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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115432209

版次：1

商品編碼：10571542005

預售 齣版時間2016-8月下旬左右

 

産品參數：

 

産品名稱：Python數據分析實戰

是否是套裝: 否

書名: Python數據分析實戰

定價: 59.00元

齣版社名稱: 人民郵電齣版社

作者: Fabio Nelli

書名: Python數據分析實戰

ISBN編號: 9787115432209

 

 

 

目錄

 

 第1章 數據分析簡介 1

1.1 數據分析 1

1.2 數據分析師的知識範疇 2

1.2.1 計算機科學 2

1.2.2 數學和統計學 3

1.2.3 機器學習和人工智能 3

1.2.4 數據來源領域 3

1.3 理解數據的性質 4

1.3.1 數據到信息的轉變 4

1.3.2 信息到知識的轉變 4

1.3.3 數據的類型 4

1.4 數據分析過程 4

1.4.1 問題定義 5

1.4.2 數據抽取 6

1.4.3 數據準備 6

1.4.4 數據探索和可視化 7

1.4.5 預測模型 7

1.4.6 模型評估 8

1.4.7 部署 8

1.5 定量和定性數據分析 9

1.6 開放數據 9

1.7 Python和數據分析 11

1.8 結論 11

第2章 Python世界簡介 12

2.1 Python——編程語言 12

2.2 Python——解釋器 13

2.2.1 Cython 14

2.2.2 Jython 14

2.2.3 PyPy 14

2.3 Python 2和Python 3 14

2.4 安裝Python 15

2.5 Python發行版 15

2.5.1 Anaconda 15

2.5.2 Enthought Canopy 16

2.5.3 Python(x,y) 17

2.6 使用Python 17

2.6.1 Python shell 17

2.6.2 運行完整的Python程序 17

2.6.3 使用IDE編寫代碼 18

2.6.4 跟Python交互 18

2.7 編寫Python代碼 18

2.7.1 數學運算 18

2.7.2 導入新的庫和函數 19

2.7.3 函數式編程 21

2.7.4 縮進 22

2.8 IPython 23

2.8.1 IPython shell 23

2.8.2 IPython Qt-Console 24

2.9 PyPI倉庫——Python包索引 25

2.10 多種Python IDE 26

2.10.1 IDLE 26

2.10.2 Spyder 27

2.10.3 Eclipse（pyDev） 27

2.10.4 Sublime 28

2.10.5 Liclipse 29

2.10.6 NinjaIDE 29

2.10.7 Komodo IDE 29

2.11 SciPy 30

2.11.1 NumPy 30

2.11.2 pandas 30

2.11.3 matplotlib 31

2.12 小結 31

第3章 NumPy庫 32

3.1 NumPy簡史 32

3.2 NumPy安裝 32

3.3 ndarray：NumPy庫的心髒 33

3.3.1 創建數組 34

3.3.2 數據類型 34

3.3.3 dtype選項 35

3.3.4 自帶的數組創建方法 36

3.4 基本操作 37

3.4.1 算術運算符 37

3.4.2 矩陣積 38

3.4.3 自增和自減運算符 39

3.4.4 通用函數 40

3.4.5 聚閤函數 40

3.5 索引機製、切片和迭代方法 41

3.5.1 索引機製 41

3.5.2 切片操作 42

3.5.3 數組迭代 43

3.6 條件和布爾數組 45

3.7 形狀變換 45

3.8 數組操作 46

3.8.1 連接數組 46

3.8.2 數組切分 47

3.9 常用概念 49

3.9.1 對象的副本或視圖 49

3.9.2 嚮量化 50

3.9.3 廣播機製 50

3.10 結構化數組 52

3.11 數組數據文件的讀寫 53

3.11.1 二進製文件的讀寫 54

3.11.2 讀取文件中的列錶形式數據 54

3.12 小結 55

第4章 pandas庫簡介 56

4.1 pandas：Python數據分析庫 56

4.2 安裝 57

4.2.1 用Anaconda安裝 57

4.2.2 用PyPI安裝 58

4.2.3 在Linux係統的安裝方法 58

4.2.4 用源代碼安裝 58

4.2.5 Windows模塊倉庫 59

4.3 測試pandas是否安裝成功 59

4.4 開始pandas之旅 59

4.5 pandas數據結構簡介 60

4.5.1 Series對象 60

4.5.2 DataFrame對象 66

4.5.3 Index對象 72

4.6 索引對象的其他功能 74

4.6.1 更換索引 74

4.6.2 刪除 75

4.6.3 算術和數據對齊 77

4.7 數據結構之間的運算 78

4.7.1 靈活的算術運算方法 78

4.7.2 DataFrame和Series對象之間的運算 78

4.8 函數應用和映射 79

4.8.1 操作元素的函數 79

4.8.2 按行或列執行操作的函數 80

4.8.3 統計函數 81

4.9 排序和排位次 81

4.10 相關性和協方差 84

4.11 NaN數據 85

4.11.1 為元素賦NaN值 85

4.11.2 過濾NaN 86

4.11.3 為NaN元素填充其他值 86

4.12 等級索引和分級 87

4.12.1 重新調整順序和為層級排序 89

4.12.2 按層級統計數據 89

4.13 小結 90

第5章 pandas：數據讀寫 91

5.1 I/O API 工具 91

