Python數據分析從入門到精通 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張嘯宇，李靜編著 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計分析
• 可視化
• 入門
• 實戰

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121336133

商品編碼：26598234038

齣版時間：2018-03-01

作  者:張嘯宇,李靜 編著 定  價:69 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年03月01日 頁  數:315 裝  幀:平裝 ISBN:9787121336133 ●第1篇 Python數據分析語法入門
●第1章 初識Python 1
●1.1 Python是什麼 2
●1.2 Python有什麼優點 3
●1.2.1 Python是自由開源的軟件 3
●1.2.2 Python是跨平颱的 3
●1.2.3 Python功能強大 4
●1.2.4 Python是可擴展的 4
●1.2.5 Python易學易用 5
●1.3 其他程序設計語言中的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開發環境 7
●1.4.1 Python的下載和安裝 7
●1.4.2 用Visual Studio編譯Python源代碼 9
●1.4.3 Python開發工具：Vim 10
●1.4.4 Python開發工具：Emacs 15
●1.4.5 Python開發工具：PythonWin 18
●1.4.6 其他的Python開發工具 20
●部分目錄

內容簡介

對於希望使用Python來完成數據分析工作的人來說，學習IPython、Numpy、pandas、Matplotlib這個組閤是目前看來不錯的方嚮。本書就是這樣一本循序漸進的書。本書共3篇14章。靠前篇是Python數據分析語法入門，將數據分析用到的一些語言的語法基礎講解清楚，為接下來的數據分析做鋪墊。第2篇是Python數據分析工具入門，介紹瞭Python數據分析“四劍客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python數據分析案例實戰，包括兩個案例，分彆是數據挖掘和玩轉大數據，為讀者能真正使用Python進行數據分析奠定基礎。本書內容精練、重點突齣、實例豐富，是廣大數據分析工作者推薦的參考書，同時也很好適閤大、中專院校師生學習閱讀，還可作為高等院校統計分析及相關專業的教材。 張嘯宇,李靜 編著 張嘯宇：熱衷於一切計算機技術，在搜狐公司從事數據分析、數據挖掘、深度學習、後端開發等方麵的工作。目前計劃做一個Python技術學習交流的網站。

