Python数据分析从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

作  者:张啸宇,李静 编著 定  价:69 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年03月01日 页  数:315 装  帧:平装 ISBN:9787121336133 ●第1篇 Python数据分析语法入门
●第1章 初识Python 1
●1.1 Python是什么 2
●1.2 Python有什么优点 3
●1.2.1 Python是自由开源的软件 3
●1.2.2 Python是跨平台的 3
●1.2.3 Python功能强大 4
●1.2.4 Python是可扩展的 4
●1.2.5 Python易学易用 5
●1.3 其他程序设计语言中的Python 5
●1.3.1 Jython 5
●1.3.2 Python for .NET 6
●1.3.3 IronPython 6
●1.4 快速搭建Python开发环境 7
●1.4.1 Python的下载和安装 7
●1.4.2 用Visual Studio编译Python源代码 9
●1.4.3 Python开发工具：Vim 10
●1.4.4 Python开发工具：Emacs 15
●1.4.5 Python开发工具：PythonWin 18
●1.4.6 其他的Python开发工具 20
●部分目录

内容简介

对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。本书就是这样一本循序渐进的书。本书共3篇14章。靠前篇是Python数据分析语法入门，将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚，为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门，介绍了Python数据分析“四剑客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战，包括两个案例，分别是数据挖掘和玩转大数据，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。本书内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者推荐的参考书，同时也很好适合大、中专院校师生学习阅读，还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。 张啸宇,李静 编著 张啸宇：热衷于一切计算机技术，在搜狐公司从事数据分析、数据挖掘、深度学习、后端开发等方面的工作。目前计划做一个Python技术学习交流的网站。

