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出版者:中国铁道

作者:赛煜主编

出品人:

页数:146

译者:

出版时间:2008-1

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787113084387

丛书系列:

图书标签:

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• 代码示例

精品图书：《Python数据分析实战指南》 导读：驾驭数据，洞察未来 在当今这个数据爆炸的时代，如何高效地从海量信息中提取有价值的洞察，已成为企业乃至个人生存与发展的核心竞争力。本书《Python数据分析实战指南》正是一本旨在赋能读者，使其能够熟练运用Python这一强大工具，系统化、流程化地完成端到端数据分析项目的实战手册。我们深知，理论知识的堆砌往往不如实战案例的深度解析来得有效，因此，全书内容紧密围绕真实世界的数据集与业务场景展开，力求让每一位读者都能在实践中掌握数据分析的精髓。 第一部分：基石奠定——环境搭建与核心库速览 (约 300 字) 本部分专注于为读者打下坚实的数据分析基础。我们将从Python环境的配置开始，详细指导读者如何安装Anaconda发行版，并配置Jupyter Notebook/Lab等交互式开发环境，确保读者拥有一个稳定、高效的分析平台。 随后，我们将对Python数据分析领域的三大核心库进行深入浅出的介绍： NumPy（Numerical Python）： 讲解其高性能的多维数组对象`ndarray`的创建、索引、切片、广播机制及其在向量化计算中的优势。 Pandas（Panel Data）： 重点剖析`Series`和`DataFrame`这两个核心数据结构，这是进行数据处理和清洗的基石。我们将介绍如何高效地读取、写入（CSV, Excel, SQL等）各类数据源。 Matplotlib/Seaborn： 快速入门数据可视化，理解图形的构成元素，为后续的数据探索打下视觉基础。 本章的落脚点在于，让读者在最短时间内熟悉这些工具的“语法”，理解它们在整个数据分析流程中的定位。 第二部分：数据清洗与预处理——“脏数据”的终结者 (约 450 字) 现实世界的数据往往是混乱、缺失且格式不一的。本部分是全书的重点之一，它聚焦于数据清洗和预处理的艺术与科学。 我们将系统地讲解处理缺失值（`NaN`）的策略，包括删除、均值/中位数/众数填充，以及更高级的插值方法。针对异常值，我们将介绍基于统计学（如Z-Score、IQR）和可视化方法（如箱线图）的识别与处理技术。 数据格式的统一性处理是另一个关键环节。内容涵盖日期时间格式的解析与转换（使用`pd.to_datetime`的强大功能）、文本数据的规范化（大小写转换、去除冗余空格、正则表达式应用），以及数据类型的强制转换。 此外，我们还将深入探讨数据重塑技术： 1. 数据合并与连接： 掌握`merge`, `join`, `concat`函数在多数据集整合中的应用。 2. 数据透视与重塑： 熟练运用`pivot_table`和`stack`/`unstack`方法，将数据从“宽格式”转换为“长格式”或反之，以适应不同的分析模型需求。 通过大量实战练习，确保读者能够自信地将任何“原始数据”转化为“可分析数据”。 第三部分：探索性数据分析（EDA）——数据背后的故事 (约 400 字) 探索性数据分析是数据分析师的“侦探”工作。本部分指导读者如何通过多维度的视角，在不事先设定模型的情况下，发现数据中的模式、趋势、异常点和变量间的关系。 我们将教授如何利用Pandas提供的描述性统计方法（`describe()`的深度解读）来快速了解数据的分布特征。 在可视化方面，我们将超越基础图表，重点讲解如何使用Seaborn创建更具洞察力的统计图表： 分布可视化： 直方图、核密度估计图（KDE）用于理解单变量分布。 关系可视化： 散点图矩阵（Pair Plot）、热力图（Heatmap）用于揭示变量间的相关性。 分类数据分析： 条形图、小提琴图（Violin Plot）用于比较不同类别下的数值差异。 本章的特色在于，每一种图表的绘制都伴随着对“为什么”要绘制这张图的深入讨论，强调从图中提取业务含义而非仅仅生成漂亮的图像。我们将通过案例展示，如何通过EDA快速定位数据质量问题或发现新的业务机会。 第四部分：高级技术与建模准备——迈向预测分析 (约 350 字) 在掌握了清洗和探索的基础后，本书将带领读者进入更接近机器学习和统计建模的领域。 特征工程（Feature Engineering） 是本阶段的核心内容。我们将详细介绍如何从现有数据中创建新的、更具解释力的特征： 1. 特征编码： One-Hot Encoding（独热编码）、Label Encoding（标签编码）的选择与应用场景。 2. 特征缩放： 标准化（Standardization）和归一化（Normalization）在模型训练中的必要性与实现。 3. 时间序列特征提取： 从日期时间戳中提取年、月、日、星期几、是否周末等信息。 此外，我们还将介绍如何使用Scikit-learn库进行初步的模型准备工作，例如数据集的划分（训练集、测试集）以及交叉验证（Cross-Validation）的基本概念。虽然本书并非纯粹的机器学习教材，但本章确保读者在进入预测模型构建前，拥有合规且高质量的输入数据。最后，通过一个实际的回归问题案例，演示如何使用Python进行特征选择的初步尝试。 结语：持续学习的路径 《Python数据分析实战指南》旨在成为一本“用完即走，想用再翻”的工具书和方法论手册。掌握本书内容后，读者将能够独立承担中小型企业或部门的数据分析任务，并为后续深入学习深度学习或高级统计建模打下最坚实的实战基础。数据分析的旅程永无止境，本书为您提供的是一把开启高效分析大门的钥匙。

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