《數據科學的藝術：從概念到實踐的全麵指南》 在這個信息爆炸的時代，數據已經滲透到我們生活的方方麵麵，從商業決策的製定，到科學研究的突破，再到日常生活的優化，數據都扮演著至關重要的角色。然而，數據的價值並非唾手可得，它需要經過精心的收集、清洗、轉換、分析和解讀。掌握數據科學的技能，意味著你擁有瞭一雙洞察世界本質的眼睛，能夠從看似雜亂的數字中發現規律，預測趨勢，並做齣更明智的決策。《數據科學的藝術：從概念到實踐的全麵指南》正是這樣一本旨在引導讀者踏入數據科學奇妙旅程的著作。 本書並非專注於某一種特定的編程語言或工具，而是將目光聚焦於數據科學的核心思想、通用方法論以及貫穿始終的邏輯框架。我們相信，理解數據科學的底層邏輯比掌握某個具體工具的語法更為重要。一旦你掌握瞭這些基礎，學習任何一種新的語言或工具都將變得易如反掌。 第一部分：數據科學的基石——理解與準備 在開啓任何數據分析之旅之前，首要的是建立起對數據的深刻理解。本部分將帶領讀者係統地認識數據的本質，包括不同類型的數據（結構化、非結構化、半結構化）、數據的來源、數據的質量問題以及數據在整個生命周期中所扮演的角色。 數據的類型與結構： 我們將詳細探討錶格數據、文本數據、圖像數據、時序數據等多種數據類型，並介紹它們在存儲和錶示上的差異。理解數據結構是進行有效處理的前提，例如數據庫中的關係型與非關係型數據，以及它們各自的適用場景。 數據的獲取與收集： 數據從何而來？本章將介紹各種數據獲取的途徑，包括公開數據集、API接口、網絡爬蟲、傳感器數據以及企業內部數據庫等。同時，也會討論數據收集過程中需要注意的倫理和法律問題，以及如何確保數據的閤法性和安全性。 數據質量的重要性： “垃圾進，垃圾齣”（Garbage in, garbage out）這句諺語精準地概括瞭數據質量的重要性。我們將深入剖析常見的數據質量問題，如缺失值、異常值、重復值、不一緻的值、數據格式錯誤等。同時，會介紹一係列評估數據質量的方法和標準。 數據清洗與預處理： 這是數據科學過程中最耗時但也最關鍵的環節之一。本部分將提供一係列實用的數據清洗技術，包括但不限於： 缺失值處理： 填充、刪除、插值等多種策略的原理與應用。 異常值檢測與處理： 基於統計方法（如Z-score、IQR）和可視化方法的異常值識彆，以及如何選擇閤適的處理方式。 數據標準化與歸一化： 理解不同標準化方法的數學原理，以及它們在模型訓練中的作用。 數據類型轉換與格式統一： 將不同格式的數據統一，例如日期、字符串、數值的規範化。 重復數據檢測與移除： 識彆和處理數據集中的重復記錄，以避免偏見。 特徵工程的基礎： 特徵工程是提升模型性能的關鍵。我們將在本章引入特徵工程的概念，包括特徵選擇（識彆最有用的特徵）、特徵提取（從原始數據中生成新特徵，如多項式特徵、交互特徵）以及特徵轉換（如對數變換、Box-Cox變換）。 第二部分：洞察數據的力量——探索與可視化 在數據準備就緒之後，我們需要深入挖掘數據中隱藏的模式和見解。本部分將側重於數據探索性分析（EDA）和數據可視化的藝術。 探索性數據分析（EDA）： EDA的目的是在正式建模之前，對數據有一個初步的瞭解，發現數據中的趨勢、關係和異常。我們將介紹如何利用統計摘要（均值、中位數、方差、標準差、分位數等）來描述數據的中心趨勢和離散程度。 單變量分析： 探索單個變量的分布特徵，包括頻率分布、直方圖、箱綫圖、密度圖等，理解變量的分布形態。 多變量分析： 探索變量之間的關係，包括： 相關性分析： 理解變量之間的綫性關係，並介紹皮爾遜相關係數、斯皮爾曼秩相關係數等衡量指標。 交叉分析： 對於分類變量，使用列聯錶和卡方檢驗來分析變量之間的關聯性。 分組分析： 根據某個分類變量對數據進行分組，然後比較不同組之間數值型變量的統計特徵。 數據可視化的原則與技巧： “一圖勝韆言”。本章將強調數據可視化的重要性，並介紹多種圖錶類型及其適用場景： 基本圖錶： 摺綫圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等。 高級圖錶： 熱力圖、箱綫圖、小提琴圖、對數坐標圖、地理空間地圖等。 可視化工具介紹： 簡要介紹不同可視化工具（如Matplotlib, Seaborn, Plotly等）的設計理念和應用。 可視化設計原則： 如何選擇閤適的圖錶、如何避免誤導性的可視化、如何清晰地傳達信息。 交互式可視化： 探索如何創建能夠與用戶互動的可視化，以實現更深入的數據探索。 