数据科学与大数据分析 数据的发现分析可视化与表示 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 华心图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115416377

商品编码：26795801107

●**章  大数据分析介绍

●1.1  大数据概述

●1.1.1  数据结构

●1.1.2  数据存储的分析视角

●1.2  分析的实践状态

●1.2.1  商业智能VS数据科学

●1.2.2  当前分析架构

●1.2.3  大数据的驱动力

●1.2.4  新的大数据生态系统和新的分析方法

●1.3  新的大数据生态系统中的关键角色

●1.4  大数据分析案例

●1.5  总结

●1.6  练习

●参考书目

●第2章  数据分析生命周期

●2.1  数据分析生命周期概述

●2.1.1  一个成功分析项目的关键角色

●2.1.2  数据分析生命周期的背景和概述

●2.2  **阶段：发现

●2.2.1  学习业务领域

●......

书名: 数据科学与大数据分析

作者：美国EMC教育服务团队(EMC Education Services) 著;曹逾,刘文苗,李枫林 译

出版社：人民邮电出版社

出版时间: 2016-07-01

版次：1

开本：16开

装帧：平装

页数：356

字数：

ISBN：9787115416377

定价：69元

数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念，关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书，它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。《数据科学与大数据分析：数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为12章，主要内容包括大数据分析的简单介绍，数据分析生命周期的各个阶段，使用R语言进行基本的数据分析，以及不错的分析理论和方法，主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分类、时间序列分析、文本分析等方法。此外，本书还涵盖了用来进行不错数据分析所使用的技术和工具，比如MapReduce和Hadoop、数据库内分析等。《数据科学与大数据分析：数据的发现 分析 可视化与表示》内容详细，示例丰富，侧重于理论与练习的结合，因此比较适合对大数据分析、数据科学感兴趣的人员阅读，有志于成为数据科学家的读者也可以从本书中获益。

