已经有一定编程基础，想快速掌握一门新语言特性的读者来说，这本书绝对是提纲挈领、直击要害的最佳选择，可以迅速帮助你搭建起完整的技术认知框架，效率高得惊人。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度拿捏得非常精准，它完美地平衡了基础知识的夯实和前沿技能的触及。很多入门书籍往往在讲完最基本的“Hello World”后就戛然而止，留给读者一个巨大的知识断层。但这本书显然走得更远。在打下扎实的语法基础后，它非常自然地引入了数据库交互的内容，这让程序不再是孤立运行的个体，而是能够与真实数据世界连接起来。更让我觉得有价值的是，书中还涉及了一些关于用户界面设计的基本原则和事件驱动模型的深入解析，这让我的程序看起来更专业，用户体验也得到了质的飞跃。它不仅仅停留在代码层面，还开始引导读者思考“如何构建一个健壮、可用”的软件产品。这种前瞻性的内容设置，让我感觉这本书的生命周期很长，即使我未来技术有所精进，它依然可以作为一本优秀的参考手册放在手边，随时查阅那些被巧妙组织起来的实用技巧和最佳实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容简直是为初学者量身定做的，简直是太友好了！我之前对编程一直是望而却步，总觉得那些代码密密麻麻的，看着就头疼。但是拿起这本书后，我的感觉完全不一样了。它不像有些教程那样上来就甩一堆复杂的概念，而是用非常生活化的例子来讲解，比如如何制作一个简单的计算器，或者一个小型的学生管理系统。每一步操作都写得清清楚楚，配有大量的截图，让你完全可以跟着书上的步骤一步步敲出来，边敲边理解。而且，作者在讲解一些核心的语法结构时，比如循环和条件判断，都会反复强调它们在实际项目中的作用，而不是单纯的理论灌输。最让我感到惊喜的是，这本书对“调试”这个环节的重视程度非常高，它教会了我如何定位错误、如何使用断点，这对于我们这些新手来说，简直是太关键了。以前代码跑不出来我就抓瞎，现在至少知道从哪里开始找问题了。总而言之，这本书的实操性极强，真正做到了从零基础到能够独立完成小型项目，是开启编程世界大门的绝佳钥匙。我强烈推荐给所有对编程感兴趣但又怕难的朋友们。

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如果要用一个词来形容这本书带给我的感觉，那就是“信心”。编程世界常常充斥着各种“黑魔法”，很多概念一旦涉及，就让人感觉自己像是跨入了一个充满迷雾的领域，不知道如何掌控。这本书最大的贡献，就是将那些看似神秘的技术点，一层层剥开，展露出其背后清晰的逻辑。我特别喜欢书中那些“陷阱警告”和“易混淆点辨析”的小栏目，这些往往是老师或同学在课后才会提及的“经验之谈”，作者却将其系统化地融入了正文。这让我避免了许多初学者常犯的低级错误，节省了大量的试错时间。更重要的是，它培养了一种积极解决问题的思维模式，而不是仅仅停留在复制代码的层面。当我独立完成书中最后一个综合案例时，那种成就感是无可替代的。这本书不仅仅是一本技术教材，它更像是一位循循善诱的导师，用严谨又不失温度的方式，将我对编程的恐惧，转化成了对未来探索的无限热情和十足的底气。

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