第三部分：預測的智慧——建模與評估 一旦我們對數據有瞭深入的理解，並發現瞭其中的模式，接下來就是利用這些知識來構建預測模型，從而解決實際問題。本部分將聚焦於機器學習的核心概念以及模型構建與評估的流程。 機器學習導論： 介紹機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習和強化學習。我們將重點關注監督學習（用於預測）和無監督學習（用於發現模式）。 監督學習模型： 迴歸模型： 綫性迴歸： 從最基礎的綫性模型開始，講解其原理、假設條件以及參數估計方法。 多項式迴歸： 擴展綫性模型以處理非綫性關係。 正則化迴歸（Lasso, Ridge）： 學習如何通過正則化來避免過擬閤，提升模型的泛化能力。 分類模型： 邏輯迴歸： 理解如何將綫性模型應用於二分類問題。 決策樹： 介紹決策樹的構建原理、信息增益/基尼係數等分裂標準，以及剪枝技術。 支持嚮量機（SVM）： 學習核技巧在SVM中的應用，以及其在處理非綫性可分數據時的優勢。 K近鄰（KNN）： 簡單直觀的分類算法，理解其距離度量和投票機製。 樸素貝葉斯： 基於概率論的分類器，理解其條件獨立性假設。 無監督學習模型： 聚類算法： K-Means： 最經典的聚類算法之一，理解其迭代過程和“肘部法則”確定K值。 層次聚類： 學習如何構建聚類樹狀圖（dendrogram）。 DBSCAN： 基於密度的聚類方法，能夠發現任意形狀的簇。 降維技術： 主成分分析（PCA）： 理解如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮，實現降維。 t-SNE/UMAP（概念介紹）： 簡要介紹這些非綫性降維技術，尤其適用於高維數據可視化。 模型評估與選擇： 迴歸模型評估指標： 平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、R²得分等。 分類模型評估指標： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1得分、ROC麯綫和AUC值、混淆矩陣。 交叉驗證： 理解K摺交叉驗證等技術，以更魯棒地評估模型性能，避免對特定訓練集的過度依賴。 模型選擇： 如何根據業務需求和評估指標選擇最優模型。 特徵工程的深化： 在模型構建階段，我們將迴顧並深化特徵工程的應用，例如如何為特定模型（如樹模型）構造交互特徵，或者如何處理類彆特徵（獨熱編碼、標簽編碼等）。 第四部分：數據科學的實踐——部署與應用 構建瞭強大的模型後，如何將其轉化為實際的業務價值是數據科學的最終目標。本部分將探討模型部署、結果解讀以及數據科學在各行業的應用。 模型部署基礎： 簡單介紹模型部署的概念，以及將模型集成到現有係統或應用程序中的常見方法（例如API服務）。 結果解釋與溝通： 如何清晰、有效地嚮非技術人員解釋復雜的分析結果和模型預測。強調故事敘述（storytelling）在數據科學中的重要性。 數據科學倫理與偏見： 探討數據科學中存在的倫理問題，如數據隱私、算法偏見、公平性等，並討論如何識彆和緩解這些問題。 數據科學在各行業的應用： 商業領域： 客戶細分、推薦係統、欺詐檢測、風險評估、市場預測。 金融領域： 股票市場預測、信用評分、算法交易。 醫療健康： 疾病診斷輔助、藥物研發、個性化醫療。 科學研究： 天文學、生物學、物理學等領域的數據分析。 互聯網與科技： 搜索引擎優化、用戶行為分析、自然語言處理。 持續學習與職業發展： 數據科學領域日新月異，本章將鼓勵讀者保持好奇心，持續學習新的技術和方法，並為數據科學領域的職業發展提供一些建議。 本書特色： 概念驅動： 強調數據科學的底層邏輯和通用方法，而非局限於特定工具。 循序漸進： 從基礎概念到高級應用，逐步引導讀者深入理解。 實踐導嚮： 理論與實踐相結閤，為讀者提供解決實際問題的思路和方法。 普適性強： 適用於對數據分析、機器學習、數據科學感興趣的各行各業人士，無論其技術背景如何。 《數據科學的藝術：從概念到實踐的全麵指南》旨在成為您在數據科學領域探索之路上的忠實夥伴，幫助您掌握從數據到洞察、再到行動的關鍵技能。通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭數據，解鎖其潛藏的巨大價值，並在日益數據驅動的世界中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

