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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Billo, E. Joseph

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2001-3

价格:$ 101.64

装帧:Pap

isbn号码:9780471394624

丛书系列:

图书标签:

• Math
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• Chemist
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• 化学
• 数据分析
• 科学计算
• 化学信息学
• 数据处理
• 电子表格
• 实验数据
• 统计分析
• 化学软件

化工数据分析与可视化实践指南：从基础到前沿 本书聚焦于如何利用现代数据科学工具，特别是编程和统计方法，解决化学和化工领域中的实际问题。它旨在为化学家、化工工程师以及相关研究人员提供一套系统化的、以实践为导向的技能集，帮助他们有效处理、分析和解释复杂实验数据与过程数据。 --- 第一部分：数据准备与基础环境构建 第一章：化工数据生态概述与环境搭建 本章首先为读者构建一个清晰的化工数据处理视野，探讨从实验室测量、过程监测到模拟仿真产生的数据流。我们将深入分析不同类型化学数据（如光谱数据、反应动力学数据、物性数据、过程控制数据）的特性和挑战。 核心内容将放在构建高效的分析工作环境上。我们将详细指导读者安装和配置当前工业界和学术界广泛使用的开源数据科学工具集。这包括： 1. Python编程环境的安装与配置： 重点介绍Anaconda发行版的优势，如何利用Conda进行环境管理，确保不同项目间的依赖隔离。 2. 核心库的初探： 介绍NumPy用于高效数值计算的基础，Pandas用于结构化数据处理的强大能力，以及Matplotlib/Seaborn在数据可视化学术界的重要性。 3. 集成开发环境（IDE）的选择与优化： 详细对比Jupyter Notebook/Lab、VS Code等工具在交互式分析、脚本编写和版本控制（Git集成）方面的优劣，并提供针对化学数据分析的个性化设置建议。 4. 数据安全与规范： 讨论在处理敏感实验数据或知识产权数据时，本地存储、网络共享和基本加密访问的最佳实践。 第二章：结构化与半结构化数据的清洗与重塑 化工实验和生产中产生的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常点和不一致的格式。本章专注于将原始数据转化为可供分析的整洁格式。 数据导入与初步探索： 学习使用Pandas高效读取CSV, Excel（包括多工作表结构），以及处理数据库导出的文本文件。初步检查数据结构（`info()`, `describe()`）。 缺失值处理策略： 针对化学数据特性，探讨不同的插补方法（如线性插值、基于模型的外推、使用邻近实验点的平均值）。讨论何时应删除数据，何时应进行插补。 异常值检测与处理： 介绍统计学方法（如Z-score, IQR）和可视化方法（箱线图、散点图矩阵）来识别实验误差或传感器故障导致的异常数据。重点讨论在化学反应速率分析中，如何区分真正的“异常”反应条件和测量噪声。 数据重塑与透视： 掌握`pivot`, `melt`, `groupby`等核心Pandas操作，将长格式数据转换为宽格式（适用于某些统计模型）或将非标准化的实验日志转换为标准时间序列格式。 单位标准化与量纲一致性： 探讨如何编写脚本来统一不同实验批次中可能存在的单位差异（例如，将$ ext{mol/L}$转换为$ ext{M}$，或统一温度单位），这是保证后续计算正确性的关键一步。 --- 第二部分：化学过程的统计建模与解释 第三章：描述性统计与数据可视化进阶 本章侧重于如何使用恰当的统计工具来总结数据特征，并通过高质量的可视化来揭示潜在的化学趋势。 中心趋势、离散度与分布： 深入理解均值、中位数、众数在处理非对称化学反应数据时的适用性。讲解方差、标准差、变异系数在评估实验重现性中的作用。 概率分布在化学中的应用： 介绍正态分布、泊松分布（适用于计数过程，如核反应）以及指数分布（适用于反应时间）在线性回归和假设检验中的应用背景。 高级数据可视化： 摒弃默认的简单图表，学习创建具有专业外观和丰富信息的图形。 热力学数据的可视化： 使用等高线图或三维曲面图展示三组分相图或温度依赖性。 反应动力学可视化： 绘制半对数图、Lineweaver-Burk图（针对酶促反应的倒数双倒数法）的拟合与残差分析。 使用Seaborn创建统计图形： 重点讲解`lmplot`用于查看变量间关系，以及`pairplot`用于多变量快速概览。 第四章：回归分析在化学量化中的应用 回归分析是连接实验参数与最终产物性能的核心桥梁。