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出版者:

作者:Fulton, Jennifer

出品人:

頁數:512

译者:

出版時間:2008-9

價格:$ 73.08

裝幀:

isbn號碼:9780135045015

叢書系列:

圖書標籤:

• Excel 2007
• Microsoft Excel
• 辦公軟件
• 電子錶格
• 數據分析
• 教程
• 學習
• 辦公技巧
• 軟件操作
• 計算機

掌控數據，洞悉未來：深入解析《高級數據分析與可視化實戰指南》 本書並非關於二十年前的電子錶格軟件，它是一扇通往現代數據科學核心領域的門戶。 本書旨在為那些渴望超越基礎計算，真正利用數據驅動決策的專業人士、分析師、以及有抱負的數據科學傢提供一套係統、前沿且高度實用的技能框架。我們聚焦於當前主流、高效率的分析工具和方法論，幫助讀者構建起一套強大的數據處理、建模和溝通能力。 導論：從數據迷霧到洞察先機 在當今信息爆炸的時代，原始數據如同未經提煉的礦石，價值有限。本書的第一部分，我們將構建現代數據分析的底層邏輯。 新一代數據思維模型構建： 我們將摒棄陳舊的、以單個文件為中心的思維定式，轉而擁抱大數據集的處理範式。探討描述性統計、推斷性統計以及診斷性分析之間的關鍵區彆，強調“提齣正確的問題”比“得到正確的答案”更為重要。 現代工具生態概覽： 簡要介紹當前數據分析的主流工具鏈（如Python生態下的Pandas、NumPy，以及R語言環境），為後續深入學習奠定宏觀認識。重點在於理解不同工具在處理規模、速度和特定任務上的優勢與局限性。 數據倫理與隱私保護基礎： 在處理敏感信息時，閤規性是基石。本章將引入GDPR、CCPA等數據隱私框架的核心原則，教授如何在分析過程中實現數據脫敏和匿名化處理的最佳實踐。 第一篇章：數據采集、清洗與預處理的藝術 數據的質量直接決定瞭分析的上限。本篇將用大量實戰案例，教授如何將“髒數據”轉化為可信賴的輸入。 復雜數據源的集成與ETL流程設計： 學習如何從關係型數據庫（SQL Server, PostgreSQL）、NoSQL數據庫（MongoDB 基礎概念），以及Web API中可靠地提取數據。重點講解如何設計健壯的、可重復執行的ETL（提取、轉換、加載）腳本。 高效數據清洗技術（基於腳本化工具）： 告彆手動點擊和公式拖拽。我們將深入講解使用編程語言庫進行大規模數據清洗的效率優勢。 缺失值處理策略： 不僅僅是刪除或均值填充。探討基於預測模型（如MICE多重插補）的高級填充技術，以及何時應保留缺失信息作為特徵。 異常值檢測與穩健統計： 介紹基於IQR、Z-Score的傳統方法，並引入更適用於非正態分布數據的隔離森林（Isolation Forest）等機器學習異常檢測算法。 數據標準化與規範化： 深入解析Min-Max縮放、Z-Score標準化，以及對非綫性數據的Box-Cox變換，確保數據符閤模型訓練的要求。 特徵工程基礎： 數據分析師的核心競爭力之一。本章詳細介紹如何從現有字段中創造齣新的、更具解釋力的特徵，包括時間序列特徵提取、文本數據的N-gram處理，以及分類變量的獨熱編碼（One-Hot Encoding）與目標編碼（Target Encoding）。 第二篇章：深度統計建模與預測分析 本部分是本書的核心，著重於如何從數據中提取深層關係並進行可靠的預測。 迴歸分析的進階應用： 多元綫性迴歸的假設檢驗與診斷： 重點講解多重共綫性（VIF檢測）、異方差性（White檢驗）的識彆與修正方法（如嶺迴歸L2或Lasso迴歸L1）。 非綫性建模： 引入廣義綫性模型（GLM），如邏輯迴歸（用於分類問題）和泊鬆迴歸（用於計數數據）。 時間序列分析與預測： 掌握處理具有時間依賴性的數據的專業方法。 平穩性檢驗與差分處理： ADF檢驗與季節性分解。 經典模型： ARIMA、SARIMA模型的建立、參數選擇（ACF/PACF圖解讀）與診斷。 現代方法簡介： 引入Prophet等適用於業務場景的自動化時間序列工具。 分類與聚類的高級應用： 決策樹與集成學習： 深入剖析隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM），解釋它們如何通過集成策略提高預測精度和穩定性。 無監督學習： K-Means聚類的優化選擇（肘部法則、輪廓係數）以及層次聚類在市場細分中的應用。 第三篇章：數據敘事與可視化的高效傳達 再好的分析，如果不能有效溝通，其價值都會大打摺扣。本篇聚焦於如何將復雜的分析結果轉化為清晰、有影響力的視覺故事。 可視化理論與認知心理學： 理解人腦如何處理視覺信息，選擇最恰當的圖錶類型（如對比選擇條形圖而非餅圖，使用散點圖矩陣展示多變量關係）。 交互式儀錶闆設計原則（基於現代BI工具）： 用戶體驗優先： 設計清晰的導航結構、閤理的布局層次。 有效過濾與下鑽機製： 教會用戶如何通過交互元素自我探索數據，而不是被動接收信息。 度量衡的統一與清晰標注： 確保所有圖錶的可讀性，避免圖錶“噪音”。 敘事性報告的構建： 如何構建一個從“數據點”到“商業行動”的完整邏輯鏈條。講解“SCQA”（情境-衝突-問題-答案）框架在數據報告中的應用。 結語：邁嚮持續學習的數據之路 本書的最後部分，將引導讀者建立一個持續迭代的學習和實踐體係，確保所學知識能夠跟上數據科學領域的快速發展步伐。 模型評估與驗證的嚴謹性： 深入探討交叉驗證（Cross-Validation）的各種策略，理解過擬閤與欠擬閤的權衡，並掌握精確度、召迴率、F1分數、ROC麯綫等關鍵評估指標的業務含義。 自動化與部署概念： 簡要介紹如何將分析流程腳本化，並進行簡單的自動化調度，確保分析結果的時效性。 本書的深度和廣度旨在讓讀者從一個熟悉電子錶格操作的用戶，蛻變為一個能夠獨立設計、執行、評估復雜數據項目的現代數據分析師。這是一場關於思維方式和技術工具的全麵升級。

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