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页数:279

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出版时间:2009-1

价格:30.00元

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isbn号码:9787563517107

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 程序设计
• 编程
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
• 软件开发
• 教材
• 入门
• 学习

《Python数据分析实战》 内容概要： 本书旨在为读者提供一个系统、深入且实用的Python数据分析学习路径。从基础概念到高级技巧，本书全面覆盖数据采集、清洗、处理、可视化以及建模的全过程，帮助读者掌握利用Python进行数据分析的必备技能。 第一部分：数据分析基础与Python入门 数据分析的意义与流程： 详细阐述数据分析在现代社会中的重要性，介绍典型的数据分析流程，包括问题定义、数据获取、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型构建、模型评估与部署等关键步骤。 Python语言基础回顾： 针对可能接触过其他编程语言的读者，快速回顾Python的核心语法，包括变量、数据类型（数字、字符串、列表、元组、字典、集合）、控制流（条件语句、循环语句）、函数定义与调用。 Python核心库介绍： 重点介绍数据分析领域最常用的几个Python库： NumPy： 讲解NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片、数学运算、广播机制以及常用函数，强调其在数值计算方面的强大能力和效率。 Pandas： 深入剖析Pandas的两个核心数据结构——Series和DataFrame。详细讲解数据加载（CSV, Excel, SQL等）、数据选择与过滤、数据对齐、缺失值处理（填充、删除）、重复值处理、数据分组与聚合（groupby）、数据合并与连接（merge, join, concat）、数据重塑（pivot, melt）等操作，为后续的数据清洗和转换奠定坚实基础。 第二部分：数据探索与可视化 探索性数据分析（EDA）： 描述性统计： 讲解如何使用Pandas计算数据的基本统计量，如均值、中位数、方差、标准差、最小值、最大值、四分位数等，以及如何通过`.describe()`方法快速获取概览。 数据分布分析： 介绍如何通过直方图、密度图等可视化手段分析单个变量的分布情况，识别偏态、峰度等特征。 变量间关系探索： 讲解如何使用散点图、箱线图、小提琴图等可视化工具探索变量之间的关系，识别相关性、聚类等模式。 相关性分析： 详细介绍相关系数（Pearson, Spearman）的计算与解读，以及如何利用热力图（heatmap）直观展示变量间的相关性矩阵。 数据可视化技术： Matplotlib： 介绍Matplotlib作为基础绘图库的使用，包括创建各种图形（折线图、柱状图、散点图、饼图、雷达图等）、定制图形元素（标题、轴标签、图例、颜色、线型）、子图的绘制以及图形的保存。 Seaborn： 讲解Seaborn在Matplotlib基础上的扩展，提供更美观、更高级的统计图形绘制功能，如分布图、分类图、回归图、矩阵图等，以及如何利用Seaborn轻松实现对数据进行分组和多变量的可视化。 交互式可视化（可选）： 简要介绍Plotly或Bokeh等库，展示如何创建交互式图表，增强用户体验。 