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出版者:中国电力

作者:苏宝莉

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2007-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787508356822

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 案例教程
• 编程入门
• Windows应用程序
• 开发
• 教程
• 计算机科学
• 软件工程

深度解析现代数据科学与Python编程实践 书籍简介 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。《深度解析现代数据科学与Python编程实践》 旨在为读者提供一套全面、系统且实战性极强的学习路径，帮助读者从零开始掌握数据科学领域最前沿的工具、方法论和思维模式。本书并非停留在理论的浅尝辄止，而是通过大量贴近真实世界业务场景的案例，带领读者深入理解数据科学的每一个关键环节。 本书的定位是面向有一定编程基础（如熟悉Python基础语法）或对数据分析有强烈兴趣的读者。它将数据科学的复杂流程拆解为易于理解的模块，确保读者能够构建起坚实的理论基础与过硬的动手能力。 第一部分：数据科学的基石——Python生态与环境搭建 本部分聚焦于为数据科学工作打下坚实的基础。我们不会浪费篇幅介绍Python基础语法，而是直接切入数据科学的核心工具集。 环境构建与版本管理： 详细阐述如何利用Anaconda/Miniconda进行科学计算环境的隔离与管理，并介绍`conda`和`pip`的最佳实践组合，确保环境的稳定性和可复现性。 NumPy的向量化力量： 深入剖析NumPy的数组对象（`ndarray`）的内部机制，包括内存布局、广播（Broadcasting）规则的精妙运用，以及如何利用向量化操作显著提升计算性能，对比传统的Python循环带来的性能瓶颈。 Pandas的精雕细琢： Pandas是数据处理的瑞士军刀。本书将重点讲解`DataFrame`和`Series`的底层结构，细致区分`loc`和`iloc`的用法差异，掌握高级索引、多级索引（MultiIndex）的处理技巧。更重要的是，我们会探讨数据清洗中的“痛点”——缺失值（NaN）的智能插补策略（如基于时间序列的插值、模型预测插补），以及如何高效地进行数据透视（`pivot_table`）和数据合并（`merge`/`join`）以应对复杂的数据结构。 第二部分：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 数据探索是连接原始数据与有效模型的桥梁。本部分强调通过可视化和统计手段，快速发现数据中的模式、异常和潜在的质量问题。 Matplotlib与Seaborn的深度融合： 不仅展示如何绘制基本的柱状图、散点图，更着重于如何使用Seaborn的高级统计图表（如小提琴图、联合分布图）来揭示变量间的复杂关系。重点讲解图表的主题定制、子图布局的精细控制，以及如何根据分析目标选择最合适的图表类型。 描述性统计的深入洞察： 超越均值和标准差，介绍更稳健的统计量，如分位数、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），以及如何利用这些指标来判断数据分布的形态。 异常值识别与处理策略： 探讨基于统计学（如Z-score、IQR法则）和基于可视化（箱线图、散点图）的异常值检测方法，并讨论在不同场景下（如欺诈检测与质量控制）应采取的保留、删除或修正策略。 第三部分：机器学习核心算法的实战演练 本部分是本书的核心，侧重于Scikit-learn库的全面应用，并深入理解主流监督与无监督学习算法的内部工作原理。 数据预处理与特征工程的精髓： 详述特征缩放（标准化与归一化）、特征编码（独热编码、目标编码、特征哈希）的必要性与适用场景。特别增加一章关于如何从文本、时间序列中提取有效特征的技术。 监督学习的精细调优： 回归模型： 从线性回归的最小二乘法出发，过渡到正则化（Ridge, Lasso, ElasticNet）如何解决多重共线性问题，并讲解模型评估指标（MSE, MAE, $R^2$）的业务含义。 分类模型： 深入解析逻辑回归背后的概率模型，决策树的熵与信息增益原理，以及支持向量机（SVM）的核技巧。 集成学习的威力： 详尽对比Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）的机制差异。重点实战演练如何使用XGBoost和LightGBM解决高维度、稀疏数据上的预测问题，包括参数调优（如学习率、树的深度、子采样）。 无监督学习的应用： 聚焦于聚类算法（K-Means、DBSCAN）在客户细分和异常模式发现中的应用，以及降维技术（PCA、t-SNE）在可视化和特征压缩中的作用。 第四部分：模型评估、验证与可解释性 一个“能跑”的模型远非一个“好用”的模型。本部分关注如何科学地评估模型的性能和可靠性。 严格的交叉验证策略： 讲解K折、Stratified K-Fold以及时间序列中的时间序列交叉验证（TimeSeriesSplit），确保模型泛化能力得到充分验证。 分类模型评估的进阶： 不止于准确率（Accuracy），重点讲解混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及ROC曲线和AUC指标在不平衡数据集中的重要性。 模型可解释性（XAI）： 引入SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等现代工具，帮助读者理解“黑箱”模型做出决策的原因，这是构建业务信任的关键一步。 第五部分：实战项目案例精选 本书以贯穿始终的真实世界项目驱动学习，包括： 1. 金融风险预测： 使用逻辑回归和梯度提升树预测客户违约风险，侧重于处理高度不平衡的类别数据。 2. 房地产价格预测： 运用特征工程和正则化线性模型，分析影响房价的关键特征。 3. 电商用户行为分析： 应用K-Means聚类技术进行用户细分，并设计后续的个性化推荐策略。 总结 《深度解析现代数据科学与Python编程实践》是一本注重实操、强调底层逻辑的工具书。它不满足于提供代码片段，而是致力于培养读者独立解决复杂数据问题的能力。通过本书，读者将掌握从数据获取、清洗、探索，到模型构建、验证、再到结果解释的完整数据科学生命周期。本书将使您从一个Python使用者，蜕变为一个能利用数据驱动业务增长的数据科学家。