《数据科学的艺术：从概念到实践的全面指南》 在这个信息爆炸的时代，数据已经渗透到我们生活的方方面面，从商业决策的制定，到科学研究的突破，再到日常生活的优化，数据都扮演着至关重要的角色。然而，数据的价值并非唾手可得，它需要经过精心的收集、清洗、转换、分析和解读。掌握数据科学的技能，意味着你拥有了一双洞察世界本质的眼睛，能够从看似杂乱的数字中发现规律，预测趋势，并做出更明智的决策。《数据科学的艺术：从概念到实践的全面指南》正是这样一本旨在引导读者踏入数据科学奇妙旅程的著作。 本书并非专注于某一种特定的编程语言或工具，而是将目光聚焦于数据科学的核心思想、通用方法论以及贯穿始终的逻辑框架。我们相信，理解数据科学的底层逻辑比掌握某个具体工具的语法更为重要。一旦你掌握了这些基础，学习任何一种新的语言或工具都将变得易如反掌。 第一部分：数据科学的基石——理解与准备 在开启任何数据分析之旅之前，首要的是建立起对数据的深刻理解。本部分将带领读者系统地认识数据的本质，包括不同类型的数据（结构化、非结构化、半结构化）、数据的来源、数据的质量问题以及数据在整个生命周期中所扮演的角色。 数据的类型与结构： 我们将详细探讨表格数据、文本数据、图像数据、时序数据等多种数据类型，并介绍它们在存储和表示上的差异。理解数据结构是进行有效处理的前提，例如数据库中的关系型与非关系型数据，以及它们各自的适用场景。 数据的获取与收集： 数据从何而来？本章将介绍各种数据获取的途径，包括公开数据集、API接口、网络爬虫、传感器数据以及企业内部数据库等。同时，也会讨论数据收集过程中需要注意的伦理和法律问题，以及如何确保数据的合法性和安全性。 数据质量的重要性： “垃圾进，垃圾出”（Garbage in, garbage out）这句谚语精准地概括了数据质量的重要性。我们将深入剖析常见的数据质量问题，如缺失值、异常值、重复值、不一致的值、数据格式错误等。同时，会介绍一系列评估数据质量的方法和标准。 数据清洗与预处理： 这是数据科学过程中最耗时但也最关键的环节之一。本部分将提供一系列实用的数据清洗技术，包括但不限于： 缺失值处理： 填充、删除、插值等多种策略的原理与应用。 异常值检测与处理： 基于统计方法（如Z-score、IQR）和可视化方法的异常值识别，以及如何选择合适的处理方式。 数据标准化与归一化： 理解不同标准化方法的数学原理，以及它们在模型训练中的作用。 数据类型转换与格式统一： 将不同格式的数据统一，例如日期、字符串、数值的规范化。 重复数据检测与移除： 识别和处理数据集中的重复记录，以避免偏见。 特征工程的基础： 特征工程是提升模型性能的关键。我们将在本章引入特征工程的概念，包括特征选择（识别最有用的特征）、特征提取（从原始数据中生成新特征，如多项式特征、交互特征）以及特征转换（如对数变换、Box-Cox变换）。 第二部分：洞察数据的力量——探索与可视化 在数据准备就绪之后，我们需要深入挖掘数据中隐藏的模式和见解。本部分将侧重于数据探索性分析（EDA）和数据可视化的艺术。 探索性数据分析（EDA）： EDA的目的是在正式建模之前，对数据有一个初步的了解，发现数据中的趋势、关系和异常。我们将介绍如何利用统计摘要（均值、中位数、方差、标准差、分位数等）来描述数据的中心趋势和离散程度。 单变量分析： 探索单个变量的分布特征，包括频率分布、直方图、箱线图、密度图等，理解变量的分布形态。 多变量分析： 探索变量之间的关系，包括： 相关性分析： 理解变量之间的线性关系，并介绍皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等衡量指标。 交叉分析： 对于分类变量，使用列联表和卡方检验来分析变量之间的关联性。 分组分析： 根据某个分类变量对数据进行分组，然后比较不同组之间数值型变量的统计特征。 数据可视化的原则与技巧： “一图胜千言”。本章将强调数据可视化的重要性，并介绍多种图表类型及其适用场景： 基本图表： 折线图、柱状图、饼图、散点图等。 高级图表： 热力图、箱线图、小提琴图、对数坐标图、地理空间地图等。 可视化工具介绍： 简要介绍不同可视化工具（如Matplotlib, Seaborn, Plotly等）的设计理念和应用。 可视化设计原则： 如何选择合适的图表、如何避免误导性的可视化、如何清晰地传达信息。 交互式可视化： 探索如何创建能够与用户互动的可视化，以实现更深入的数据探索。 第三部分：预测的智慧——建模与评估 一旦我们对数据有了深入的理解，并发现了其中的模式，接下来就是利用这些知识来构建预测模型，从而解决实际问题。本部分将聚焦于机器学习的核心概念以及模型构建与评估的流程。 机器学习导论： 介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。我们将重点关注监督学习（用于预测）和无监督学习（用于发现模式）。 监督学习模型： 回归模型： 线性回归： 从最基础的线性模型开始，讲解其原理、假设条件以及参数估计方法。 多项式回归： 扩展线性模型以处理非线性关系。 正则化回归（Lasso, Ridge）： 学习如何通过正则化来避免过拟合，提升模型的泛化能力。 分类模型： 逻辑回归： 理解如何将线性模型应用于二分类问题。 决策树： 介绍决策树的构建原理、信息增益/基尼系数等分裂标准，以及剪枝技术。 支持向量机（SVM）： 学习核技巧在SVM中的应用，以及其在处理非线性可分数据时的优势。 K近邻（KNN）： 简单直观的分类算法，理解其距离度量和投票机制。 朴素贝叶斯： 基于概率论的分类器，理解其条件独立性假设。 无监督学习模型： 聚类算法： K-Means： 最经典的聚类算法之一，理解其迭代过程和“肘部法则”确定K值。 层次聚类： 学习如何构建聚类树状图（dendrogram）。 DBSCAN： 基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 理解如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，实现降维。 t-SNE/UMAP（概念介绍）： 简要介绍这些非线性降维技术，尤其适用于高维数据可视化。 模型评估与选择： 回归模型评估指标： 平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、R²得分等。 分类模型评估指标： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1得分、ROC曲线和AUC值、混淆矩阵。 交叉验证： 理解K折交叉验证等技术，以更鲁棒地评估模型性能，避免对特定训练集的过度依赖。 模型选择： 如何根据业务需求和评估指标选择最优模型。 特征工程的深化： 在模型构建阶段，我们将回顾并深化特征工程的应用，例如如何为特定模型（如树模型）构造交互特征，或者如何处理类别特征（独热编码、标签编码等）。 第四部分：数据科学的实践——部署与应用 构建了强大的模型后，如何将其转化为实际的业务价值是数据科学的最终目标。本部分将探讨模型部署、结果解读以及数据科学在各行业的应用。 模型部署基础： 简单介绍模型部署的概念，以及将模型集成到现有系统或应用程序中的常见方法（例如API服务）。 结果解释与沟通： 如何清晰、有效地向非技术人员解释复杂的分析结果和模型预测。强调故事叙述（storytelling）在数据科学中的重要性。 数据科学伦理与偏见： 探讨数据科学中存在的伦理问题，如数据隐私、算法偏见、公平性等，并讨论如何识别和缓解这些问题。 数据科学在各行业的应用： 商业领域： 客户细分、推荐系统、欺诈检测、风险评估、市场预测。 金融领域： 股票市场预测、信用评分、算法交易。 医疗健康： 疾病诊断辅助、药物研发、个性化医疗。 科学研究： 天文学、生物学、物理学等领域的数据分析。 互联网与科技： 搜索引擎优化、用户行为分析、自然语言处理。 持续学习与职业发展： 数据科学领域日新月异，本章将鼓励读者保持好奇心，持续学习新的技术和方法，并为数据科学领域的职业发展提供一些建议。 本书特色： 概念驱动： 强调数据科学的底层逻辑和通用方法，而非局限于特定工具。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，逐步引导读者深入理解。 实践导向： 理论与实践相结合，为读者提供解决实际问题的思路和方法。 普适性强： 适用于对数据分析、机器学习、数据科学感兴趣的各行各业人士，无论其技术背景如何。 《数据科学的艺术：从概念到实践的全面指南》旨在成为您在数据科学领域探索之路上的忠实伙伴，帮助您掌握从数据到洞察、再到行动的关键技能。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，解锁其潜藏的巨大价值，并在日益数据驱动的世界中脱颖而出。