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页数:261

译者:

出版时间:2008-10

价格:30.00元

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isbn号码:9787115185815

丛书系列:高等院校数学·统计学教材系列

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《数据分析与可视化实战指南》 本书是一本面向广泛读者群体的实用操作手册，旨在帮助读者掌握从数据收集、清洗、处理到最终数据可视化呈现的全过程。无论您是初涉数据分析领域的学生、需要高效处理业务数据的职场人士，还是对数据驱动决策感兴趣的研究者，本书都将为您提供清晰的步骤、丰富的案例和易于理解的解释。 核心内容概览： 1. 数据获取与准备： 数据源的多样性： 介绍不同类型的数据源，包括数据库（SQL、NoSQL）、API接口、Excel文件、CSV、JSON、网页爬虫等，并提供常用的数据提取方法。 数据清洗与预处理： 详细讲解如何处理缺失值、异常值、重复值，以及数据类型转换、格式统一、编码问题等常见数据质量问题。演示如何进行数据合并、拆分、重塑，为后续分析打下坚实基础。 数据转换与特征工程： 介绍数据标准化、归一化、离散化、哑变量编码等技术，以及如何根据业务需求构建新的特征，提升模型性能。 2. 数据分析方法论： 描述性统计分析： 深入讲解均值、中位数、方差、标准差、分位数等统计指标，并展示如何利用这些指标概括数据集的整体特征。 探索性数据分析（EDA）： 强调EDA在理解数据、发现规律、检验假设的重要性，并通过大量图表示例展示如何进行单变量、双变量和多变量的探索。 推断性统计基础： 简要介绍假设检验、置信区间等概念，帮助读者理解如何从样本数据推断总体特征。 常用分析模型简介（非深入理论，侧重应用）： 回归分析： 解释线性回归、逻辑回归的基本原理，并通过实际案例演示如何应用它们进行预测和分类。 聚类分析： 介绍K-Means等聚类算法，展示如何发现数据中的自然分组。 关联规则挖掘： 以购物篮分析为例，说明如何发现项之间的潜在联系。 时间序列分析入门： 介绍时间序列数据的特点，以及基本的趋势、季节性分析方法。 3. 数据可视化进阶： 可视化原则与技巧： 讲解如何选择合适的可视化图表（散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、热力图、地理信息图等）来清晰、准确地传达信息。 交互式可视化： 介绍如何创建能够与用户互动的图表，以便用户进行探索和深入分析。 仪表盘（Dashboard）设计： 指导读者如何设计和构建集多种信息于一体的仪表盘，实现对关键指标的实时监控和业务洞察。 叙事性可视化： 强调如何通过图表和文字的结合，将数据转化为引人入胜的故事，有效沟通分析结果。 4. 实战案例分析： 案例一：销售数据分析与预测 - 从销售数据中提取洞察，预测未来销售趋势，并可视化展示关键销售指标。 案例二：用户行为分析 - 分析网站或App用户的使用模式，识别用户画像，优化用户体验。 案例三：市场调研数据分析 - 处理问卷调查数据，洞察消费者偏好，为产品开发提供支持。 案例四：金融数据可视化 - 展示股票价格、交易量等金融数据的趋势与模式。 本书特色： 强调实践操作： 每一章节都包含大量的代码示例和操作步骤，帮助读者边学边练。 案例丰富多样： 覆盖了商业、金融、市场、互联网等多个领域，让读者能够触类旁通。 注重结果导向： 关注如何通过数据分析和可视化解决实际问题，实现业务价值。 语言通俗易懂： 避免过于晦涩的数学理论，用清晰、简洁的语言阐述概念和方法。 适用工具广泛（示例中会涉及）： 本书将围绕一些当下主流且易于上手的工具和库进行讲解，如Python（Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly）及SQL语言，帮助读者快速上手。 您将从本书中学到： 如何从杂乱的数据中提取有价值的信息。 如何运用统计学知识和分析方法来理解数据。 如何选择和设计恰当的可视化图表来呈现数据。 如何构建能够驱动决策的数据分析流程。 如何将数据转化为有说服力的洞察，并有效地进行沟通。 目标读者： 对数据分析和可视化感兴趣的初学者。 需要处理和分析数据的业务分析师、市场营销人员、产品经理。 希望提升数据处理和分析技能的学生。 寻求系统化学习数据分析与可视化方法的从业者。 掌握数据分析与可视化的能力，在当今数据驱动的时代变得越来越重要。本书将是您开启数据探索之旅的得力助手，帮助您成为一名更具竞争力的数据素养人才。

