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出版者:

作者:高海霞

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2009-3

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787542741547

丛书系列:

图书标签:

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《Python数据分析实战指南：从入门到精通》 图书简介 在当今这个数据爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。本书《Python数据分析实战指南：从入门到精通》旨在为读者提供一套全面、深入且极具操作性的 Python 数据分析学习路径。我们专注于将理论知识与海量的真实世界案例相结合，确保读者在掌握核心技术的同时，能够立即应用于实际工作场景中。 本书核心内容概述 本书内容架构清晰，逻辑严密，从 Python 语言基础的快速回顾，到数据处理的精深技术，再到可视化与建模的实战应用，层层递进，确保即便是编程新手也能稳步前行，而有经验的分析师也能从中发掘更高级的技巧。 第一部分：Python基础与环境搭建 (数据分析的基石) 在深入数据分析之前，稳固的 Python 基础是必不可少的。本部分将快速回顾或教授读者 Python 编程的核心概念，重点聚焦于数据分析所需的特性，而非通用编程的冗余细节。 1. Python 环境配置与工具链介绍： 详细介绍 Anaconda 发行版、Jupyter Notebook/Lab 的安装、配置与高效使用技巧。讲解如何利用虚拟环境管理不同的项目依赖，避免版本冲突。 2. Python 基础语法回顾： 快速过一遍变量、数据类型（尤其是集合类型）、控制流（循环与条件判断）和函数定义。特别强调列表推导式和生成器的效率优势。 3. 面向对象编程（OOP）在数据科学中的应用： 介绍类、对象的基本概念，展示如何利用面向对象思想构建可复用、模块化的数据处理管道（Pipelines）。 第二部分：Numpy——科学计算的利器 (高效处理数值) Numpy 是 Python 科学计算的基石，掌握其数组操作的效率是进行大规模数据处理的前提。 1. Numpy 数组（ndarray）的创建与属性： 深入讲解 ndarray 的维度、形状（shape）、数据类型（dtype）及其内存布局。 2. 向量化操作与广播机制（Broadcasting）： 这是 Numpy 性能的核心所在。通过大量实例，清晰阐述广播机制的运作原理，指导读者如何彻底摆脱低效的 Python 循环。 3. 数组的索引、切片与维度操作： 讲解花式索引（Fancy Indexing）、布尔索引，以及如何使用 `reshape`、`transpose`、`stack` 等函数灵活地重塑数据结构。 4. 线性代数基础操作： 覆盖矩阵乘法、转置、求逆、特征值分解等在数据降维和统计建模中常用的基础运算。 第三部分：Pandas——数据处理的核心引擎 (数据清洗与转换的艺术) Pandas 库是数据分析师日常工作的主力军，本书将用最详尽的篇幅讲解其两大核心结构：Series 和 DataFrame。 1. Series 与 DataFrame 详解： 深入理解它们的结构、索引（Index）的重要性及其对齐特性。 2. 数据输入与输出（I/O）： 详细介绍如何高效读取 CSV、Excel、JSON，以及高性能的 Parquet 和 HDF5 文件。讲解读取参数对性能和内存占用的影响。 3. 数据清洗与预处理的实战技巧： 缺失值处理： 识别、插补（均值、中位数、特定值、插值法）以及删除策略的权衡。 数据类型转换与格式化： 处理日期时间（Datetime）的高级功能，例如时区处理、时间序列重采样。 重复值处理与唯一值分析。 4. 数据重塑与聚合： 分组聚合（Groupby）： 掌握 `groupby()` 结合 `agg()`、`transform()` 和 `filter()` 的强大功能，实现复杂的组内统计分析。 数据合并与连接： 深入讲解 `merge()` 和 `join()`，区分 SQL 风格的内连接、左连接、右连接与外连接，处理多级索引的连接。 透视表（Pivot Tables）与交叉表（Crosstab）： 快速生成汇总报告。 第四部分：数据可视化——洞察力的窗口 (从数据到故事) 数据可视化是将分析结果有效传达的关键。本书将重点介绍 Matplotlib 和 Seaborn 这两个行业标准库。 1. Matplotlib 深度解析： 掌握 Figure、Axes、Artist 的层级结构，学会精细控制图表的每一个元素（标题、标签、图例、坐标轴）。 2. Seaborn 统计图表库： 专注于使用 Seaborn 快速绘制高质量的统计图表，包括分布图（直方图、KDE）、关系图（散点图、回归图）和分类图。 3. 高级可视化技巧： 讲解如何绘制热力图（Heatmaps）、小提琴图（Violin Plots），以及如何使用 `FacetGrid` 对数据进行多维度切片可视化。 4. 交互式可视化简介（可选模块）： 简要介绍 Plotly 或 Bokeh，展示如何创建可交互的 Web 报告组件。 第五部分：统计分析与建模基础 (从描述到预测) 本部分将连接数据处理与高级的统计和机器学习模型，主要使用 `Statsmodels` 和 `Scikit-learn` 库。 1. 描述性统计分析： 使用 Pandas 内置方法和 `Statsmodels` 库进行更深入的统计描述，包括偏度、峰度、四分位数分布等。 2. 假设检验基础： 介绍 t-检验、方差分析（ANOVA）在数据验证中的应用。 3. 回归分析实战： 简单线性回归与多元线性回归： 使用 `Statsmodels` 输出完整的回归报告，深入理解 R-squared、P 值、系数解释。 模型诊断： 识别和处理多重共线性、异方差性等经典回归问题。 4. 机器学习入门（Scikit-learn 流程）： 介绍特征工程（特征缩放、独热编码）、模型选择（交叉验证）、性能评估指标（MSE, R2, 分类指标）以及基础的 K-近邻和决策树模型。 第六部分：性能优化与项目实践 (实战能力的飞跃) 优秀的分析不仅要准确，还要高效。 1. Pandas 性能调优秘籍： 探讨向量化操作的必要性，讲解 `apply()` 函数的使用陷阱，以及何时应切换到更快的替代方案（如 Numba 或 Dask 的概念介绍）。 2. 数据管道构建： 介绍如何将数据清洗、转换、分析和可视化过程封装成可复用的脚本和函数模块。 3. 综合案例分析： 通过至少两个完整的、跨越多个行业的真实数据集（例如：金融时间序列分析或客户流失预测），指导读者从数据获取到最终报告的完整分析流程。 本书的特点在于其高度的实操性。每章节都配有大量可运行的代码示例和练习题，旨在帮助读者“在做中学”，真正将数据分析技能内化于心，成为一名真正能从数据中提炼价值的专家。

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