5.2 CSV和文本文件 92

5.3 讀取CSV或文本文件中的數據 92

5.3.1 用RegExp解析TXT文件 94

5.3.2 從TXT文件讀取部分數據 96

5.3.3 往CSV文件寫入數據 97

5.4 讀寫HTML文件 98

5.4.1 寫入數據到HTML文件 99

5.4.2 從HTML文件讀取數據 100

5.5 從XML讀取數據 101

5.6 讀寫Microsoft Excel文件 103

5.7 JSON數據 105

5.8 HDF5格式 107

5.9 pickle——Python對象序列化 108

5.9.1 用cPickle實現Python對象序列化 109

5.9.2 用pandas實現對象序列化 109

5.10 對接數據庫 110

5.10.1 SQLite3數據讀寫 111

5.10.2 PostgreSQL數據讀寫 112

5.11 NoSQL數據庫MongoDB數據讀寫 114

5.12 小結 116

第6章 深入pandas：數據處理 117

6.1 數據準備 117

6.2 拼接 122

6.2.1 組閤 124

6.2.2 軸嚮鏇轉 125

6.2.3 刪除 127

6.3 數據轉換 128

6.3.1 刪除重復元素 128

6.3.2 映射 129

6.4 離散化和麵元劃分 132

6.5 排序 136

6.6 字符串處理 137

6.6.1 內置的字符串處理方法 137

6.6.2 正則錶達式 139

6.7 數據聚閤 140

6.7.1 GroupBy 141

6.7.2 實例 141

6.7.3 等級分組 142

6.8 組迭代 143

6.8.1 鏈式轉換 144

6.8.2 分組函數 145

6.9 高級數據聚閤 145

6.10 小結 148

第7章 用matplotlib實現數據可視化 149

7.1 matplotlib庫 149

7.2 安裝 150

7.3 IPython和IPython QtConsole 150

7.4 matplotlib架構 151

7.4.1 Backend層 152

7.4.2 Artist層 152

7.4.3 Scripting層（pyplot） 153

7.4.4 pylab和pyplot 153

7.5 pyplot 154

7.5.1 生成一幅簡單的交互式圖錶 154

7.5.2 設置圖形的屬性 156

7.5.3 matplotlib和NumPy 158

7.6 使用kwargs 160

7.7 為圖錶添加更多元素 162

7.7.1 添加文本 162

7.7.2 添加網格 165

7.7.3 添加圖例 166

7.8 保存圖錶 168

7.8.1 保存代碼 169

7.8.2 將會話轉換為HTML文件 170

7.8.3 將圖錶直接保存為圖片 171

7.9 處理日期值 171

7.10 圖錶類型 173

7.11 綫性圖 173

7.12 直方圖 180

7.13 條狀圖 181

7.13.1 水平條狀圖 183

7.13.2 多序列條狀圖 184

7.13.3 為pandas DataFrame生成多序列條狀圖 185

7.13.4 多序列堆積條狀圖 186

7.13.5 為pandas DataFrame繪製堆積條狀圖 189

7.13.6 其他條狀圖 190

7.14 餅圖 190

7.15 高級圖錶 193

7.15.1 等值綫圖 193

7.15.2 極區圖 195

7.16 mplot3d 197

7.16.1 3D麯麵 197

7.16.2 3D散點圖 198

7.16.3 3D條狀圖 199

7.17 多麵闆圖形 200

7.17.1 在其他子圖中顯示子圖 200

7.17.2 子圖網格 202

7.18 小結 204

第8章 用scikit-learn庫實現機器學習 205

8.1 scikit-learn庫 205

8.2 機器學習 205

8.2.1 有監督和無監督學習 205

8.2.2 訓練集和測試集 206

8.3 用scikit-learn實現有監督學習 206

8.4 Iris數據集 206

8.5 K-近鄰分類器 211

8.6 Diabetes數據集 214

8.7 綫性迴歸：小平方迴歸 215

8.8 支持嚮量機 219

8.8.1 支持嚮量分類 219

8.8.2 非綫性SVC 223

8.8.3 繪製SVM分類器對Iris數據集的分類效果圖 225

8.8.4 支持嚮量迴歸 227

8.9 小結 229

第9章 數據分析實例——氣象數據 230

9.1 待檢驗的假設：靠海對氣候的影響 230

9.2 數據源 233

9.3 用IPython Notebook做數據分析 234

9.4 風嚮頻率玫瑰圖 246

9.5 小結 251

第10章 IPython Notebook內嵌庫D3 252

10.1 開放的人口數據源 252

10.2 庫D3 255

10.3 繪製簇狀條狀圖 259

10.4 地區分布圖 262

10.5 2014年美國人口地區分布圖 266

10.6 小結 270

第11章 識彆手寫體數字 271

11.1 手寫體識彆 271

11.2 用scikit-learn識彆手寫體數字 271

11.3 Digits數據集 272

11.4 學習和預測 274

11.5 小結 276

附錄A 用LaTeX編寫數學錶達式 277

附錄B 開放數據源 287

 

 

內容簡介：

Python 簡單易學，擁有豐富的庫，並且具有極強的包容性。本書展示瞭如何利用Python 語言的強大功能，以小的編程代價進行數據的提取、處理和分析，主要內容包括：數據分析和Python 的基本介紹，NumPy 庫，pandas 庫，如何使用pandas 讀寫和提取數據，用matplotlib 庫和scikit-learn 庫分彆實現數據可視化和機器學習，以實例演示如何從原始數據獲得信息、D3 庫嵌入和手寫體數字的識彆。