第三部分：数据预处理与特征工程 数据清洗与转换： 缺失值处理： 深入探讨多种缺失值处理策略，包括删除（行/列）、均值/中位数/众数填充、插值法（线性、多项式）以及使用模型预测填充。 异常值检测与处理： 介绍基于统计（Z-score, IQR）和可视化（箱线图）的异常值检测方法，以及如何处理异常值（删除、替换、截断）。 数据类型转换： 讲解如何处理文本数据（如日期、分类变量）、数值数据（如单位统一、数值缩放），以及如何将数据转换为适合建模的格式。 特征工程： 特征提取： 介绍如何从原始数据中提取有用的特征，例如： 文本特征提取： Bag-of-Words（词袋模型）、TF-IDF（词频-逆文档频率）。 日期/时间特征提取： 从日期字段中提取年、月、日、星期、季度等。 特征转换： 编码处理： One-Hot Encoding（独热编码）用于处理分类变量，Label Encoding（标签编码）用于序数变量。 数值特征缩放： Min-Max Scaling（最小-最大缩放）、Standardization（标准化/Z-score标准化），解释其对某些算法（如梯度下降、SVM、KNN）的重要性。 多项式特征： 增加特征的非线性关系。 特征选择： 介绍过滤法（相关性）、包裹法（递归特征消除）和嵌入法（Lasso回归）等特征选择技术，以提高模型性能并减少维度。 第四部分：统计建模与机器学习入门 概率与统计基础回顾： 简要回顾与建模相关的概率论概念（概率分布、期望、方差）和统计推断（假设检验、置信区间）。 回归分析： 线性回归： 讲解简单线性回归和多元线性回归的原理、模型假设、系数解释，以及如何使用Statsmodels或Scikit-learn进行拟合和评估（R²，Adjusted R²，MAE，MSE，RMSE）。 正则化回归（Ridge, Lasso）： 介绍L1和L2正则化的概念及其防止过拟合的作用。 分类模型入门： 逻辑回归： 介绍逻辑回归的原理，如何用于二分类问题，以及评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC）。 K近邻（KNN）： 讲解KNN的原理和应用。 决策树： 介绍决策树的构建过程、剪枝策略以及可解释性。 模型评估与选择： 详细讲解交叉验证（K-Fold Cross-Validation）的重要性，如何避免模型过拟合和欠拟合，以及如何根据业务需求选择合适的评估指标。 第五部分：案例分析与实践 真实世界数据分析项目： 通过精心设计的若干案例，贯穿本书前面章节所学的知识点。例如： 用户行为分析： 分析电商平台用户点击流数据，预测用户购买倾向。 销售预测： 基于历史销售数据，构建模型预测未来销量。 文本情感分析： 分析用户评论，判断产品情感倾向。 数据分析工具与工作流： 演示如何整合Jupyter Notebook/Lab，利用Git进行版本控制，以及构建端到端的数据分析工作流。 本书特点： 循序渐进： 从基础知识点出发，逐步深入到高级概念和技术。 理论与实践结合： 每一个概念的讲解都辅以代码示例和清晰的解释，并配以实际案例进行巩固。 代码易懂： 所有代码均经过精心设计和测试，力求简洁、高效且易于理解。 实战导向： 聚焦于解决实际数据问题，教授读者如何将理论知识应用于真实场景。 实用工具： 重点介绍在数据科学领域广泛应用的标准Python库，帮助读者快速掌握行业通用技能。 本书适合对数据分析感兴趣的初学者、希望提升Python数据分析能力的程序员、以及需要从数据中挖掘价值的业务分析师、市场营销人员和产品经理。阅读本书后，读者将能够独立完成常见的数据分析任务，并为进一步学习更高级的机器学习和深度学习技术打下坚实基础。

