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出版者:北京航空航天大学

作者:柯元旦//宋锐

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:2010-7

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787512401136

丛书系列:

图书标签:

• android
• Android
• 程序设计
• 移动开发
• Android开发
• Java
• Kotlin
• Android SDK
• 应用开发
• 编程
• 计算机科学

好的，这是一份关于一本名为《Python数据分析实战》的图书简介，内容详尽，不提及您提供的“Android程序设计”相关信息。 --- 图书名称：《Python数据分析实战：从基础到高级应用》 简介：数据驱动决策的完整指南 在当今这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策、技术创新乃至科学研究的核心资产。然而，原始数据本身价值有限，其真正的力量需要通过深入的分析和洞察才能释放。《Python数据分析实战》正是为帮助读者掌握这一核心技能而精心编写的权威指南。 本书不仅仅是一本编程手册，更是一套完整的数据科学工作流程的实践教程。它以广受欢迎且功能强大的Python语言为基础，系统地介绍了数据获取、清洗、转换、可视化以及建模的全过程。无论您是刚接触数据分析的职场新人，还是希望深化技能的资深工程师，本书都将提供清晰的路线图和经过实战检验的代码示例。 第一部分：坚实基础——Python与核心库入门 数据分析的基石在于对工具的熟练掌握。本部分将从零开始，为读者打下坚实的Python基础，并迅速切入数据分析的核心工具集。 1. Python环境的搭建与基础回顾： 详细讲解Anaconda/Miniconda环境的设置，确保读者拥有一个稳定、可复现的分析环境。内容涵盖Python的基本数据结构（列表、字典、元组）、流程控制（循环与条件语句）以及函数的使用，确保即便是Python初学者也能快速跟上步伐。 2. NumPy：数值计算的引擎： NumPy是Python科学计算的灵魂。我们将深入探讨其核心——`ndarray`对象，理解其内存效率和广播机制。重点章节包括：多维数组的创建与操作、向量化运算的优势、线性代数操作（矩阵乘法、求逆等）以及随机数生成器的应用，为后续处理大规模数据集奠定基础。 3. Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas是数据清洗和预处理的核心。本书将详尽介绍`Series`和`DataFrame`这两种关键数据结构。内容覆盖： 数据导入与导出： 掌握从CSV、Excel、SQL数据库甚至JSON中高效读取数据的方法。 数据清洗与整理： 如何处理缺失值（填充、删除）、识别和处理异常值、数据类型转换、以及使用`apply()`、`map()`等函数进行复杂的数据转换。 数据重塑与合并： 深入讲解`groupby()`进行聚合分析、`merge()`和`join()`实现多表连接，以及使用`pivot_table()`进行交叉分析。 第二部分：数据探索与可视化——洞察的艺术 数据清洗完成后，下一步便是通过探索性数据分析（EDA）来理解数据的内在结构和潜在的故事。可视化是理解复杂数据的最直观方式。 4. Matplotlib与Seaborn深度解析： 我们不仅介绍如何绘制基本的线图和柱状图，更着重于如何通过定制化来增强图表的可读性和专业性。 Matplotlib进阶： 掌握子图布局、轴标签、刻度定制、图例管理等精细控制技巧。 Seaborn的高级应用： 利用Seaborn的统计图表（如箱线图、小提琴图、散点图矩阵）快速展示变量间的统计关系，并学习如何应用不同的主题和配色方案。 交互式可视化（选讲）： 简要介绍Plotly或Bokeh等库，用于创建可缩放、可交互的Web端报告图表。 5. 时间序列数据处理： 针对金融、物联网和运营数据中常见的时间序列数据，本章提供专项指导。内容包括：时间索引的创建、重采样（降采样与升采样）、移动平均计算、以及如何利用季节性分解（STL）识别趋势和周期性。 第三部分：高级分析与机器学习集成 本书的高潮部分将读者带入实际分析和预测的领域，将数据分析技能与机器学习模型相结合，实现从描述性分析到预测性分析的飞跃。 6. 统计推断基础与假设检验： 在进行任何复杂的模型构建之前，理解数据的统计特性至关重要。本章介绍描述性统计的局限性，并详细阐述T检验、方差分析（ANOVA）等常用假设检验方法，帮助读者科学地验证业务假设。 7. Scikit-learn入门与特征工程： Scikit-learn是Python中最成熟的机器学习库。我们将聚焦于数据分析师经常接触的预测任务： 特征工程： 涵盖特征选择（过滤法、包裹法）、特征缩放（标准化、归一化）、独热编码等关键步骤。 回归模型实战： 线性回归、岭回归与Lasso回归的应用场景与参数调优。 分类模型实践： 逻辑回归、决策树和随机森林在业务分类问题中的应用，并详细解读混淆矩阵、精确率、召回率和F1分数等评估指标。 8. 模型评估与交叉验证的艺术： 强调模型泛化能力的重要性。深入讲解K折交叉验证的原理与实现，以及如何使用网格搜索（Grid Search）和管道（Pipeline）来系统化地优化模型参数，避免过拟合。 第四部分：实战项目与性能优化 理论最终要回归实践。本部分通过多个贴近工业界的案例，巩固读者的实战能力，并引入性能优化的概念。 9. 案例研究：客户流失预测： 结合一个完整的电信或SaaS客户数据集，从数据获取开始，经历完整的数据清洗、特征工程、模型训练、评估到最终结果解读的全过程。 10. 性能优化与大数据初探： 讨论在处理大型数据集时，如何利用Pandas的内存优化技巧（如使用更高效的数据类型），并简要介绍Dask或PySpark等工具的基本概念，为读者向大数据分析领域迈进指明方向。 谁应该阅读本书？ 数据分析师/商业智能（BI）专家： 寻求系统化、代码驱动的数据处理与建模流程。 数据科学家（初/中级）： 希望巩固Python生态系统核心库的实战应用能力。 软件工程师： 计划将数据分析能力集成到现有应用或服务中的开发者。 量化研究人员/学生： 需要一套高效、可重复的工具来处理和分析实验或观测数据。 通过《Python数据分析实战》，读者将不仅学会“如何写代码”，更重要的是学会“如何用数据思考”，将数据转化为可执行的商业智能和创新驱动力。本书承诺提供清晰的代码注释、详尽的原理剖析，以及大量可直接应用于工作场景的解决方案。