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掌握數據世界：從零開始的Python數據探索之旅 數據，如同現代世界的石油，蘊藏著巨大的價值，而Python，則是開啓這片寶藏的最強大鑰匙之一。本書並非直接教授Python數據分析的某個特定庫，而是將目光投嚮更廣闊的領域，為您鋪就一條從零基礎到數據探索專傢的堅實道路。我們將係統地引導您理解數據分析的全局觀，掌握數據科學的核心思想，並認識到不同工具和技術在整個流程中的作用，從而為您日後深入學習任何專業數據分析工具打下堅實的基礎。 第一部分：數據思維的基石——理解數據與問題 在開始任何技術實踐之前，深刻理解“數據”本身以及我們試圖通過數據解決的“問題”，是至關重要的第一步。這一部分將帶領您從宏觀層麵認識數據，建立正確的數據思維模式。 數據是什麼？數據的形態與來源 我們生活在一個被數據包圍的時代，但並非所有數據都生而平等。我們將探討數據的不同形態：結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如JSON、XML文件）以及非結構化數據（如文本、圖像、音頻）。您將瞭解數據的常見來源，包括傳感器、社交媒體、交易記錄、網絡爬蟲等，並初步認識到數據收集過程中的潛在挑戰，如數據噪聲、缺失值、格式不一緻等。 為何分析數據？數據的價值與應用場景 數據分析並非為瞭分析而分析，而是為瞭從數據中提取有價值的洞察，驅動決策，解決實際問題。我們將深入剖析數據分析的價值所在，從商業決策優化、科學研究發現，到用戶行為預測、風險控製等等。通過生動的案例，您將看到數據分析如何在各個行業發揮關鍵作用，例如： 商業領域： 客戶細分與精準營銷、銷售趨勢預測、産品性能評估、供應鏈優化。 科學研究： 生物醫學研究中的基因組學分析、物理學中的實驗數據處理、社會科學中的民意調查分析。 互聯網領域： 推薦係統構建、用戶流失預警、搜索引擎優化、網絡安全威脅檢測。 金融領域： 信用評分模型、欺詐檢測、量化交易策略。 通過這些場景的展示，您將清晰地認識到數據分析的強大力量，並激發您探索數據世界的興趣。 如何提齣好的分析問題？從業務需求到可量化目標 一個好的分析問題是成功數據分析的起點。我們將教授您如何將模糊的業務需求轉化為具體、可量化、可迴答的數據分析問題。這包括： 理解業務背景： 深入瞭解您所處行業或領域的業務流程與目標。 識彆關鍵指標： 確定衡量業務成功或失敗的核心指標（KPIs）。 構建假設： 基於初步瞭解，提齣關於數據模式或因果關係的假設。 定義數據需求： 明確需要哪些類型的數據來驗證這些假設。 設定分析目標： 將分析目標轉化為清晰、可衡量的結果。 例如，與其問“我們如何提高銷售額？”，不如提齣“哪些營銷渠道對新用戶轉化率影響最大？”，或者“導緻客戶流失的主要因素是什麼？”。 第二部分：數據處理的藝術——從獲取到清洗 原始數據往往是混亂、不完整且格式各異的。在進行有意義的分析之前，必須對數據進行細緻的處理，包括獲取、理解、清洗和轉換。本部分將為您揭示這一過程的精髓。 數據獲取的多種途徑 數據並非總是唾手可得。我們將探討不同的數據獲取策略： 數據庫查詢： 學習如何使用SQL（Structured Query Language）等語言從關係型數據庫中提取數據，理解錶連接、過濾、聚閤等基本操作。 API接口： 掌握如何通過應用程序編程接口（APIs）從在綫服務（如社交媒體平颱、天氣服務）獲取實時或批量數據。 文件讀取： 學習處理各種常見數據文件格式，如CSV、Excel、JSON、XML等，瞭解它們的基本結構和讀取方法。 網頁抓取： 初步瞭解網絡爬蟲的概念，學習如何閤法、閤規地從網頁中提取信息。 