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出版者:

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出品人:

页数:202

译者:

出版时间:2010-5

价格:25.00元

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isbn号码:9787115223395

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 电路分析
• 电子设计自动化

《数据驱动的商业洞察：Python实战指南》 图书简介 在当今数据爆炸的时代，如何从海量信息中提炼出有价值的洞察，已成为决定企业竞争力的核心要素。本书《数据驱动的商业洞察：Python实战指南》并非一本晦涩难懂的统计学或编程手册，而是一本面向业务实践者、市场分析师和数据探索者的实用操作指南。我们聚焦于如何运用现代数据处理工具，特别是Python生态系统中的强大库，将原始数据转化为可指导决策的商业智能。 本书的核心理念是“理论结合实践，快速产出价值”。我们深知，对于许多非专业的数据科学家而言，理解复杂的数学模型固然重要，但更迫切的是掌握一套行之有效的方法，能够快速地清洗数据、发现模式并进行有效的可视化展示。因此，全书内容围绕实际业务场景展开，旨在帮助读者建立一套从数据获取到洞察产出的完整工作流。 第一部分：数据基础与环境搭建——奠定坚实的分析基石 数据分析的第一步是准备好“原材料”。本部分将引导读者建立一个高效、稳定的Python分析环境。我们不会过多纠缠于操作系统的底层设置，而是直接切入Anaconda等集成环境的安装与配置，确保读者能够迅速投入到实际操作中。 Python生态快速入门： 介绍Python在数据科学领域的地位，重点讲解Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，这是进行交互式数据探索的最佳“画板”。我们将详细演示如何使用魔法命令（Magic Commands）来优化代码执行效率，并展示如何嵌入文本、公式和图像，将分析过程文档化。 Pandas核心精要： Pandas是数据处理的“瑞士军刀”。本书将摒弃冗长枯燥的API罗列，而是通过大量真实世界案例，讲解Series和DataFrame的创建、索引、切片与重塑。重点关注数据清洗的艺术：如何处理缺失值（插补策略的选择，如均值、中位数或基于模型的预测填充）、如何进行数据类型转换、如何合并与连接（Join/Merge）来自不同来源的数据集，确保数据的完整性和一致性。 数据获取与导入： 实践是检验真理的唯一标准。本章会详细讲解如何从最常见的数据源获取数据，包括CSV、Excel、JSON文件的读取，以及通过SQLAlchemy连接关系型数据库（如PostgreSQL或MySQL）提取数据。对于网络数据，我们将引入`requests`库进行简单的API调用，并初步接触使用`BeautifulSoup`或`Scrapy`进行轻量级网页抓取的基础知识，为后续的“大数据”分析做铺垫。 第二部分：描述性分析与数据可视化——揭示数据的内在故事 数据本身是沉默的，而可视化是让数据开口说话的桥梁。本部分专注于如何通过描述性统计和图形化手段，快速识别数据集中的关键特征、异常点和潜在关系。 描述性统计的业务解读： 我们将超越简单的平均值和标准差，重点讲解如何利用`describe()`方法，结合四分位数、偏度和峰度，对数据的分布形态进行业务层面的判断。例如，理解收入分布的偏态如何影响定价策略的制定。 Matplotlib与Seaborn的协同工作： 视觉化是沟通分析结果的关键。本书将侧重于使用Seaborn库来快速生成专业、美观的统计图表。内容涵盖： 分布探索： 直方图（Histogram）、核密度估计图（KDE Plot）和箱线图（Box Plot）在识别数据集中值、异常值和样本差异中的应用。 关系探究： 散点图（Scatter Plot）和回归线图（Regress Plot）在探查变量间线性关系时的有效性；热力图（Heatmap）在展示相关系数矩阵时的清晰度。 时间序列的直观展示： 针对销售、流量等时间相关数据，如何使用折线图有效地展示趋势、季节性和周期性波动。 交互式仪表板的雏形： 简要介绍Plotly或Bokeh等库的基础用法，展示如何创建可以缩放、悬停交互的图表，极大地增强了最终报告的说服力。 第三部分：面向业务的统计推断与建模初步 在描述性分析之后，我们需要进一步利用统计学工具对样本数据进行推断，并尝试构建预测模型。本部分强调的是业务应用的可解释性，而非模型理论的深度。 假设检验的业务场景应用： 读者将学习如何使用`SciPy`库进行A/B测试结果的统计显著性检验。例如，如何判断新网站设计带来的转化率提升是否真实有效，而非随机波动。我们将侧重于T检验、卡方检验的实际操作和结果解读。 线性回归的实战解读： 线性回归是理解变量间影响力的基础工具。本书将详细指导读者如何使用`Statsmodels`或`Scikit-learn`构建简单的线性模型，重点在于模型诊断（残差分析）和系数的业务含义解释（例如，广告投入每增加一元，销售额预期增加多少）。 分类问题的入门： 针对客户流失预测、产品推荐等二元分类问题，我们将介绍逻辑回归（Logistic Regression）作为首选的、可解释性强的模型。着重讲解如何解读概率输出，并将其转化为业务决策（如高风险客户名单的生成）。 第四部分：数据聚合与报告自动化——提升工作效率 数据分析的价值不仅在于发现洞察，更在于能够高效地将这些洞察传递给决策者。 高级数据透视与分组聚合： 利用Pandas的`groupby()`功能，展示如何进行多级分组聚合，实现复杂的交叉分析，例如“不同地区、不同产品线的月度销售额对比分析”。 报告自动化脚本编写： 介绍如何将整个分析流程（数据加载、清洗、可视化）封装成可重复运行的Python脚本。通过定时任务（如操作系统的Cron Job），实现报告的自动生成和邮件发送功能，将分析师从重复劳动中解放出来。 本书的独特价值 《数据驱动的商业洞察：Python实战指南》的编写风格力求贴近一线业务需求。我们避免了复杂的数学推导，将重点放在“如何做”（How-to）和“为什么这么做”（Why-to）上，确保每一章的知识点都能迅速转化为可落地的分析任务。书中所有代码均配有详尽的注释和配套的实践数据集，帮助读者在“动手做”的过程中，真正掌握数据驱动决策的核心技能。掌握本书内容，您将能够自信地处理日常数据分析任务，并以数据为依据，驱动更明智的商业选择。

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