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頁數:80

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出版時間:2010-6

價格:13.00元

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isbn號碼:9787811102390

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《Python數據科學實戰》 作者： 張偉、李娜、王強 齣版社： 卓越科技齣版社 版次： 2023年第一版 定價： 128.00元 --- 內容簡介 隨著大數據時代的全麵到來，數據已成為驅動社會進步和商業決策的核心資産。然而，原始數據往往是混亂、冗餘且難以直接利用的。如何有效地清洗、轉換、分析和可視化這些海量數據，從中挖掘齣深刻的洞察和可行的商業價值，成為瞭擺在所有技術人員和數據分析師麵前的緊迫課題。《Python數據科學實戰》正是為瞭解決這一需求而精心編寫的權威指南。 本書旨在為讀者提供一套全麵、係統且極具操作性的數據科學學習路徑。我們摒棄瞭晦澀的純理論闡述，而是將重點聚焦於實戰應用和工程實踐。全書以業界廣泛采用的Python語言為核心工具，深入剖析瞭數據科學工作流的各個關鍵環節，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”。 本書內容涵蓋瞭數據獲取、數據清洗、探索性數據分析（EDA）、特徵工程、機器學習模型構建與評估，以及最終的數據可視化與報告呈現。我們精選瞭來自金融、醫療、電商和社交媒體等多個領域的真實數據集，貫穿全書的案例分析均基於這些復雜、貼近實際場景的數據集，使讀者能夠同步體驗真實項目中的挑戰與解決方案。 核心特色與章節概覽 第一部分：數據科學基礎與Python生態（奠定基石） 本部分首先快速迴顧瞭數據科學的基本概念、工作流程及Python環境的搭建。重點介紹瞭數據科學領域的“三大支柱”： NumPy的嚮量化計算精髓： 不僅僅停留在數組操作層麵，更深入講解瞭廣播機製、綫性代數操作在高效數值計算中的應用，為後續復雜計算打下性能基礎。 Pandas的內存優化與數據重塑： 詳細闡述瞭`DataFrame`和`Series`的底層結構，著重講解瞭如何使用`GroupBy`、`Merge`、`Join`等核心功能進行復雜的數據聚閤與連接。特彆對時間序列數據的處理，如重采樣和滑動窗口計算，進行瞭詳盡的示例。 Matplotlib與Seaborn的精細化圖錶控製： 區彆於簡單的繪圖，本部分強調如何通過定製化參數（如顔色映射、次坐標軸、圖例定位）創建齣符閤學術或商業報告標準的專業可視化圖錶，並介紹瞭Seaborn在快速生成統計圖錶方麵的強大能力。 第二部分：數據獲取與清洗——“髒數據”的馴服之旅（實戰核心） 數據質量直接決定瞭模型性能。本部分是全書最貼近工程實踐的部分，著重解決現實世界數據中普遍存在的“髒亂差”問題。 網絡數據爬取與API交互： 使用`Requests`和`BeautifulSoup`（或更高級的`Scrapy`框架概述），演示如何安全、閤規地從動態網頁和結構化API中提取數據。同時，涉及數據去重、反爬蟲機製應對的初步策略。 缺失值、異常值與噪聲處理： 探討瞭多種插補策略（均值、中位數、迴歸預測、MICE多重插補）的適用場景及優劣對比。異常值的檢測不僅限於統計方法（如Z-Score），還引入瞭基於隔離森林（Isolation Forest）的檢測技術。 數據標準化與規範化： 詳細對比瞭Min-Max縮放、Z-Score標準化以及魯棒縮放（Robust Scaling）在不同數據分布下的效果，並討論瞭對時間序列數據進行平穩化的必要性。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與特徵工程（洞察驅動） EDA是連接原始數據與模型構建的橋梁。本部分引導讀者如何通過數據“講故事”。 多維數據探索： 如何利用交叉錶、透視錶結閤可視化手段，揭示變量間的潛在關係。著重講解瞭如何識彆數據中的偏態、多峰分布以及共綫性問題。 特徵工程的藝術： 這是決定模型上限的關鍵步驟。內容包括： 分類特徵編碼： 獨熱編碼（One-Hot）、目標編碼（Target Encoding）和頻率編碼的平衡選擇。 特徵構造： 如何基於業務知識（如比率、時間差、組閤特徵）創造齣更具解釋力的變量。 降維技術： 深入理解主成分分析（PCA）的數學原理及其在信息保留與計算效率提升方麵的應用，並討論瞭t-SNE在高維數據可視化中的作用。 第四部分：機器學習實戰與模型評估（決策支持） 本部分將理論模型與Scikit-learn庫緊密結閤，專注於模型選擇、訓練、調優和魯棒性評估。 經典模型精講： 綫性迴歸、邏輯迴歸（引入正則化L1/L2）、決策樹、隨機森林和梯度提升機（GBM/XGBoost/LightGBM）。每種模型都配有詳盡的參數解釋和適用場景分析。 模型評估的嚴謹性： 強調交叉驗證（K-Fold, Stratified K-Fold）的重要性，並深入解析瞭分類問題的評估指標（精確率、召迴率、F1-Score、ROC-AUC麯綫）和迴歸問題的指標（MAE, MSE, R-squared）在不同業務目標下的權衡。 超參數調優策略： 介紹瞭網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search），並進階講解瞭更高效的貝葉斯優化（Bayesian Optimization）在尋找全局最優解中的應用。 第五部分：高級主題與部署實踐（邁嚮工業級應用） 為瞭使讀者具備將模型投入生産環境的能力，本部分涵蓋瞭模型部署和性能優化的關鍵技術。 文本數據處理（NLP基礎）： 使用NLTK和SpaCy進行文本清洗，基礎的詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF嚮量化，以及簡單的文本分類案例。 模型可解釋性（XAI）： 介紹瞭LIME和SHAP值，幫助讀者理解復雜模型的決策依據，滿足閤規性要求。 模型持久化與服務化： 使用`pickle`和`joblib`保存訓練好的模型，並結閤`Flask`或`Streamlit`框架，演示如何快速搭建一個簡單的預測API服務。 --- 目標讀者 數據分析師/商業智能（BI）專傢： 希望係統性地學習Python工具鏈，將分析深度從Excel/SQL提升至機器學習層麵。 軟件工程師/開發人員： 希望轉型進入數據科學領域，需要一本兼顧理論深度和工程實踐的入門讀物。 高校相關專業學生（計算機、統計、數學）： 作為專業課程的配套實驗教材或項目參考書，提供大量可操作的代碼示例和真實數據案例。 通過本書的學習，讀者將能夠獨立完成一個從數據采集到模型部署的完整數據科學項目，真正掌握將數據轉化為商業洞察的實戰能力。本書的代碼庫托管於GitHub，並持續更新，確保技術前沿性。

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