具体描述
《高效办公"职"通车•Excel 2007数据挖掘完全手册》围绕Excel 2007的数据挖掘模块，通过大量操作示范，介绍了主流的数据挖掘方法。全书包括数据挖掘算法介绍、Excel 2007数据挖掘模块介绍、其他分析工具介绍、数据挖掘范例4篇，共26章。除了给出有关的理论和原理阐述之外，还提供了一些大型应用案例。通过详细的操作讲解和结果分析，读者可以获得实际的数据挖掘经验，并能迅速地在自己所处的领域中加以应用。
揭秘《Python数据科学实战指南》：从零基础到数据驱动决策的完整旅程 图书信息： 书名： Python数据科学实战指南 作者： [此处可填入两位资深数据科学家/行业专家姓名，以增加可信度] 页数： 约650页 目标读者： 初学者、希望系统提升数据分析和机器学习技能的专业人士、希望将Python应用于业务决策的管理者。 --- 内容概述：驾驭现代数据科学的必备工具箱 在数据爆炸的时代，将原始数据转化为可执行的洞察力已成为个人和组织成功的核心竞争力。《Python数据科学实战指南》并非一本枯燥的理论教科书，而是一本完全以实践和项目驱动为核心的实战手册。本书旨在系统性地、循序渐进地引导读者掌握当前数据科学领域最主流、最强大的技术栈——Python及其核心库，最终使读者能够独立完成从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）、建模、评估到最终部署的完整数据科学项目生命周期。 本书的结构设计巧妙地平衡了理论深度与操作细节，确保读者在掌握“如何做”的同时，也理解“为什么这么做”。 第一部分：Python与环境的基石（奠定坚实基础） 本部分聚焦于为数据科学工作流搭建高效、规范的起点。 第一章：Python环境的搭建与优化 深入探讨Anaconda、Miniconda环境管理的重要性。详细介绍虚拟环境的创建、激活与依赖包管理（Pip与Conda的协同使用）。强调Jupyter Notebook、JupyterLab以及VS Code作为数据科学开发环境的配置与最佳实践，包括版本控制工具Git的基础集成，确保工作流程的复现性。 第二章：Python核心语法与数据结构回顾 这不是传统意义上的Python入门，而是面向数据科学应用的快速回顾。重点讲解列表（List）、字典（Dict）、集合（Set）在处理大规模数据集时的性能考量。详细介绍NumPy的ndarray结构，强调向量化操作的原理和性能优势，包括维度操作、广播机制的深入剖析。 第三章：Pandas：数据处理的瑞士军刀 本章是数据清洗与预处理的核心。全面覆盖Pandas的DataFrame和Series对象。内容细致到如何高效处理缺失值（插补策略的选择与评估）、数据类型转换的陷阱、多级索引（MultiIndex）的应用。特别关注时间序列数据的处理，如重采样、时区处理以及滚动窗口计算。此外，将详细介绍`apply`、`map`、`groupby`的性能对比及使用场景。 第二部分：探索、可视化与特征工程（从数据到洞察） 本部分是将原始数据转化为有意义特征的关键步骤。 第四章：数据清洗与预处理的艺术 超越简单的缺失值处理，本章深入探讨异常值检测（基于统计方法如Z-Score、IQR，以及基于模型的如Isolation Forest）。讲解数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的选择依据。处理文本数据的初步步骤，如分词、停用词移除和基础的TF-IDF向量化入门。 第五章：Matplotlib与Seaborn：高效数据可视化 系统介绍Matplotlib的基础架构（Figure、Axes），讲解如何定制图表元素以满足出版或报告要求。核心篇幅将用于Seaborn，通过其高层接口快速生成具有统计学意义的图表，如联合分布图（JointPlot）、成对关系图（PairPlot）以及热力图（Heatmap）。讲解如何通过可视化快速发现数据中的偏态、相关性和潜在的聚类结构。 第六章：特征工程的高级技巧 本章是连接数据与模型的桥梁。详细介绍独热编码（One-Hot Encoding）与目标编码（Target Encoding）的优劣比较。重点讲解特征交叉（Feature Crossing）在提升模型性能中的作用。处理分类特征的高级方法，以及如何利用领域知识构造出更具区分力的衍生特征。 第三部分：机器学习建模与评估（构建预测引擎） 本部分是实践机器学习算法的核心，从基础模型到集成学习，全面覆盖。 第七章：Scikit-learn基础与监督学习入门 全面介绍Scikit-learn的API规范（Estimator、Transformer、Predictor）。从线性回归和逻辑回归开始，探讨模型假设与适用场景。深入讲解支持向量机（SVM）的核函数选择。 第八章：决策树、随机森林与梯度提升 重点剖析决策树的构建原理（如ID3、C4.5、CART）。系统讲解随机森林的Bagging思想及其对过拟合的控制。随后，转向更强大的梯度提升机（GBM），详细拆解AdaBoost和XGBoost/LightGBM的工作机制，强调参数调优（如学习率、树的深度、正则化项）。 第九章：模型评估与选择的严谨性 本书强调评估的科学性。不仅介绍准确率（Accuracy），更侧重于混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC-AUC曲线在不同业务场景（如不平衡数据集）下的解读。深入讲解交叉验证的策略（K折、分层K折、时间序列交叉验证）和超参数调优的最佳实践（Grid Search vs. Random Search vs. Bayesian Optimization）。 第四部分：无监督学习与模型部署（深度挖掘与实战落地） 本部分拓展到更复杂的分析场景，并指导读者将模型投入实际应用。 第十章：聚类分析与降维技术 无监督学习实践：详细讲解K-Means的初始化问题和肘部法则的应用。对比DBSCAN在处理任意形状簇时的优势。在降维方面，不仅介绍PCA的数学原理，更会介绍非线性降维技术如t-SNE在可视化高维数据中的应用和局限性。 第十一章：深度学习导论（Keras/TensorFlow 基础） 为希望向深度学习过渡的读者提供一个平滑的入口。介绍神经网络的基本结构（激活函数、反向传播的概念）。使用Keras构建第一个全连接网络（DNN），用于分类任务，重点放在训练过程的监控与调优。 第十二章：模型持久化与部署初探 讲解如何使用`pickle`或更健壮的`joblib`来序列化训练好的模型。介绍Flask/Streamlit的基本框架，指导读者如何将训练好的模型封装成一个简单的Web API或交互式应用，实现预测服务的初步部署。 本书特色与核心价值 1. 完全项目导向： 全书贯穿“数据-模型-洞察”的完整流程，每一个新概念都伴随一个小型实战案例。 2. 代码规范与效率： 强调编写“生产级”代码，关注Pandas和NumPy操作的矢量化效率，避免低效的循环结构。 3. 侧重现代算法： 不仅涵盖经典算法，更将篇幅用于讲解XGBoost、LightGBM等在工业界表现优异的集成模型。 4. 拒绝黑箱操作： 深入解释模型背后的统计学和优化原理，确保读者能对模型结果进行深入的解释和信任。 《Python数据科学实战指南》是您从数据新手蜕变为能够独立解决复杂业务问题的专业数据科学家的路线图。拿起这本书，您将掌握的不仅仅是代码，更是驾驭未来数据的能力。
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一般。书内容过于简单，没有深层的解读的分析。不推荐。。。
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