本章将详细介绍如何构建可靠的预测模型。 简单线性回归（SLR）： 理论基础与最小二乘法。重点分析残差图，如何判断模型假设（独立性、同方差性）是否被满足。 多元线性回归（MLR）： 解决多个输入变量（如温度、压力、催化剂用量）对单一输出（如转化率、选择性）的影响。 多重共线性诊断： 引入方差膨胀因子（VIF），讲解如何识别和处理输入变量间高度相关的现象，这在化工优化设计中至关重要。 模型选择技术： 逐步回归（Forward/Backward Selection）和信息准则（AIC/BIC）在筛选最佳预测因子组合中的实际操作。 非线性回归与最小二乘法： 当反应遵循非线性动力学方程时（如一级或二级反应），学习如何使用SciPy库进行参数估计，并进行非线性模型的拟合优度检验。 第五章：方差分析（ANOVA）与实验设计（DoE）的初步对接 ANOVA是比较多组处理效应的强大工具，与实验设计方法紧密相关。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 用于比较不同催化剂批次或不同反应温度下，产品收率是否存在显著差异。详细解读F统计量和P值。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 用于分析两个因素（例如，催化剂类型和反应时间）的主效应及其交互效应。理解交互项在揭示复杂化学现象中的重要性。 回归与ANOVA的关系： 阐明ANOVA本质上是限制性回归模型，加深对模型理解。 设计矩阵的初步概念： 介绍如何将传统的因子实验设计（如全因子设计）转化为可供统计软件处理的设计矩阵，为后续更复杂的DoE（如响应曲面法）打下基础。 --- 第三部分：面向过程控制与前沿分析的工具 第六章：时间序列分析与过程监控 化工过程数据往往是按时间顺序采集的，如何从这些连续数据中提取有意义的模式并实时预警是过程工程的关键。 时间序列的分解： 识别趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Noise）在设备运行数据中的表现。 自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）： 学习如何利用这些工具识别时间序列数据的内在依赖结构，这对于选择合适的预测模型至关重要。 基础时间序列模型： 介绍移动平均（MA）和自回归（AR）模型的概念，并指导读者如何使用`statsmodels`库拟合ARIMA模型对短期过程变量（如反应釜温度）进行预测。 控制图表（SPC Charts）的数字化实现： 使用X-bar和R图的原理，但在编程环境中自动生成控制限，并对过程偏移进行实时标记。 第七章：数据降维与特征提取 处理高维光谱数据（如NMR、IR、质谱）是现代化学分析的常态。有效降维是克服“维数灾难”的关键。 主成分分析（PCA）的深度解析： 不仅停留在计算，更深入探讨PCA在化工中的应用： 异常检测： 使用高斯分布的残差平方和（SPE）和马氏距离（T²）来监测反应器的“健康状态”。 数据可视化： 使用得分图（Score Plot）和载荷图（Loading Plot）来解释主成分对化学物理意义的贡献。 特征值与特征向量的化学解释： 解释PCA载荷向量如何直接关联到特定官能团的伸缩振动或特定反应路径的贡献。 线性判别分析（LDA）基础： 当需要根据光谱数据对不同的化学物质类别（如合格品与不合格品）进行分类时，LDA提供了一种监督式降维方法。 第八章：化学机器学习基础与模型验证 本章将引入监督学习的基本框架，重点放在分类和回归任务上，并强调模型泛化能力的重要性。 数据划分与交叉验证： 详细解释训练集、验证集和测试集的作用。实现K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）以获得对模型性能更稳健的估计。 监督学习算法概述： K近邻（KNN）： 及其在基于相似性反应路径分类中的应用。 支持向量机（SVM）： 在处理小样本、高维度的化学数据集时的优势。 决策树与随机森林（Random Forests）： 讲解它们如何提供比复杂模型更强的可解释性，适用于确定关键的反应条件组合。 模型性能评估指标： 针对化学分类（如产物识别）和回归（如产率预测），深入分析准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）以及回归的$R^2$与均方根误差（RMSE）的意义和取舍。 --- 附录：代码实现与标准库速查表 本附录提供了一系列针对常见化工分析任务的标准化代码模板（如光谱基线校正、反应速率积分计算、热力学数据插值函数），并附有详细的注释，便于读者快速复制和修改以适应自己的特定实验流程。同时，提供核心库（Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn）关键函数的高级速查表。

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