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页数:80

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出版时间:2010-6

价格:13.00元

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isbn号码:9787811102390

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《Python数据科学实战》 作者： 张伟、李娜、王强 出版社： 卓越科技出版社 版次： 2023年第一版 定价： 128.00元 --- 内容简介 随着大数据时代的全面到来，数据已成为驱动社会进步和商业决策的核心资产。然而，原始数据往往是混乱、冗余且难以直接利用的。如何有效地清洗、转换、分析和可视化这些海量数据，从中挖掘出深刻的洞察和可行的商业价值，成为了摆在所有技术人员和数据分析师面前的紧迫课题。《Python数据科学实战》正是为了解决这一需求而精心编写的权威指南。 本书旨在为读者提供一套全面、系统且极具操作性的数据科学学习路径。我们摒弃了晦涩的纯理论阐述，而是将重点聚焦于实战应用和工程实践。全书以业界广泛采用的Python语言为核心工具，深入剖析了数据科学工作流的各个关键环节，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 本书内容涵盖了数据获取、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、机器学习模型构建与评估，以及最终的数据可视化与报告呈现。我们精选了来自金融、医疗、电商和社交媒体等多个领域的真实数据集，贯穿全书的案例分析均基于这些复杂、贴近实际场景的数据集，使读者能够同步体验真实项目中的挑战与解决方案。 核心特色与章节概览 第一部分：数据科学基础与Python生态（奠定基石） 本部分首先快速回顾了数据科学的基本概念、工作流程及Python环境的搭建。重点介绍了数据科学领域的“三大支柱”： NumPy的向量化计算精髓： 不仅仅停留在数组操作层面，更深入讲解了广播机制、线性代数操作在高效数值计算中的应用，为后续复杂计算打下性能基础。 Pandas的内存优化与数据重塑： 详细阐述了`DataFrame`和`Series`的底层结构，着重讲解了如何使用`GroupBy`、`Merge`、`Join`等核心功能进行复杂的数据聚合与连接。特别对时间序列数据的处理，如重采样和滑动窗口计算，进行了详尽的示例。 Matplotlib与Seaborn的精细化图表控制： 区别于简单的绘图，本部分强调如何通过定制化参数（如颜色映射、次坐标轴、图例定位）创建出符合学术或商业报告标准的专业可视化图表，并介绍了Seaborn在快速生成统计图表方面的强大能力。 第二部分：数据获取与清洗——“脏数据”的驯服之旅（实战核心） 数据质量直接决定了模型性能。本部分是全书最贴近工程实践的部分，着重解决现实世界数据中普遍存在的“脏乱差”问题。 网络数据爬取与API交互： 使用`Requests`和`BeautifulSoup`（或更高级的`Scrapy`框架概述），演示如何安全、合规地从动态网页和结构化API中提取数据。同时，涉及数据去重、反爬虫机制应对的初步策略。 缺失值、异常值与噪声处理： 探讨了多种插补策略（均值、中位数、回归预测、MICE多重插补）的适用场景及优劣对比。异常值的检测不仅限于统计方法（如Z-Score），还引入了基于隔离森林（Isolation Forest）的检测技术。 数据标准化与规范化： 详细对比了Min-Max缩放、Z-Score标准化以及鲁棒缩放（Robust Scaling）在不同数据分布下的效果，并讨论了对时间序列数据进行平稳化的必要性。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与特征工程（洞察驱动） EDA是连接原始数据与模型构建的桥梁。本部分引导读者如何通过数据“讲故事”。 多维数据探索： 如何利用交叉表、透视表结合可视化手段，揭示变量间的潜在关系。着重讲解了如何识别数据中的偏态、多峰分布以及共线性问题。 特征工程的艺术： 这是决定模型上限的关键步骤。内容包括： 分类特征编码： 独热编码（One-Hot）、目标编码（Target Encoding）和频率编码的平衡选择。 特征构造： 如何基于业务知识（如比率、时间差、组合特征）创造出更具解释力的变量。 降维技术： 深入理解主成分分析（PCA）的数学原理及其在信息保留与计算效率提升方面的应用，并讨论了t-SNE在高维数据可视化中的作用。 第四部分：机器学习实战与模型评估（决策支持） 本部分将理论模型与Scikit-learn库紧密结合，专注于模型选择、训练、调优和鲁棒性评估。 经典模型精讲： 线性回归、逻辑回归（引入正则化L1/L2）、决策树、随机森林和梯度提升机（GBM/XGBoost/LightGBM）。每种模型都配有详尽的参数解释和适用场景分析。 模型评估的严谨性： 强调交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的重要性，并深入解析了分类问题的评估指标（精确率、召回率、F1-Score、ROC-AUC曲线）和回归问题的指标（MAE, MSE, R-squared）在不同业务目标下的权衡。 超参数调优策略： 介绍了网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），并进阶讲解了更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在寻找全局最优解中的应用。 第五部分：高级主题与部署实践（迈向工业级应用） 为了使读者具备将模型投入生产环境的能力，本部分涵盖了模型部署和性能优化的关键技术。 文本数据处理（NLP基础）： 使用NLTK和SpaCy进行文本清洗，基础的词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF向量化，以及简单的文本分类案例。 模型可解释性（XAI）： 介绍了LIME和SHAP值，帮助读者理解复杂模型的决策依据，满足合规性要求。 模型持久化与服务化： 使用`pickle`和`joblib`保存训练好的模型，并结合`Flask`或`Streamlit`框架，演示如何快速搭建一个简单的预测API服务。 --- 目标读者 数据分析师/商业智能（BI）专家： 希望系统性地学习Python工具链，将分析深度从Excel/SQL提升至机器学习层面。 软件工程师/开发人员： 希望转型进入数据科学领域，需要一本兼顾理论深度和工程实践的入门读物。 高校相关专业学生（计算机、统计、数学）： 作为专业课程的配套实验教材或项目参考书，提供大量可操作的代码示例和真实数据案例。 通过本书的学习，读者将能够独立完成一个从数据采集到模型部署的完整数据科学项目，真正掌握将数据转化为商业洞察的实战能力。本书的代码库托管于GitHub，并持续更新，确保技术前沿性。

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