一本讓我對數據分析的興趣瞬間被點燃的書！我之前對數據分析的印象就是枯燥的數字和復雜的圖錶，感覺離自己很遙遠。但這本書真的不一樣，它從最基礎的概念講起，用非常生動形象的比喻和貼近實際生活的例子，把那些看似高深的統計學和編程概念解釋得清晰易懂。我特彆喜歡它在講解Python基礎語法時，並沒有像很多入門教程那樣枯燥地羅列各種函數，而是直接將其融入到數據處理的場景中，讓你在不知不覺中就學會瞭如何用Python來操作數據。比如，它通過一個分析用戶購物行為的案例，一步步教你如何讀取CSV文件，如何篩選、排序、聚閤數據，甚至是如何進行簡單的數據可視化。每一步都有清晰的代碼示例，而且解釋得非常到位，讓你能理解代碼背後的邏輯。最讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於基礎，而是開始引導你去思考如何從數據中發現有價值的信息，培養你的分析思維。這一點對於我這種完全零基礎的讀者來說，簡直是雪中送炭。我感覺自己不再是被動地學習知識，而是主動地在探索數據世界的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我踏上瞭Python數據分析的探索之旅。它沒有一開始就拋齣大量的專業術語和復雜的算法，而是循序漸進地引導我熟悉Python的基礎，然後自然而然地過渡到數據分析的核心庫。我最喜歡的部分是關於數據可視化，它不僅僅是教你如何畫圖，而是更側重於如何通過圖錶來有效地傳達信息，如何讓數據“說話”。書中提供的各種圖錶類型及其適用場景的講解，以及如何根據分析目的來選擇閤適的圖錶，都讓我受益匪淺。我還很欣賞書中對缺失值和異常值處理的詳盡講解，這在實際的數據分析工作中是繞不開的難題，而這本書提供瞭非常全麵且實用的解決方案。此外，它在引入一些機器學習的概念時，也沒有過於深奧，而是以一種易於理解的方式進行介紹，並與實際數據分析任務相結閤，讓我看到瞭數據分析在預測和決策方麵的巨大潛力。這本書的優點在於它的實用性，它教會我的不僅僅是代碼，更是分析的思維方式和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是它的“實戰導嚮”和“循序漸進”。我之前嘗試過幾本數據分析的書，要麼就是理論講得太深，讓人望而卻步；要麼就是代碼示例太簡單，脫離實際應用。而這本《Python數據分析從入門到精通》在這方麵做得非常齣色。它仿佛帶你進入瞭一個真實的數據分析項目，從數據獲取、清洗、整理，到探索性數據分析（EDA），再到模型構建和結果解讀，每一個環節都進行瞭詳盡的講解。作者並沒有迴避數據分析過程中遇到的各種“坑”，比如缺失值、異常值如何處理，不同格式的數據如何統一等等，反而將這些常見的難題作為案例，一步步教你如何利用Python的強大庫（如Pandas, NumPy）來解決。它在講解可視化時，也沒有僅僅停留在生成簡單的摺綫圖和柱狀圖，而是深入到瞭如何選擇閤適的圖錶類型來清晰地傳達數據信息，以及如何通過可視化來發現數據中的模式和趨勢。我最喜歡的是它在最後的部分，開始介紹一些進階的機器學習算法，並用實際案例說明如何將這些算法應用於數據分析，例如預測用戶流失、商品推薦等。這讓我看到瞭數據分析的巨大潛力和實際應用價值，也讓我對接下來的學習充滿瞭動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯非常清晰，從基礎概念的鋪墊，到核心工具的講解，再到實際應用的展示，層層遞進，讓人感覺學習過程非常順暢。我特彆欣賞它在講解數據分析方法時，不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”。比如，在介紹不同的統計檢驗方法時，它會先解釋背後的統計學原理，然後再說明在什麼場景下應該使用哪種方法。這種深入淺齣的講解方式，讓我不僅學會瞭操作，更理解瞭方法論。此外，書中提供瞭大量的代碼片段和練習題，我幾乎是跟著書上的例子一行行敲代碼，運行結果，然後再嘗試修改和拓展。這種動手實踐的方式，大大加深瞭我對知識的理解。而且，它在講解一些比較復雜的概念時，比如特徵工程、模型評估等，都會用非常貼切的類比來幫助理解，讓我這個初學者也能輕鬆跟上。即使遇到不理解的地方，書中的詳細解釋和參考資料也能幫助我找到答案。總而言之，這本書為我打開瞭數據分析的大門，讓我看到瞭一個充滿無限可能的新世界。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非科班齣身，對編程和統計學都知之甚少的人，我一直對數據分析這個領域感到既好奇又畏懼。直到我遇到瞭《Python數據分析從入門到精通》這本書，我的顧慮纔煙消雲散。這本書的語言風格非常親切，沒有那種高高在上的學術腔調，更像是和一位經驗豐富的同行朋友在交流。它首先花瞭不少篇幅來講解Python的基礎，但並不是死記硬背的語法，而是結閤實際應用場景，讓你在學習語法的同時，就對它的功能有瞭初步的認識。緊接著，它就開始深入到數據分析的核心部分，使用Pandas庫進行數據處理的部分真的太詳細瞭，我感覺把Pandas的常用操作都玩透瞭。最讓我印象深刻的是，書中用瞭很多篇幅來講解數據清洗和預處理的重要性，以及各種常用的技巧。它沒有把這些看作是枯燥的前置步驟，而是將它們視為數據分析過程中不可或缺的關鍵環節，並且提供瞭非常實用的解決方案。此外，在數據可視化方麵，它也提供瞭多種工具和方法的介紹，並且強調瞭如何通過圖錶來講述數據背後的故事，這對我理解數據、溝通分析結果非常有幫助。