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这本书的语言风格非常亲切，作者仿佛在和我进行一次平等的交流，而不是高高在上的说教。他在解释一些复杂的概念时，常常会穿插一些个人经验和“踩坑”经历，这让我感觉非常真实和 relatable。例如，在讲到多线程编程时，作者分享了自己曾经因为不当使用线程池而导致应用崩溃的教训，并给出了详细的规避方法。这种“过来人”的经验分享，对于我们这些新手来说，简直是无价之宝，能够帮助我们少走很多弯路。我甚至觉得，在阅读这本书的时候，自己就像是在和一个资深的Android工程师在深夜的咖啡馆里畅聊技术。

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作为一个有一定Java基础的开发者，我一直在寻找一本能够系统性地帮助我深入理解Android框架的书籍。这本书在这方面做得非常出色。它没有停留在表面的API调用，而是深入剖析了Android四大组件（Activity, Service, Broadcast Receiver, Content Provider）的设计理念和运行机制。书中对Binder机制、Handler机制等核心原理的讲解，虽然篇幅不长，但却点睛之笔，让我对Android的底层运作有了更深刻的认识。这种深度，是市面上很多“快餐式”教程所无法比拟的。我感觉自己不再是简单的“码农”，而是真正理解了Android的“魂”。

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我对这本书的另一个深刻印象是它对“最佳实践”的强调。作者并没有仅仅停留在教我如何实现某个功能，而是更进一步地引导我去思考“如何做得更好”。例如，在讲到内存优化的时候，书中详细分析了常见的内存泄露原因，并提供了多种避免和检测内存泄露的方法，这对于写出健壮、高效的Android应用至关重要。我感觉作者不仅仅是在教授技术，更是在传递一种良好的工程思维和职业素养，这对于一个 aspiring developer 来说，是弥足珍贵的。

