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出版者:清华大学出版社

作者:李湛

出品人:

页数:314

译者:

出版时间:2013-7

价格:34.50元

装帧:平装

isbn号码:9787302318873

丛书系列:

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《数据洞察：精通SQL与Python数据分析实战》 在这信息爆炸的时代，数据已成为企业决策的核心驱动力。掌握强大的数据分析技能，不仅是技术人员的必备素质，更是各行各业专业人士提升竞争力的关键。《数据洞察：精通SQL与Python数据分析实战》是一本专为希望深入挖掘数据价值、实现业务智能化的读者量身打造的实用指南。本书将带您踏上一段从基础到进阶的数据分析之旅，让您能够自信地驾驭庞杂的数据集，洞察隐藏在数字背后的商业逻辑。 本书特色与内容概览： 本书聚焦于当下最流行、最实用、最有效的数据分析工具——SQL和Python，并以实战为导向，通过大量真实案例和项目，系统性地阐述数据处理、分析、可视化的全流程。 第一部分：SQL——数据提取与管理的基础 SQL（Structured Query Language）是关系型数据库的通用语言，是数据提取、转换和加载（ETL）流程中的基石。本书将从零开始，全面讲解SQL的方方面面： 数据库基础概念： 了解关系型数据库的模型、表、字段、数据类型、主键、外键等基本概念，为后续学习打下坚实基础。 核心SQL语句： 深入学习`SELECT`语句的强大功能，包括条件过滤（`WHERE`）、数据排序（`ORDER BY`）、分组聚合（`GROUP BY`）、连接查询（`JOIN`，涵盖`INNER JOIN`, `LEFT JOIN`, `RIGHT JOIN`, `FULL OUTER JOIN`），以及子查询的灵活运用。 数据操作与维护： 掌握`INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`语句，以及如何使用`CREATE TABLE`, `ALTER TABLE`, `DROP TABLE`等语句进行数据库结构的管理。 窗口函数与高级特性： 探索如`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `DENSE_RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`等窗口函数，实现复杂的排名、累积计算和趋势分析。学习CTE（公用表表达式）以简化复杂查询。 性能优化技巧： 理解索引的作用，学习编写高效SQL语句，避免常见的性能陷阱，确保数据查询的速度和效率。 实战练习： 通过模拟实际业务场景，如销售数据分析、用户行为统计等，练习构建和执行各种SQL查询，解决实际业务问题。 第二部分：Python——数据分析与可视化的利器 Python凭借其丰富的库和简洁的语法，已成为数据科学领域的首选语言。本书将引导您掌握Python在数据分析中的核心应用： Python基础与环境搭建： 快速回顾Python基础语法（变量、数据类型、控制流、函数），并指导您搭建Jupyter Notebook/Lab或VS Code等数据分析开发环境。 NumPy——数值计算的基石： 学习NumPy数组（ndarray）的创建、操作和广播机制，掌握数学函数、线性代数等在科学计算中的应用。 Pandas——数据处理的瑞士军刀： 深入掌握Pandas的核心数据结构——Series和DataFrame。学习数据的导入导出（CSV, Excel, SQL等）、数据清洗（缺失值处理、异常值检测、重复值删除）、数据转换（数据类型转换、列操作、数据合并与连接）以及数据分组与聚合。 数据预处理与特征工程： 学习如何对原始数据进行有效的预处理，为建模打下良好基础。包括数据编码（独热编码、标签编码）、特征缩放（标准化、归一化）等。 数据可视化——Matplotlib与Seaborn： 掌握使用Matplotlib创建各种基本图表（折线图、柱状图、散点图、饼图等），并学习使用Seaborn进行更美观、更高级的数据可视化，如热力图、箱线图、小提琴图、分布图等，以直观地呈现数据关系和模式。 实战项目： 结合SQL提取的数据，运用Pandas进行深入分析，并通过Matplotlib和Seaborn生成专业级的数据报告和仪表盘。例如，分析电商平台的销售趋势，用户画像分析，市场营销活动效果评估等。 第三部分：SQL与Python的融合——端到端数据分析流程 本书的亮点在于将SQL和Python的优势相结合，构建完整的端到端数据分析流程。 Python连接数据库： 学习如何使用`psycopg2`, `mysql-connector-python`等Python库连接到各种关系型数据库，直接在Python环境中执行SQL查询，并将结果加载到Pandas DataFrame中。 自动化数据处理流程： 构建自动化脚本，将SQL数据提取、Python数据清洗、分析和可视化集成起来，实现重复性数据任务的自动化。 案例研究： 通过一系列完整的案例，展示如何从业务问题出发，利用SQL提取相关数据，再通过Python进行深度分析和可视化，最终得出 actionable insights（可执行的洞察）。这些案例将涵盖不同行业和应用场景，让您触类旁通。 谁适合阅读本书？ 初学者： 零基础但渴望进入数据分析领域，希望系统学习SQL和Python基础知识的读者。 在校学生： 计算机科学、统计学、经济学、管理学等相关专业的学生，为未来就业打下坚实的技术基础。 职场人士： 需要处理和分析数据的业务分析师、市场营销人员、产品经理、运营专员、财务人员等，希望提升数据分析能力，做出更明智的决策。 转型技术人员： 希望将现有技能与数据分析相结合，拓展职业发展方向的开发者、测试工程师等。 学习本书，您将获得： 扎实的数据分析技能： 熟练掌握SQL查询语言和Python数据分析库，能够独立完成数据从提取到可视化的全过程。 解决实际问题的能力： 通过丰富的实战案例，学会将理论知识应用于解决真实的业务挑战。 提高工作效率： 掌握数据自动化处理方法，摆脱繁琐的手工操作。 职业发展竞争力： 在当今数据驱动的环境下，掌握数据分析技能将极大地提升您的职业价值。 《数据洞察：精通SQL与Python数据分析实战》 将不仅仅是一本书，更是您开启数据分析之旅的得力伙伴。它将赋能您驾驭数据，洞察价值，在信息洪流中发现趋势，做出最优决策，最终在您的职业生涯中脱颖而出。立即开始您的数据探索之旅吧！

