C语言实验与课程设计指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:曹哲

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:2010-7

价格:43.00元

装帧:

isbn号码:9787111288633

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 实验
• 课程设计
• 编程入门
• 算法
• 数据结构
• 程序调试
• 学习辅导
• 高等教育
• 计算机基础

好的，这里有一份不涉及《C语言实验与课程设计指导》内容的，详细的图书简介。 《高效能数据分析与可视化实战指南》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据往往是杂乱无章、难以理解的。本书《高效能数据分析与可视化实战指南》旨在为读者提供一套系统、实用的方法论和工具链，帮助他们从海量数据中提炼洞察，并以清晰、引人入胜的方式进行展示。本书专注于现代数据科学实践中的关键环节，从数据获取、清洗预处理，到探索性分析（EDA），再到复杂的统计建模和最终的交互式报告设计，构建起一个完整的端到端数据分析工作流。 第一部分：数据驱动思维与基础工具集构建 本部分致力于为读者打下坚实的理论和工具基础。我们首先探讨数据驱动型思维模式的重要性，强调如何将业务问题转化为可量化的数据问题。随后，我们将深入介绍当前业界主流的编程语言——Python——在数据科学领域的应用。重点内容包括： Python环境搭建与核心库速览： 详细指导读者配置Anaconda/Miniconda环境，并全面介绍NumPy（数值计算的基石）和Pandas（数据处理的瑞士军刀）的核心数据结构（如Series和DataFrame）及其操作范式。内容覆盖索引、切片、合并（Merge, Join, Concat）以及重塑数据（Pivot, Melt）等关键技能。 数据获取与清洗： 真实世界的数据很少是完美的。本章将细致讲解如何处理缺失值（插补策略、删除原则）、识别和处理异常值（基于统计方法和领域知识），以及如何进行数据类型转换和标准化，确保数据质量满足后续分析的要求。 数据库基础与SQL实践： 认识关系型数据库在数据存储中的核心地位。我们提供针对PostgreSQL或MySQL的实战教程，重点讲解SELECT语句的高级用法，包括窗口函数（Window Functions）、子查询和视图的创建，实现复杂的数据提取和聚合。 第二部分：探索性数据分析（EDA）：发现故事的开端 探索性数据分析（EDA）是数据分析的灵魂，它帮助分析师在正式建模前建立对数据的直观理解。本部分完全围绕如何通过可视化和统计摘要来“审问”数据展开。 单变量与双变量分析： 学习使用直方图、箱线图（Box Plot）来理解变量的分布形态、集中趋势和离散程度。对于分类变量，则重点使用计数图和交叉表。探讨相关性分析，理解变量间的线性或非线性关系。 高级可视化技术（Matplotlib与Seaborn）： 深入掌握Matplotlib的底层定制能力，实现精细的图形控制。在此基础上，利用Seaborn的高级统计绘图功能，快速生成专业级的图表，如小提琴图、提琴分布图（Violin Plot）和配对图（Pair Plot）。本章强调图表选择的原则：何时使用散点图、何时使用热力图，以及如何通过颜色和布局优化信息传达效率。 时间序列数据分析初探： 针对具有时间属性的数据，介绍如何进行时间序列的重采样、移动平均平滑处理，并初步识别趋势、季节性和周期性，为后续的预测模型打下基础。 第三部分：统计推断与基础建模入门 本部分将读者的分析能力从描述性提升到推断性，介绍如何基于样本数据对总体做出可靠的判断，并构建预测模型。 概率论与统计基础回顾： 简要回顾描述性统计学与推断性统计学的核心概念，包括中心极限定理、假设检验（T检验、方差分析ANOVA）的基本流程和实际应用场景。强调P值、置信区间在商业决策中的正确解读。 线性回归的深入应用： 详细讲解简单和多元线性回归模型，包括最小二乘法的原理。重点放在模型诊断上，如残差分析、多重共线性（VIF）的检测与处理、异方差性的识别（如White检验）。通过实际案例演示如何选择和转换特征以优化模型拟合。 分类问题与逻辑回归： 介绍分类问题的建模思路，并重点剖析逻辑回归模型。讲解如何评估分类模型的性能，包括混淆矩阵、准确率、精确率、召回率（Recall）和F1分数。特别关注ROC曲线和AUC指标在不平衡数据集中的重要性。 第四部分：交互式报告与数据叙事的力量 再好的分析结果，如果不能有效地传达给决策者，价值也将大打折扣。本部分聚焦于将静态分析转化为动态、可交互的报告，实现有效的数据叙事。 数据可视化工具箱（Tableau/Power BI实战）： 摒弃传统报告制作的繁琐，转向现代商业智能（BI）工具。本章提供针对Tableau或Power BI的上手教程，涵盖数据源连接、计算字段创建、参数设置、过滤器应用，以及拖放式仪表板构建技巧。强调设计“讲故事”的仪表板，而非简单的图表堆砌。 Python中的交互式可视化（Plotly/Bokeh）： 对于需要嵌入Web应用或深度定制的场景，我们将介绍Plotly或Bokeh库。学习如何创建可缩放、可钻取的交互式图表，并演示如何使用Dash框架快速构建基于Python的Web应用界面，实现参数动态调整。 数据叙事的高级技巧： 探讨如何构建有效的数据故事线。这包括如何设计清晰的标题、合理安排信息流（从宏观到微观）、选择最能支持论点的图表类型，以及如何通过对比和强调来引导观众的注意力，确保最终的分析结论能够被清晰、无歧义地接受。 本书面向所有希望提升数据处理和分析能力的专业人士，包括市场分析师、商业智能专员、初级数据科学家、管理咨询顾问，以及对数据科学充满热情的学生。通过本书的学习，读者将能独立完成从原始数据到可执行商业洞察的完整流程，真正实现“高效能”的数据分析目标。

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