洞悉数字洪流，驾驭智慧未来：一本关于数据驱动决策与创新实践的探索指南 在信息爆炸的时代，数据早已超越了单纯的数字集合，成为驱动社会进步、商业革新乃至个人成长的核心动力。从海量用户行为的细微模式，到复杂科学实验的宏观趋势，再到城市运行的智能调控，数据无处不在，其蕴藏的价值等待被发掘，其潜在的力量亟待被释放。本书并非一本关于“数据科学与大数据分析”的学术专著，也不是一本教你编写特定代码的工具书。相反，它是一次深入的、全方位的思想探索，旨在揭示数据如何渗透到我们生活的方方面面，以及我们如何通过系统性的思维和创造性的方法，从这些数据中提炼出深刻的洞见，并将其转化为切实可行的行动。 我们生活的世界正在以前所未有的速度被数字化，这意味着我们拥有前所未有的机会去理解世界、影响世界。然而，海量数据的背后，隐藏着巨大的挑战。如何从杂乱无章的原始信息中筛选出真正有价值的部分？如何理解数据之间的关联，并从中发现隐藏的规律？如何将复杂的数据转化为直观易懂的图表，以便更有效地沟通和决策？这些问题，正是本书希望引发读者思考和探索的核心。 第一部分：开启数据智慧之门——理解数据的本质与价值 在开始任何分析或可视化之前，首要任务是建立对数据本身的深刻理解。数据不再仅仅是“0”和“1”，它承载着信息、情境和意义。我们首先会探讨数据产生的根源，无论是来自传感器、社交媒体、交易记录，还是科学测量。理解数据的来源，有助于我们评估其质量、可靠性和潜在的偏差。 接着，我们将审视不同类型的数据：结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如JSON、XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。每种类型的数据都有其独特的处理和分析方式。例如，处理大量的文本数据需要我们掌握自然语言处理的基础，而分析图像数据则可能需要计算机视觉的知识。 更重要的是，我们将深入探讨数据的“价值”所在。数据本身是无生命的，只有当它被赋予了上下文，并与实际问题相联系时，才能展现出其巨大的能量。本书将引导读者思考，如何识别那些真正能够解决痛点、创造机会、优化流程的数据。这不仅仅是技术层面的问题，更是战略和商业思维的体现。我们会讨论数据驱动决策的理念，以及它如何颠覆传统的决策模式，带来更精准、更客观的洞察。 第二部分：抽丝剥茧，洞察内在——数据的深度分析与挖掘 数据分析并非一蹴而就，它是一个严谨且充满探索性的过程。本书将带领读者踏上一次深入的数据挖掘之旅，重点不在于列举各种算法，而是强调分析背后的逻辑和思路。 我们将从数据预处理的重要性谈起。现实世界的数据往往是“脏”的，包含缺失值、异常值、重复项等。如何有效地清理、转换和整合数据，是后续分析成功的基石。我们会讨论数据清洗的技术，以及如何利用各种方法来处理不一致和不完整的数据。 接下来，我们将聚焦于探索性数据分析（EDA）。EDA是理解数据特征、发现数据模式、识别数据分布的重要手段。我们将探讨如何通过统计摘要、频率分析、相关性分析等技术，初步了解数据的基本属性。这就像是一位侦探在案发现场收集线索，通过观察细节来构建案件的全貌。 本书还将重点关注模式识别与关联分析。数据中常常隐藏着不易察觉的模式，例如用户购买行为的聚集性、异常交易的出现，或是某些事件之间的强关联。我们将探讨如何利用不同的分析技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，来揭示这些隐藏的联系，为预测和决策提供依据。 此外，我们还会探讨预测性分析的理念。基于历史数据，预测未来趋势是数据分析的重要应用之一。本书将从概率统计和机器学习的基础概念出发，解释如何构建模型来预测事件发生的可能性，例如预测客户流失、识别欺诈行为，或者预测产品销量。强调的是理解模型的原理和适用场景，而非 rote learning。 第三部分：化繁为简，直观呈现——数据的可视化与有效沟通 再深入的分析，如果无法有效地传达给他人，其价值也将大打折扣。数据的可视化，是将复杂信息转化为直观、易懂图景的关键。本书将把可视化视为一种强大的沟通工具，而非单纯的图表制作。 我们将从可视化原则出发，探讨如何设计出能够清晰、准确传达信息的图表。这包括选择合适的图表类型（如条形图、折线图、散点图、饼图等）来匹配数据的特性和想要表达的含义，以及如何运用颜色、大小、形状等视觉元素来突出重点。 本书将强调讲故事的重要性。优秀的数据可视化不仅仅是展示数据，更是通过数据来讲述一个引人入胜的故事，引导观众理解关键信息，并促使他们采取行动。我们会探讨如何构建清晰的叙事逻辑，让图表成为故事的载体。 此外，我们将讨论交互式可视化的力量。在处理大型数据集或需要探索性分析时，交互式图表能够让用户自由地探索数据，发现更多细节。从动态过滤、缩放到钻取，交互式可视化能够极大地提升用户体验和洞察的深度。 最后，本书还将触及不同场景下的可视化实践，例如商业智能仪表盘的设计、科学研究成果的展示，以及面向普通大众的数据故事传播。理解不同受众的需求，设计出最适合他们的可视化方案，是成功沟通的关键。 第四部分：从数据到行动——数据的实际应用与伦理考量 数据分析和可视化最终的目的是为了驱动行动，实现价值。本书的最后一部分，将聚焦于数据如何在实际世界中发挥作用，并探讨与之相关的伦理问题。 我们将审视数据驱动决策在不同领域的应用。例如，在市场营销中，如何利用用户数据进行精准广告投放和个性化推荐；在金融领域，如何利用数据进行风险评估和欺诈检测；在医疗健康领域，如何利用数据改善诊断和治疗方案；在智慧城市建设中，如何利用数据优化交通、能源和公共服务。 同时，本书也将重点关注数据的伦理与隐私保护。随着数据应用的深入，数据安全、隐私泄露、算法偏见等问题也日益凸显。我们将探讨如何负责任地收集、使用和管理数据，如何遵守相关法律法规，以及如何构建公平、透明的数据使用机制。这不仅是技术问题，更是社会责任和道德准则的体现。 我们也将讨论持续学习与迭代的重要性。数据世界在不断变化，新的技术、新的工具、新的数据源层出不穷。本书鼓励读者保持开放的心态，持续学习，不断优化自己的数据分析和应用能力，以适应这个快速发展的时代。 总而言之，本书旨在提供一个广阔的视角，帮助读者理解数据在全球化、数字化浪潮中的核心地位。它鼓励读者将数据视为一种强大的资产，通过系统性的分析和创造性的可视化，从中提炼出驱动创新、优化决策、赋能未来的力量。它不是一本教你“怎么做”的书，而是一本引导你“为什么这么做”以及“如何思考”的书，愿它能点亮你在数据探索之路上的智慧之光。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个吸引我的地方在于它对“分析”的强调。数据分析不仅仅是计算，更是一种思维方式。我希望这本书能够帮助我理解不同类型的数据分析方法，例如描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。它是否会详细介绍各种统计学和机器学习算法，并解释它们的应用场景和局限性？我希望它能提供清晰的理论讲解，同时辅以易于理解的代码示例，让我能够将理论付诸实践。 特别是，对于一些常见的分析任务，比如分类、回归、聚类等，我希望书中能够提供详细的算法介绍，并指导我如何选择合适的算法。同时，书中对模型评估和优化的讲解也至关重要。我需要知道如何判断一个模型的好坏，如何调整参数来提升模型的性能，以及如何避免过拟合和欠拟合。如果书中能包含一些关于数据预处理、特征选择、模型训练和评估的完整流程，那就再好不过了。我也期待书中能够探讨一些更高级的分析技术，比如时间序列分析、图数据分析等，这能帮助我拓宽分析的视野。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入数据科学领域的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理行业知识、帮助我建立扎实基础的书籍。在众多的选择中，《数据科学与大数据分析》这本书的标题引起了我的注意，它承诺的内容涵盖了“数据的发现、分析、可视化与表示”，这正是我目前最迫切需要掌握的核心技能。 我非常期待这本书能够为我揭示如何从海量数据中挖掘出有价值的信息。在学习初期，我常常感到无从下手，面对堆积如山的数据，不知道该如何开始探索。这本书是否会提供一套系统性的方法论，指导我如何定义问题、收集数据、进行初步的探索性数据分析，从而发现隐藏在数据背后的模式和趋势？例如，它是否会介绍一些经典的发现性分析案例，通过具体的步骤和思考过程，展示如何一步步逼近问题的本质？我尤其关心书中关于特征工程和变量选择的部分，这往往是决定模型成败的关键。如果它能提供一些实用的技巧和注意事项，例如如何处理缺失值、异常值，如何创造新的有意义的特征，那我将受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

