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出版者:清华大学

作者:包婵娟//张璇

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2009-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787302187042

丛书系列:

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深入探索数据之美：现代数据分析与可视化实战指南 本书旨在为读者提供一套系统、前沿且高度实用的数据分析与可视化解决方案。我们不再局限于传统电子表格软件的范畴，而是将目光投向更广阔、更强大的数据生态系统，聚焦于如何从海量、异构的数据中提取价值，并以清晰、有力的视觉方式进行沟通。 第一部分：数据思维的重塑与现代工具链入门 在信息爆炸的时代，数据本身已不再稀缺，稀缺的是洞察力。本书首先致力于建立现代数据分析师所需的核心思维模式——数据驱动型思维（Data-Driven Mindset）。我们将探讨如何定义正确的问题、如何构建合理的假设，以及如何将业务目标转化为可量化的数据指标。 随后，我们将引入构建现代数据工作台的关键组件。我们不会花费笔墨描述过时的软件操作，而是直接切入行业标准工具的使用。 1. Python在数据科学中的基石： 本部分将详细介绍使用Python进行数据处理的基础。重点放在Pandas库的核心操作，包括数据清洗（处理缺失值、异常值检测与修复）、数据转换（透视、合并、重塑）以及高效的数据索引与切片技术。我们将通过真实的商业案例，演示如何使用向量化操作来替代低效的循环，从而实现性能的飞跃。 2. SQL：结构化数据的核心语言： 掌握SQL是与任何关系型数据库或数据仓库交互的必备技能。本书将教授高级SQL技巧，超越简单的SELECT和JOIN。内容涵盖窗口函数（ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD）在复杂序列分析和时间序列比较中的应用，CTE（Common Table Expressions）在解构复杂查询逻辑中的作用，以及如何理解和优化查询执行计划，确保大规模数据集查询的高效性。 3. 版本控制与协作：Git/GitHub基础： 数据项目需要透明和可追溯性。我们将介绍如何使用Git进行代码和分析脚本的版本控制，确保实验的可重复性。这对于团队协作至关重要，理解分支、合并与解决冲突，是现代数据项目管理的标准流程。 第二部分：深度数据处理与特征工程 数据清洗只是第一步，真正的价值在于从原始数据中“制造”出有意义的特征。本部分深入探讨如何通过编程手段丰富和转换数据。 1. 时间序列的精细化处理： 讲解如何处理日期和时间数据，包括频率转换（重采样）、时间窗口聚合（滚动计算）以及处理时区问题。我们将展示如何利用时间特征（如星期几、是否节假日）来增强预测模型的表现力。 2. 非结构化数据的初步探索： 尽管本书主要关注结构化数据，但会涵盖文本数据的初步处理方法，例如使用正则表达式（Regex）从自由文本字段中提取关键信息，以及基础的文本向量化方法，为后续的自然语言处理（NLP）打下基础。 3. 特征工程的艺术： 详细介绍数据转换的策略，包括对数转换、Box-Cox转换以满足模型假设；独热编码（One-Hot Encoding）与目标编码（Target Encoding）在分类变量处理上的优劣比较；以及如何通过特征交叉（Feature Crossing）来捕获变量间的复杂交互作用。 第三部分：数据可视化——讲故事的艺术 原始数据和复杂的统计输出难以直观传达信息。本部分专注于利用强大的可视化工具将分析结果转化为引人入胜的叙事。 1. Matplotlib与Seaborn的精妙结合： 深入讲解Python中两大主流绘图库的用法。我们不仅教授如何生成标准的条形图、折线图，更侧重于定制化图表。包括如何创建多轴图、小提琴图（Violin Plots）来展示分布细节，以及如何通过颜色映射和注释有效突出关键洞察。 2. 交互式可视化与探索：Plotly/Dash： 介绍构建交互式Web报告的能力。读者将学会如何使用Plotly创建用户可以自行筛选、缩放的动态图表，并进一步使用Dash框架将这些图表集成到功能完备的分析仪表板中，实现数据的实时探索。 3. 可视化设计的原则与陷阱： 强调视觉传达的伦理与效率。我们将探讨如何选择最适合展示特定类型数据的图表类型（例如，用散点图展示相关性而非堆叠柱状图），如何避免误导性的轴截断或不当的颜色选择，确保信息传递的准确性和公正性。 第四部分：构建和评估分析模型 数据分析的终极目标往往是预测或分类。本部分聚焦于Scikit-learn生态系统，提供一个完整的建模流程框架。 1. 监督学习基础： 详细介绍线性回归、逻辑回归的原理及其在商业场景中的应用（如客户流失预测、销售额预测）。强调模型假设的验证和残差分析的重要性。 2. 决策树与集成方法： 讲解决策树如何直观地模拟决策过程。重点转向更强大的集成学习方法，如随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines - GBM/XGBoost/LightGBM），分析它们如何通过组合弱学习器来提高预测精度和鲁棒性。 3. 模型性能的量化评估： 阐述如何正确评估模型性能，而非仅仅依赖准确率（Accuracy）。内容包括混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线和AUC值的实际解释。我们将演示如何使用交叉验证（Cross-Validation）来评估模型在新数据上的泛化能力，并讨论过拟合与欠拟合的诊断与解决策略。 本书特色总结： 本书专注于实战操作和现代工具栈的结合，强调从“会用”到“精通”的跨越。我们通过一系列精心设计的“端到端”项目贯穿始终，确保读者不仅掌握单个函数的用法，更能理解分析流程的整体逻辑。本书是为那些希望将数据分析能力提升到专业水平，并准备好应对复杂、真实世界数据挑战的学习者量身定制的进阶指南。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那股子鲜亮的蓝色和银灰色的搭配，透着一股子“专业又好用”的劲儿，一下子就把我从一堆厚重的技术手册里给勾了出来。我本就是个对软件操作有热情，但又极其怕那种枯燥理论的“半吊子”用户，拿到手翻开目录，发现它讲的都是些实实在在能立马搬到工作台上用的“绝招”。比如，它对数据透视表的讲解，简直是手把手拉着你从零开始搭建模型，那种层层递进的讲解方式，让我这个以前只敢用鼠标点几下的“小白”，竟然敢自己动手去调整字段和切片器了。最让我惊喜的是，它不是那种只教你怎么“按哪个键”的书，它更像是一个资深同事在你旁边低声指导，告诉你“在这个场景下，用这个函数比你原来想的那个效率高三倍”。特别是关于条件格式的进阶应用那一章，作者竟然能把那些复杂的规则组合出花来，做出来的动态仪表盘，同事们看了都以为我偷偷报了个高级培训班呢。这本书的排版也特别友好，大量的截图配上简洁的说明，哪怕是咖啡溅到纸页上也不影响阅读，这对于我这种经常在工位和会议室间奔波的人来说，简直是救星。