數據理解與探索性數據分析 (EDA) 在清洗數據之前，我們必須先“認識”它。探索性數據分析是理解數據特徵、發現潛在模式和異常的關鍵步驟。您將學習： 數據概覽： 快速查看數據的維度（行數、列數）、數據類型、缺失值數量等。 描述性統計： 計算均值、中位數、標準差、最小值、最大值、分位數等統計量，瞭解數據的分布特徵。 可視化初探： 使用散點圖、直方圖、箱綫圖、條形圖等基本圖錶，直觀地展示變量之間的關係、分布情況以及異常值。 相關性分析： 初步探索變量之間的綫性或非綫性關係。 數據清洗：祛除雜質，迎接真相 數據清洗是數據分析中最耗時但也是最關鍵的環節之一。我們將係統地介紹常見的數據質量問題及其解決方法： 處理缺失值： 瞭解不同策略，如刪除（行/列）、插補（均值、中位數、眾數、模型預測）的適用場景和優缺點。 處理異常值： 識彆和處理統計異常值（outliers），理解它們可能的原因（錄入錯誤、真實極端情況）以及如何應對（刪除、轉換、分箱）。 數據格式統一： 解決日期格式不一緻、字符串編碼問題、單位混雜等情況，確保數據的一緻性。 重復值處理： 檢測並移除重復的記錄，避免數據冗餘和分析偏差。 數據類型轉換： 將字符串轉換為數值、日期或類彆型數據，以便進行後續分析。 第三部分：數據分析的核心——模式識彆與洞察提取 經過精心處理的數據，就像被精雕細琢的寶石，閃爍著等待被發現的內在光芒。這一部分將聚焦於如何從數據中挖掘有價值的模式和洞察。 變量的分類與分析方法 理解不同類型的變量是選擇正確分析方法的前提。我們將區分： 數值型變量： 連續變量（如身高、溫度）和離散變量（如人數、評分）。 類彆型變量： 名義型變量（如顔色、性彆）和有序型變量（如學曆等級、滿意度）。 您將學習針對不同變量類型選擇閤適的統計方法和可視化技術。 變量之間的關係探索 數據分析的很大一部分在於理解變量如何相互作用。我們將探討： 單變量分析： 深入理解單個變量的分布、中心趨勢和離散程度。 雙變量分析： 數值 vs 數值： 散點圖、相關係數（Pearson, Spearman）、綫性迴歸初步。 數值 vs 類彆： 箱綫圖、小提琴圖、分組均值/中位數比較（ANOVA初步）。 類彆 vs 類彆： 列聯錶、卡方檢驗初步、堆疊/分組條形圖。 多變量分析初步： 瞭解如何通過多維散點圖、分組、熱力圖等初步審視多個變量之間的復雜關係。 數據聚閤與分組分析 理解群體特徵是數據分析的重要任務。您將學習如何： 分組統計： 按類彆變量對數據進行分組，計算每個組的統計量（如平均值、總和、計數），例如，“不同城市的用戶平均消費金額”。 透視錶概念： 瞭解如何創建多維度的匯總錶，快速查看不同組閤下的數據概覽。 時間序列數據初步 許多重要的數據都包含時間維度，如股票價格、網站訪問量、天氣數據。我們將初步介紹： 時間序列的特徵： 趨勢、季節性、周期性。 可視化時間序列： 摺綫圖、帶標記的時間序列圖。 簡單的時間序列分析概念： 如同比、環比變化率的計算。 文本數據初步分析 文本是信息的重要載體，但也更具挑戰性。我們將簡單介紹： 文本預處理： 分詞、去除停用詞、詞乾提取。 詞頻統計： 瞭解高頻詞匯，發現文本主題。 情感分析的初步概念： 理解如何判斷文本的情感傾嚮。 第四部分：數據可視化的力量——溝通洞察的橋梁 再有價值的洞察，如果無法有效地傳達給他人，其價值也會大打摺扣。數據可視化是將復雜數據轉化為易於理解信息的核心工具。 為何需要可視化？ 直觀性： 人腦處理圖像信息的速度遠超文本。 模式識彆： 圖錶能幫助發現肉眼難以察覺的趨勢、異常和關係。 溝通效率： 清晰的可視化能迅速傳達復雜信息，促進理解和決策。 選擇正確的圖錶類型 並非所有圖錶都適用於所有數據。我們將指導您根據數據類型、分析目的和信息復雜度，選擇最恰當的圖錶： 展示分布： 直方圖、密度圖、箱綫圖。 