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**评价四** 坦白说，我最初买这本书是抱着试试看的心态，因为市面上的“教程”大多内容浮于表面，难以满足我日常工作中处理非标准问题的需求。然而，这本书完全打破了我的刻板印象。它的语言风格非常“口语化”，但在讲解技术难题时，却又精准得如同教科书，这种平衡感把握得恰到好处。让我感觉作者就像一位坐在旁边的资深同事，耐心地手把手教我解决那些看似无解的难题。特别是在涉及数据可视化那一章，它不仅展示了如何生成标准图表，还花了大量篇幅讲解如何通过自定义脚本来创建那些“教科书上没有”的、能一目了然揭示数据内在规律的非常规图形。这本书的配套资源（如果作者有提供在线代码库的话，我会给满分），让读者能够边读边练，及时反馈，这种互动式的学习体验非常棒。它真正做到了将“数学思维”融入到“软件操作”之中，培养读者的抽象建模能力。

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**评价一** 这本书的排版真是让人眼前一亮，那种简约而不失专业的感觉，特别适合需要快速查阅资料的读者。我刚拿到手的时候，就被它那种严谨的逻辑结构所吸引。作者在介绍概念时，总能用最精炼的语言直击要害，避免了过多冗余的理论铺垫，这对于实战型用户来说简直是福音。举个例子，在讲解某个高级算法时，作者并没有花大篇幅去推导公式，而是直接给出了在特定软件环境中如何高效实现的步骤和代码示例，这极大地提升了学习效率。我个人尤其欣赏的是，它在不同软件工具之间的切换处理得非常自然，好像作者在引导读者在各种“工具箱”里游刃有余地挑选最适合当前问题的利器。不过，对于初学者来说，可能需要一定的背景知识作为支撑，否则可能会觉得有些概念跳跃性太强，需要多花点时间去消化。整体而言，这是一本将理论与实践完美结合的工具书，内容密度高，信息量大，是技术人员案头必备的参考手册。

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**评价三** 我是一个偏向于图形学和数值分析方向的读者，这本书对这方面的覆盖广度和深度都超出了我的预期。以往我接触的同类书籍往往侧重于某一特定领域的应用，而这本书巧妙地搭建了一个宏观的框架，让你看到不同数学分支在不同软件平台上的交叉点和共通性。最让我印象深刻的是它对“优化问题”的处理方式，它没有局限于单一的求解器，而是对比了多种主流软件内置求解器的性能差异、收敛速度和对初值敏感性的分析，这种多维度对比的叙述方式极具启发性。此外，作者在每一个章节末尾设置的“陷阱与对策”小栏目非常实用，提前预警了读者在实际操作中容易遇到的数据溢出、精度丢失等问题，并且给出了清晰的规避方案。这本书的价值在于它教会我们如何像一个经验丰富的老工程师一样去审视和使用这些强大的计算工具，而不是仅仅做一个机械的操作员。

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**评价二** 说实话，这本书给我的第一印象是“厚重”，不仅仅是物理上的厚度，更是内容上的扎实。它不是那种只停留在表面概念的“入门指南”，而是深入到了软件背后的数学原理和实现细节。我特别喜欢作者在讲解复杂模型时，会穿插一些历史背景和发展脉络，这使得枯燥的公式和函数变得有血有肉，让人更容易理解其设计初衷。比如，当涉及到统计建模的部分，书中对不同分布函数的拟合优度检验讲解得极为细致，不仅展示了操作步骤，还探讨了每一步选择特定参数背后的统计学意义，这对于我这种追求知其所以然的人来说，简直是醍醐灌顶。唯一的不足可能在于，由于内容涉及的软件版本更新较快，某些特定界面的截图和按钮位置可能与最新的软件版本略有出入，但这并不影响核心知识的吸收，需要读者具备一定的自我适应能力。总而言之，这是一本需要静下心来细品的深度学习资料，它提供的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”的答案。

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**评价五** 这本书最独特的地方，在于它对“效率”的极致追求。在我的日常工作中，时间就是金钱，尤其是在处理大规模数据集或进行迭代模拟时。这本书在很大程度上帮我优化了工作流程。它没有浪费笔墨在解释读者已经熟知的基础概念上，而是直奔主题，提供了大量经过实战检验的“加速技巧”和“批处理脚本”范例。比如，在处理矩阵运算时，书中对比了不同软件底层库的调用效率，并给出了在特定硬件架构下性能最优的函数组合，这对于追求极致性能的计算任务来说，是无价的知识。阅读过程中，我数次停下来，立刻在自己的项目中尝试了书中介绍的新方法，并立即看到了运行时间的显著缩短。这本书的深度和广度意味着它可能不适合那些只想做最基本计算的新手，但对于那些渴望从“会用”跨越到“精通”的专业人士而言，它无疑是一本里程碑式的参考资料，是通往高效能计算的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

非常基础。。。乃至简单

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大概翻阅了下，书中简单介绍了常用的数学软件，可以用来了解，入门有些难度。无意中看到LaTeX软件的创始人竟然是《程序设计艺术》的作者排版时嫌弃当时的排版软件太难用然后自己做了个。。。

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非常基础。。。乃至简单

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大概翻阅了下，书中简单介绍了常用的数学软件，可以用来了解，入门有些难度。无意中看到LaTeX软件的创始人竟然是《程序设计艺术》的作者排版时嫌弃当时的排版软件太难用然后自己做了个。。。