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我个人对任何带有“总动员”字样的书籍都抱有一种审慎的态度，总担心它会变成一本大杂烩，什么都讲一点但什么都不精。然而，这本关于Excel 2007的指南，彻底打消了我的疑虑。它真正的价值在于系统性地梳理了在那个特定版本下，处理“中大型数据集”的完整工作流。我注意到作者在讲解VLOOKUP的局限性之后，立马引入了INDEX/MATCH的组合，并且详细解释了为什么后者在处理复杂匹配场景时更具鲁棒性，这种循序渐进的“替换升级”思路，非常有利于用户建立正确的函数使用观。更别提书中对于“数据验证”功能在表单设计中的应用，它让原本只是用来限制输入的工具，变成了一个可以构建简单交互界面的基础模块。这本书的价值不在于教你学会Excel，而在于教会你如何把Excel从一个简单的电子表格工具，升级为一个强大的数据处理和报告生成平台。读完后，我感觉自己对2007这个经典的平台又有了全新的敬畏之心，它远比我过去认为的要强大得多。

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这本书的纸张质量和装帧设计，虽然是技术书籍，但拿在手里感觉很舒服，不是那种硬邦邦的教科书质感。在内容深度上，它成功地找到了一个完美的平衡点：既照顾了需要快速上手的新人，又没有敷衍那些想深入挖掘潜力的老手。我尤其赞赏它在图表制作部分的讲解。很多人做出来的图表，要么是色彩搭配像“灾难现场”，要么就是信息密度过低。这本书里详细讲解了如何利用“次坐标轴”来展示不同量纲的数据关系，以及如何通过精细调整图表元素的颜色和标签位置，来突出核心结论。它甚至提到了如何将图表“嵌入”到报告的特定位置，让视觉冲击力瞬间提升好几个档次。我用书中教的方法做了一个关于销售额和毛利率对比的组合图，结果在部门周会上，那个图表成了焦点，领导甚至直接让我把制作思路分享给其他同事。这充分说明了，书里教的不是花架子，而是真正能提高“汇报质量”的硬核技巧。

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说实话，我买过不少号称“精通”Excel的书，大部分读完感觉就像是把微软官方的帮助文档又重新整理了一遍，干巴巴的，吃了灰也没啥味儿。但这本《Excel 2007表格处理及应用技巧总动员》，给我的感觉完全不同，它充满了“实战经验的沉淀”。我特别欣赏作者处理“数据清洗”那一部分的思路。以往我处理重复数据，要么是靠眼睛盯，要么就是用最基础的“删除重复项”功能，费时费力。这本书里详细拆解了如何结合“查找与引用”函数和一些巧妙的公式组合，来实现数据的精准匹配和去重，而且还附带了大量的实际案例背景，比如“处理供应商发货清单比对”、“清理客户报名表信息冗余”等等，这些都是我日常工作中的痛点。看完那一节，我感觉自己像学会了武林秘籍里的“点穴”功夫，原来那些看似头疼的脏数据，竟然能被这样干净利落地解决掉。它不只是教你操作步骤，更重要的是教会你一种“思考方式”，即如何用Excel的逻辑结构去解构复杂的业务问题，这种思维层面的提升，比单纯记住几个快捷键重要得多。

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我一直觉得，对于办公软件的学习，如果不能快速转化为生产力，那投入的时间都是一种浪费。这本书的节奏感把握得非常好，它没有一开始就堆砌那些让人望而生畏的VBA代码，而是把重点放在了如何最大化利用2007版本中那些被严重低估的基础功能上。比如，书中关于“外部数据连接”和“数据导入导出”的章节，我过去一直以为那是IT部门才需要管的事，但作者展示了如何通过简单的设置，让Excel直接从一个共享文件夹的多个CSV文件中自动抓取数据并汇总，整个过程几乎不需要手动干预。这对我负责的季度报告工作来说，简直是效率的飞跃，以前需要花大半天时间手动复制粘贴合并的活儿，现在只需要刷新一下工作簿。这种“搭好骨架，让软件自己运转”的理念，是很多初级教程里没有深入探讨的。而且，书里特别提到了针对2007版本界面的一些特定优化技巧，比如自定义快速访问工具栏的布局，这些都是针对特定版本的“独家秘籍”，而不是那种放之四海而皆准的通用知识。

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老爹的书，彩页附光盘

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