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我一直认为，学习编程最重要的一点就是动手实践，而这本书在这方面也给了我极大的启发。书中提供了大量贴合实际开发场景的案例，从简单的记事本应用，到稍微复杂一些的网络数据请求和数据存储，每个案例都循序渐进，并且提供了完整的源代码。我最喜欢的是书中关于“数据存储”的章节，详细讲解了SQLite数据库、SharedPreferences以及文件存储的各种方式，并针对不同场景给出了最佳实践建议。我跟着书中的例子，一步步地完成了自己的小项目，这种“学以致用”的感觉，让我对Android开发的热情更加高涨。

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从这本书中，我不仅学到了Android的开发技术，更重要的是，我体会到了一种严谨的科学研究精神。作者在解释每个知识点时，都会引用相关的Android官方文档或者业界广泛认可的理论，这让我对信息的准确性和权威性感到非常放心。我非常喜欢书中对一些“为什么”的深入探讨，比如为什么Activity的启动模式有四种？它们各自的应用场景是什么？这种刨根问底的精神，让我能够真正理解技术背后的逻辑，而不是机械地记忆。

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总而言之，这本书就像一本精心打磨的艺术品，它不仅内容丰富、逻辑清晰，更在细节之处体现了作者的用心。从封面设计到排版印刷，从语言风格到案例选择，无不透露着对读者的关怀和对技术的尊重。我将这本书视为我Android开发之路上的“启明星”，它不仅为我指明了方向，更点燃了我内心深处对技术探索的热情。我可以毫不犹豫地说，这本书是我近年来读过的最值得推荐的技术书籍之一，强烈建议所有对Android开发感兴趣的朋友阅读。

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这本书的排版和印刷质量也给我留下了非常好的印象。字迹清晰，行距适中，图片和代码块都排版得井井有条，阅读起来非常舒适，丝毫不会产生视觉疲劳。我尤其欣赏书中代码块的着色设计，关键的API和关键字都用不同的颜色区分开来，使得代码的阅读和理解更加便捷。而且，书中对于重要概念的讲解，常常会用加粗或者斜体的形式突出显示，这让我在回顾的时候，能够快速定位到核心内容，大大提高了复习效率。一本好的技术书籍，光有内容是不够的，好的呈现方式同样重要，而这本书在这方面做到了极致。

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我之前也读过一些其他的Android开发书籍，但很多都过于理论化，或者案例过于陈旧，无法跟上Android技术快速发展的步伐。而这本书则显得非常“与时俱进”，它不仅覆盖了Android开发的核心知识，还触及了一些当前比较热门的技术，比如Jetpack组件的一些基础应用。我特别欣赏书中对Jetpack Compose的初步介绍，虽然篇幅不长，但已经足够我打开一扇新的大门，去了解未来UI开发的趋势。这种前瞻性的内容，让这本书的价值得到了极大的提升。

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我是一名刚刚接触Android开发的初学者，原本对这个领域充满了好奇，但也伴随着一丝畏惧。然而，这本书的出现彻底打消了我的顾虑。作者在内容编排上循序渐进，从最基础的开发环境搭建，到第一个“Hello, World!”应用的实现，每一步都讲解得细致入微，甚至连一些细小的操作细节都考虑到了。让我印象深刻的是，书中对于UI布局的讲解，不仅提供了XML的编写方式，还详细解释了各种常用控件的属性和用法，并且通过丰富的示例代码，直观地展示了不同布局方式的效果。我感觉自己就像在老师的指导下，亲手一点点搭建起一个功能完整的应用，成就感十足。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，简约而不失专业感。当翻开第一页，扑面而来的是一种严谨且清晰的逻辑，仿佛作者是一位经验丰富的领路人，正带着我一步步探索Android开发的广阔天地。我尤其欣赏作者在介绍基础概念时所采用的类比和图示，这使得那些原本可能晦涩难懂的理论知识变得生动形象，易于理解。例如，在讲解Activity的生命周期时，书中用了一个非常贴切的比喻，将Activity的各个状态比作一个人在不同场景下的行为表现，让我瞬间就抓住了核心要点，不再是死记硬背。

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