展示比較： 條形圖、分組條形圖、堆疊條形圖。 展示關係： 散點圖、氣泡圖、熱力圖。 展示組成： 餅圖（謹慎使用）、樹狀圖。 展示趨勢： 摺綫圖、麵積圖。 展示地理信息： 地圖可視化（概念介紹）。 優秀可視化設計的原則 不僅僅是畫齣圖錶，更重要的是如何讓圖錶清晰、準確、有說服力。我們將討論： 清晰的標簽和標題： 確保讀者理解圖錶的含義。 閤理的坐標軸刻度： 避免誤導性的視覺呈現。 色彩的選擇與運用： 突齣重點，避免混淆。 減少圖錶“墨水”比例： 去除不必要的裝飾元素。 麵嚮目標受眾： 考慮您的觀眾的理解能力和關注點。 互動式可視化初探 在某些場景下，允許用戶與圖錶互動，自行探索數據，能夠提供更深入的體驗。我們將簡要介紹互動式可視化的概念和應用。 第五部分：邁嚮專業化——工具、工作流與未來 在掌握瞭數據分析的通用原理和流程後，我們將為您展望專業化的道路，並強調持續學習的重要性。 Python生態係統概覽 盡管本書不深入某個特定庫，但我們仍然會為您勾勒齣Python在數據科學領域強大的生態係統。您將瞭解到： NumPy： 高效的數值計算庫，是許多其他庫的基礎。 Pandas： 強大的數據處理和分析庫，提供DataFrame等核心數據結構。 Matplotlib/Seaborn： 流行的繪圖庫，用於生成各種靜態和動態圖錶。 Scikit-learn： 機器學習的瑞士軍刀，涵蓋瞭從數據預處理到模型評估的眾多算法。 其他工具： 如用於數據爬取的Scrapy，用於統計建模的Statsmodels，用於大數據處理的PySpark等。 通過對這些工具的介紹，您將理解它們各自的角色和如何在數據分析流程中協同工作，從而為您後續選擇和學習具體工具提供方嚮。 典型的數據分析工作流 我們將迴顧整個數據分析的生命周期，強調這是一個迭代而非綫性的過程： 1. 問題定義與規劃 2. 數據收集 3. 數據清洗與預處理 4. 探索性數據分析 (EDA) 5. 特徵工程 6. 模型選擇與訓練（如有需要） 7. 模型評估與調優 8. 結果解釋與溝通（可視化） 9. 部署與監控（如適用） 理解這個工作流，能夠幫助您更有條理地開展項目，並知道在每個階段可能遇到的挑戰和需要關注的重點。 數據倫理與最佳實踐 數據分析不僅僅是技術，更關乎責任。我們將強調： 數據隱私與安全： 如何保護敏感數據。 算法偏見： 識彆和減輕數據和算法中可能存在的偏見。 可解釋性： 努力讓分析結果易於理解和驗證。 道德決策： 在數據分析過程中做齣負責任的決策。 持續學習與資源推薦 數據科學領域日新月異，保持學習的熱情至關重要。我們將為您推薦一些優質的學習資源，包括在綫課程、技術博客、開源社區、學術論文等，幫助您不斷提升技能，緊跟行業前沿。 本書旨在為您構建一個紮實的數據思維框架，讓您深刻理解數據分析的“為什麼”和“如何做”，而非僅僅停留在某個工具的使用技巧上。通過係統性的學習，您將能夠自信地步入數據分析的廣闊天地，無論未來選擇哪個強大的工具，都能遊刃有餘，真正地駕馭數據，發掘其無限潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度我個人感覺是比較適中的，既有對Python基礎的梳理，又對數據分析的核心庫做瞭詳盡的介紹。我之前接觸過一些Python入門的書籍，但很多在實際應用方麵講解得比較淺顯，這本書在這方麵做得很好，它並沒有僅僅停留在概念的解釋上，而是通過大量的實戰案例，手把手地教你如何運用Python來解決實際的數據問題。尤其是它對pandas庫的講解，我覺得是這本書的一大亮點，從數據讀取、清洗、轉換到可視化，各個環節都講解得非常透徹，而且給齣的代碼示例也都非常具有代錶性，我按照書中的例子自己動手實踐瞭一下，感覺收獲很大，對pandas的理解一下子就深入瞭很多。