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坦白说，我期待的是一本能让我迅速上手、解决实际问题的工具书，而这本书在“案例驱动”这块做得相当出色，但也正因为它过于强调案例的完整性，导致初学者可能会在某些底层原理上感到一丝迷茫。比如，在讲解面向对象编程（OOP）的概念时，虽然书里用了一个大型的“图书馆管理系统”作为综合案例来展示类和对象的应用，但对于“封装”、“继承”这些核心概念的抽象描述，感觉还是有些蜻蜓点水。对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，我希望看到更多的理论支撑和不同设计模式的对比分析。当代码出现难以预料的Bug时，我不得不跳出书本，去查阅更专业的参考手册来理解为什么某个对象方法没有按预期工作。可以说，这本书是搭建起了一个非常坚固的实践框架，但框架之上的装饰和结构力学，还需要读者自己去图书馆里“搬砖”补充。它更像是一个优秀的实战教练，而不是一本详尽的编程辞典。

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这本书的排版和配图水平，对于一本技术类书籍来说，简直是业界良心。现在的编程书，很多都是黑白字体密密麻麻，让人读起来十分疲劳。但这本教程在关键代码块和程序运行效果图的展示上，做得非常用心。代码部分采用了清晰的语法高亮，即便是几百行的代码，重点逻辑也能一眼抓住。更令人称赞的是，每当介绍一个新的界面控件（如DataGrid, ComboBox）时，作者都会附上该控件在VB.NET环境下的实际截图，并用箭头清晰地标出关键属性设置的位置。这种“所见即所得”的教学方式，极大地降低了初学者在配置开发环境时可能产生的挫败感。要知道，很多时候，看不懂IDE的界面设置，比看不懂代码本身更让人沮丧。这本书的设计者显然深谙学习者的痛点，真正做到了用视觉化的方式来辅助理解抽象的编程逻辑。

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从一个资深程序员的角度来看待这本教程，我发现它在“调试与错误处理”这部分的处理，体现出极高的教学智慧。很多教材在讲完“如何让程序跑起来”之后，就草草收场，而这本书却花了整整一个章节专门剖析“如何让程序在出错时优雅地停下来”。作者不仅详细演示了Try-Catch-Finally结构的正确用法，还结合了案例中可能出现的各种运行时异常（如空指针引用、文件未找到、类型转换失败），并一一给出了推荐的日志记录和用户友好提示方案。这种对“健壮性”的重视，是初学者往往忽略的，但却是未来软件项目稳定性的基石。通过书中那些精心设计的错误场景模拟，我体会到编程不仅仅是写出正确的代码，更重要的是预见到代码可能出错的所有路径。这本教程真正做到了将“工程思维”植入到基础教学之中，而不是仅仅停留在语法层面。

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我购买这本书的初衷是希望它能涵盖Visual Basic的现代特性，特别是针对Web或更复杂的企业级应用的一些初步探索。然而，这本书的案例和讲解重点似乎更偏向于传统的桌面应用程序开发，聚焦于Windows Forms的传统控件应用和数据库的简单连接。虽然对于打下坚实的VB基础，例如事件驱动模型、窗口界面设计等方面，它是非常扎实的，但对于想了解如何利用VB.NET的强大生态系统去构建跨平台应用或服务端的读者来说，内容略显保守。书中对于异步编程、WCF服务或者最新的.NET Core/5+环境下的集成探讨几乎没有涉及。因此，这本书更像是一部优秀的基础“入门指南”或“巩固手册”，而非一本紧跟行业前沿的“进阶参考”。如果你只是想快速掌握VB进行小型办公自动化或基础数据处理，它绰绰有余；但若想用它作为通往专业软件工程师的跳板，你可能需要搭配其他更现代化的资源。

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这本《Visual Basic程序设计案例教程》简直是编程新手的福音！我之前对编程一窍不通，看到满篇的代码就头大，但这本书的叙述方式非常接地气。它不是那种枯燥的理论堆砌，而是通过一系列贴近实际生活的案例，手把手地教你如何将想法转化为可运行的程序。比如说，书里讲解变量和数据类型时，不是简单地说“这是整数，那是字符串”，而是用一个“管理学生成绩”的小项目来贯穿始终，让你清晰地理解每种数据类型在实际应用中扮演的角色。我特别欣赏作者在介绍控件和事件处理时的耐心，每一个小小的按钮点击、文本框输入，都被拆解得非常细致。即便是像“如何做一个简单的计算器”这样的基础练习，作者也会深入剖析背后的逻辑流程，确保读者不仅知道“怎么做”，更明白“为什么这么做”。对于我们这些没有专业计算机背景的人来说，这种“做中学”的模式才是最高效的学习途径。读完前几章，我竟然真的能自己动手搭建一个简单的图形界面应用，这种成就感是看纯理论书籍无法比拟的。

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