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这本书的章节逻辑编排得极其巧妙，简直是一部循序渐进的武功秘籍。它并没有一开始就抛出所有复杂的数据库原理，而是从最基础的“什么是数据”、“如何组织信息”这些概念入手，像搭积木一样，逐步引导读者建立起完整的知识框架。每一章的引入都非常自然，通过贴近实际生活的案例场景，首先激发起学习的兴趣和必要性，而不是生硬地灌输理论。比如在讲解关系模型时，它不是直接罗列范式，而是先通过一个小型图书馆管理的例子，让读者亲身体会到数据冗余带来的麻烦，然后顺理成章地引出规范化的概念，这种“问题驱动”的学习路径，使得知识点的接受度大大提高。更妙的是，书中的知识点衔接过渡非常平滑，上一章结束时留下的疑问，往往会在下一章的开头得到解答，形成一个完美的闭环。阅读下来，感觉就像跟着一位经验丰富的老教师，他深知初学者的思维定势和易混淆点，总能在关键时刻给出最精准的导航和点拨，让人感觉每一步都走得踏实而有方向感，绝不会迷失在技术的汪洋大海中。

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从一个长期项目开发者的角度来看，这本书在知识体系的构建上，体现了一种超越基础应用的视野。虽然它教授的是一个相对早期的版本应用技术，但其核心的数据管理思想和关系型数据库的基本逻辑是普适且永恒的。书中对于数据建模——特别是实体关系图（ER图）的绘制和规范化理论的讲解，非常扎实且深入，这部分内容直接关系到后续所有复杂应用系统的健壮性。它强调的不是如何快速完成一个简单的表格，而是如何设计一个能够长期、稳定、高效运行的数据结构，这才是专业人士真正需要掌握的内功。书中对不同数据类型选择的权衡分析，以及对事务处理（Transaction）的严谨讨论，都显示出作者对数据库系统底层运行机制有着深刻的理解。阅读完后，我感觉自己对以往项目中遇到的各种性能瓶颈和数据异常问题，都有了更深层次的理解和追根溯源的能力，它为我后续转向更复杂的企业级数据库系统打下了极其坚实的概念基础和思维模式。

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这本书的排版设计真是让人眼前一亮，装帧精美，纸张的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，一看就是用心制作的成品。封面设计简洁大气，色彩搭配和谐，让人在书架上很容易被它吸引。内页的字体清晰易读，行距和字号都把握得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，书中大量的图示和截图都经过精心挑选和优化，不仅清晰度高，而且与文字内容的对应性极强，极大地帮助了我们理解那些复杂的概念。很多技术书籍在图文混排上总是处理得比较粗糙，但这本教材在这方面做得非常出色，充分体现了出版社对细节的极致追求。装订质量也令人满意，书脊部分平整牢固，翻阅起来完全不用担心书页会松脱，这对于一本需要经常翻阅的工具书来说，是至关重要的品质保证。从拿到书的那一刻起，就能感受到这不仅仅是一本学习资料，更像是一件值得收藏的工艺品，让人在学习的过程中也能享受到视觉上的愉悦。这种对书籍物理形态的重视，无疑提升了整体的学习体验，让枯燥的技术学习过程增添了一份美好的触感。

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这本书对于实操环节的讲解深度和广度，远远超出了我的预期，简直是为动手能力培养量身定做。它不仅仅停留在“点一下这里，输入这段代码”的层面，而是深入剖析了每一步操作背后的原理和最佳实践。特别是对于查询语句（SQL）的讲解部分，作者没有采用那种干巴巴的语法罗列，而是设置了一系列难度递增的实战任务，从简单的SELECT查询，到复杂的JOIN操作，再到聚合函数和子查询的应用，每一步都附带有详尽的“为什么要这么做”的解释。书中提供的所有示例文件和配套数据，都可以直接下载使用，这极大地简化了我们搭建实验环境的麻烦，真正实现了“拿来即用”。更让人称赞的是，书中对错误处理和调试技巧也进行了细致的阐述，当我的操作出现预料之外的结果时，翻到相关章节，总能迅速找到可能是哪个环节出了问题，并提供了明确的修正思路，这种“防患于未然”和“亡羊补牢”的指导兼备的编写风格，对于提升独立解决问题的能力助益匪浅。

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这本书的语言风格非常独特，它成功地在“学术的严谨性”和“口语化的亲和力”之间找到了一个完美的平衡点。作者的叙述语言不是那种高高在上、充满术语的教科书腔调，而是充满了鼓励和理解，读起来非常舒服，让人感觉像是在与一位平易近人的前辈交流经验。它不会刻意使用过于晦涩的专业名词，如果必须用到，也会立刻用通俗易懂的比喻进行解释，比如讲解索引时，它会拿现实生活中的字典目录作类比，瞬间消除了初学者的畏惧感。这种写作手法极大地降低了技术学习的门槛，让那些原本对数据库感到头疼的读者也能鼓起勇气去尝试和探索。同时，作者的幽默感也时不时地流露出来，一些恰到好处的点评或小插曲，让原本可能略显枯燥的理论学习过程变得生动有趣，让人在笑声中不知不觉地吸收了知识。这使得这本书的阅读体验远胜于市面上许多严肃有余、趣味不足的同类教材。

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基本教材

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基本教材

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教材了啦，没看过其他教材，这本基本内容都说清了，排版纸质也舒服，还算不错?