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出版者:中國鐵道

作者:賽煜主編

出品人:

頁數:146

译者:

出版時間:2008-1

價格:16.00元

裝幀:

isbn號碼:9787113084387

叢書系列:

圖書標籤:

• C語言
• 程序設計
• 實訓
• 教程
• 編程入門
• 計算機基礎
• 高等教育
• 教材
• 實踐
• 代碼示例

精品圖書：《Python數據分析實戰指南》 導讀：駕馭數據，洞察未來 在當今這個數據爆炸的時代，如何高效地從海量信息中提取有價值的洞察，已成為企業乃至個人生存與發展的核心競爭力。本書《Python數據分析實戰指南》正是一本旨在賦能讀者，使其能夠熟練運用Python這一強大工具，係統化、流程化地完成端到端數據分析項目的實戰手冊。我們深知，理論知識的堆砌往往不如實戰案例的深度解析來得有效，因此，全書內容緊密圍繞真實世界的數據集與業務場景展開，力求讓每一位讀者都能在實踐中掌握數據分析的精髓。 第一部分：基石奠定——環境搭建與核心庫速覽 (約 300 字) 本部分專注於為讀者打下堅實的數據分析基礎。我們將從Python環境的配置開始，詳細指導讀者如何安裝Anaconda發行版，並配置Jupyter Notebook/Lab等交互式開發環境，確保讀者擁有一個穩定、高效的分析平颱。 隨後，我們將對Python數據分析領域的三大核心庫進行深入淺齣的介紹： NumPy（Numerical Python）： 講解其高性能的多維數組對象`ndarray`的創建、索引、切片、廣播機製及其在嚮量化計算中的優勢。 Pandas（Panel Data）： 重點剖析`Series`和`DataFrame`這兩個核心數據結構，這是進行數據處理和清洗的基石。我們將介紹如何高效地讀取、寫入（CSV, Excel, SQL等）各類數據源。 Matplotlib/Seaborn： 快速入門數據可視化，理解圖形的構成元素，為後續的數據探索打下視覺基礎。 本章的落腳點在於，讓讀者在最短時間內熟悉這些工具的“語法”，理解它們在整個數據分析流程中的定位。 第二部分：數據清洗與預處理——“髒數據”的終結者 (約 450 字) 現實世界的數據往往是混亂、缺失且格式不一的。本部分是全書的重點之一，它聚焦於數據清洗和預處理的藝術與科學。 我們將係統地講解處理缺失值（`NaN`）的策略，包括刪除、均值/中位數/眾數填充，以及更高級的插值方法。針對異常值，我們將介紹基於統計學（如Z-Score、IQR）和可視化方法（如箱綫圖）的識彆與處理技術。 數據格式的統一性處理是另一個關鍵環節。內容涵蓋日期時間格式的解析與轉換（使用`pd.to_datetime`的強大功能）、文本數據的規範化（大小寫轉換、去除冗餘空格、正則錶達式應用），以及數據類型的強製轉換。 此外，我們還將深入探討數據重塑技術： 1. 數據閤並與連接： 掌握`merge`, `join`, `concat`函數在多數據集整閤中的應用。 2. 數據透視與重塑： 熟練運用`pivot_table`和`stack`/`unstack`方法，將數據從“寬格式”轉換為“長格式”或反之，以適應不同的分析模型需求。 通過大量實戰練習，確保讀者能夠自信地將任何“原始數據”轉化為“可分析數據”。 第三部分：探索性數據分析（EDA）——數據背後的故事 (約 400 字) 探索性數據分析是數據分析師的“偵探”工作。本部分指導讀者如何通過多維度的視角，在不事先設定模型的情況下，發現數據中的模式、趨勢、異常點和變量間的關係。 我們將教授如何利用Pandas提供的描述性統計方法（`describe()`的深度解讀）來快速瞭解數據的分布特徵。 在可視化方麵，我們將超越基礎圖錶，重點講解如何使用Seaborn創建更具洞察力的統計圖錶： 分布可視化： 直方圖、核密度估計圖（KDE）用於理解單變量分布。 關係可視化： 散點圖矩陣（Pair Plot）、熱力圖（Heatmap）用於揭示變量間的相關性。 分類數據分析： 條形圖、小提琴圖（Violin Plot）用於比較不同類彆下的數值差異。 本章的特色在於，每一種圖錶的繪製都伴隨著對“為什麼”要繪製這張圖的深入討論，強調從圖中提取業務含義而非僅僅生成漂亮的圖像。我們將通過案例展示，如何通過EDA快速定位數據質量問題或發現新的業務機會。 第四部分：高級技術與建模準備——邁嚮預測分析 (約 350 字) 在掌握瞭清洗和探索的基礎後，本書將帶領讀者進入更接近機器學習和統計建模的領域。 特徵工程（Feature Engineering） 是本階段的核心內容。我們將詳細介紹如何從現有數據中創建新的、更具解釋力的特徵： 1. 特徵編碼： One-Hot Encoding（獨熱編碼）、Label Encoding（標簽編碼）的選擇與應用場景。 2. 特徵縮放： 標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）在模型訓練中的必要性與實現。 3. 時間序列特徵提取： 從日期時間戳中提取年、月、日、星期幾、是否周末等信息。 此外，我們還將介紹如何使用Scikit-learn庫進行初步的模型準備工作，例如數據集的劃分（訓練集、測試集）以及交叉驗證（Cross-Validation）的基本概念。雖然本書並非純粹的機器學習教材，但本章確保讀者在進入預測模型構建前，擁有閤規且高質量的輸入數據。最後，通過一個實際的迴歸問題案例，演示如何使用Python進行特徵選擇的初步嘗試。 結語：持續學習的路徑 《Python數據分析實戰指南》旨在成為一本“用完即走，想用再翻”的工具書和方法論手冊。掌握本書內容後，讀者將能夠獨立承擔中小型企業或部門的數據分析任務，並為後續深入學習深度學習或高級統計建模打下最堅實的實戰基礎。數據分析的旅程永無止境，本書為您提供的是一把開啓高效分析大門的鑰匙。

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