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这本书的风格是那种非常注重“实践检验”的学者派。我尤其喜欢它在每一章末尾设置的那些“进阶挑战”和“陷阱分析”。这些练习题往往不是那种简单的“打印九九乘法表”的入门级水题，而是涉及多线程同步、虚继承带来的开销、或者特定编译器优化下的行为预测。它们迫使你跳出IDE的舒适区，真正去思考底层机制。比如，书中对多线程并发编程的介绍，虽然可能不是全书最核心的部分，但它清晰地阐述了数据竞争（Data Race）的定义，并介绍了`std::mutex`和`std::atomic`的使用场景。作者似乎相信，只有在解决真实世界问题的过程中，那些抽象的知识点才会真正被内化。我发现自己常常被一个“小小的”陷阱题卡住好几个小时，但一旦想通，那种知识点被“点亮”的感觉，远比听一次讲座来得深刻。这本书更像是一本需要你“动手去征服”的武功秘籍，而不是一本可以轻松翻阅的杂志。

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这本厚重的《C++程序设计》摆在案头，第一眼的感觉就是扎实，封面设计虽然不算惊艳，但那种沉稳的蓝灰色调，让人联想到严谨的学术气息。我翻开目录，对它寄予了很高的期望，因为我的C++基础确实有些薄弱，尤其是在指针和内存管理这些“硬骨头”上总是绕不出来。这本书的排版清晰，代码示例的缩进和注释都做得非常规范，这对于初学者来说简直是福音，毕竟阅读清晰的代码本身就是一种学习。我特别欣赏它在开篇对C++历史和面向对象思想的梳理，没有急于直接抛出复杂的语法，而是先打好了理论地基。书中对类和对象的讲解循序渐进，从最简单的结构体开始，逐步引入封装、继承和多态，这种由浅入深的教学方式，让我这个曾经被继承体系搞得焦头烂额的人，终于有了一种“豁然开朗”的感觉。作者似乎很懂得读者的痛点，每当一个新的复杂概念出现时，总会配上一段非常生活化的比喻，比如用“图书馆管理员”来比喻构造函数和析构函数，一下子就把抽象的内存操作变得具体可感了。这本书显然不是那种只追求速度的“速成手册”，它更像一位耐心的导师，引导你一步步踏入C++的殿堂，享受那种掌控复杂系统的成就感。

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从整体结构来看，《C++程序设计》的叙事逻辑非常流畅，它成功地避免了许多技术书籍常见的“知识点堆砌”问题。它的优点在于，它构建了一个完整的知识体系框架，而不是零散的知识点。初学者可以从头开始，稳扎稳打地建立起对C++复杂特性的整体认知；而有一定经验的开发者，也可以将它作为一本精密的参考手册，用来查阅和复习那些容易遗忘的边缘细节，比如`volatile`关键字的真正含义，或者函数调用约定对栈帧的影响。书中对C++新标准特性的引入也处理得非常得体，它不是简单地罗列C++11、14、17带来的语法糖，而是将这些新特性放在旧有机制的演进背景下进行讲解，使得读者能够清晰地看到语言进步的脉络。这本书带给我的最大收获，是一种对程序设计“审美”的提升——明白了如何写出不仅功能正确，而且在结构上优雅、在性能上高效的代码。它成功地将一门被认为过于复杂的语言，变得既权威又平易近人。

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我对这本书的评价，很大程度上取决于它处理异常处理和内存管理的态度。很多教材在涉及动态内存分配时，往往只是一笔带过，仿佛程序员只需要学会`new`和`delete`就万事大吉了。但这本书则不然，它用了相当大的篇幅，深入剖析了RAII（资源获取即初始化）原则，并将其与智能指针（`unique_ptr`、`shared_ptr`）的实践完美结合。阅读这部分内容时，我仿佛进行了一次深入的“内视”，看清了C++是如何在高性能和安全性之间寻求平衡的。它不仅仅教你如何写出能跑的代码，更重要的是教你如何写出健壮的、不容易在生产环境中崩溃的代码。异常安全性的讨论更是细致入微，从强异常安全到弱异常安全，不同的保证级别如何通过代码结构来实现，都有详尽的图示和代码流程分析。这种对程序“韧性”的关注，让我深刻体会到，真正的C++编程高手，都是在处理好边界情况和资源回收这些细节上见真章的。对于任何想从事系统级或高性能计算领域的开发者来说，这本书在内存和资源管理上的深度讲解，是无价之宝。

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说实话，我拿到这本书的时候，内心是有些忐忑的，毕竟市面上C++的书籍汗牛充栋，很多都写得晦涩难懂，要么就是过于偏重某个库的介绍，而忽略了语言核心的精髓。然而，《C++程序设计》在处理模板和泛型编程这一块的表现，绝对是超乎预期的亮点。通常模板的讲解总是伴随着编译错误的噩梦，但这本书用一系列精心设计的、由简到繁的模板实例，让我清晰地理解了模板的实例化过程、特化以及SFINAE的基本思想。作者并没有止步于讲解“如何使用”模板，而是深入探讨了“为什么需要”模板，以及模板元编程的一些入门概念。更值得称赞的是，它对标准模板库（STL）的介绍，不再是简单罗列容器和算法的API文档，而是将其置于泛型编程的背景下进行讲解，让你明白`std::vector`和`std::list`在底层设计哲学上的差异，以及它们与迭代器概念的紧密耦合。这种深度解析，使得STL不再是一个需要死记硬背的工具箱，而是一套可以被我们灵活驾驭的强大工具集。我感觉这本书的作者对C++标准有着深刻的理解，能够将那些看似枯燥的语言特性，转化为富有逻辑美感的程序设计范式。

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