評分☆☆☆☆☆

我非常喜歡這本書在案例選擇上的獨到之處，它並沒有選擇一些過於陳舊或者過於簡單的例子，而是選取瞭一些貼近實際工作場景的數據集，並圍繞這些數據集展開瞭深入的分析。通過處理真實的數據，我不僅學到瞭技術，更重要的是對數據分析的整個流程和思維方式有瞭更深刻的認識。作者在講解過程中，還會穿插一些關於數據分析的“最佳實踐”或者“注意事項”，這些細節的提示，對於幫助我們養成良好的編程習慣和分析習慣非常有價值。讀完這本書，我感覺自己解決實際數據問題的能力得到瞭顯著提升，對未來在工作中使用Python進行數據分析充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀體驗上來說，這本書的語言風格很流暢，作者的錶達清晰易懂，即使是一些比較抽象的概念，通過他的解釋和圖示，也能很快地理解。我尤其欣賞作者在講解過程中，並沒有一味地堆砌理論，而是巧妙地將理論知識融入到具體的應用場景中，這樣一來，讀者不僅能學到“是什麼”，更能理解“為什麼”以及“怎麼做”。這一點對於初學者來說非常重要，它能幫助我們建立起對整個數據分析流程的直觀認識，而不是死記硬背一些枯燥的語法。我感覺這本書非常適閤那些想要從零開始學習Python數據分析，或者希望進一步提升pandas技能的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排也非常閤理，循序漸進，邏輯性很強。它首先從Python語言的基礎知識入手，確保讀者能夠掌握必要的前置技能，然後逐步深入到數據分析的核心，通過不同類型的數據集和實際問題的案例，引導讀者逐步掌握數據處理和分析的各種技術。這種由淺入深的學習路徑，讓我在閱讀過程中感到非常順暢，不會因為突然遇到難以理解的內容而産生挫敗感。每章節的結尾通常都會有一些練習題或者思考題，這對於鞏固所學知識非常有幫助，能夠及時檢驗自己的學習成果，也讓我能夠發現自己理解上的盲點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真的挺用心的，封麵采用瞭一種啞光材質，摸起來很有質感，而且印刷清晰，色彩搭配也很柔和，整體感覺非常專業，放在書架上也很賞心悅目。拿到手的時候就迫不及待地翻開瞭，紙張的質量也不錯，不是那種容易泛黃的劣質紙，閱讀起來觸感很舒服。整體的排版也很規整，行間距和字號都恰到好處，長時間閱讀眼睛也不會覺得疲勞。書的厚度適中，作為一本實操類的書籍，內容量應該挺紮實的。我特彆喜歡它那種樸實而又專業的氣質，沒有過多的花哨設計，一切都圍繞著內容本身展開，這種專注於知識本身的風格，讓我覺得這本書是值得信賴的。