“表示”这个词语在我看来，涵盖了数据建模、特征工程以及如何将分析结果清晰地呈现出来。我希望这本书能够深入探讨如何将原始数据转化为更具表现力的特征，从而更好地支持分析和建模。这可能涉及到各种特征提取技术，例如文本数据的词袋模型、TF-IDF，图像数据的SIFT、HOTS，以及结构化数据的各种编码方式。 同时，我对书中关于数据建模的部分非常感兴趣。它是否会介绍各种常见的建模方法，从简单的线性模型到复杂的深度学习模型？更重要的是，它是否会指导我如何根据问题的性质和数据的特点来选择合适的模型，以及如何进行模型的训练、调优和验证？在表示层面，我也希望书中能够提供关于如何将模型输出以清晰、简洁、有说服力的方式呈现给不同受众的指导，这包括如何撰写技术报告，如何进行数据故事的讲述，以及如何为非技术背景的听众设计易于理解的演示文稿。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，我希望这本书不仅仅是一本关于数据科学工具和技术的百科全书，更是一本能够帮助我构建扎实理论基础和培养批判性思维的指南。我渴望这本书能够提供一种循序渐进的学习路径，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的算法和技术。它是否会通过大量的实际案例来巩固我的理解，让我在解决实际问题中学习？我特别希望书中能够包含一些关于数据伦理、隐私保护以及如何负责任地使用数据的内容，因为这些在当今社会变得越来越重要。 我期待这本书能够帮助我建立一种“从数据到洞察”的完整能力，让我能够自信地应对各种数据挑战。如果书中能够提供一些关于如何将数据科学技能应用于具体行业（如金融、医疗、电商等）的思考和实践，那将为我的职业规划提供宝贵的参考。我希望这本书能够成为我数据科学学习旅程中一个不可或缺的伙伴，为我指明方向，激发我的探索热情，并最终帮助我成为一名优秀的数据科学家。

评分☆☆☆☆☆

“可视化”是现代数据分析中不可或缺的一环，它能够将复杂的数据转化为直观易懂的图表，极大地提升沟通效率。我非常好奇这本书会如何处理这个主题。它是否会介绍各种常用的数据可视化图表类型，例如散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图等，并指导我何时使用哪种图表？我更期待的是，它能够深入讲解如何通过可视化来揭示数据的分布、关系、趋势和异常。 书中关于可视化的一些进阶技巧，例如如何创建交互式图表，如何设计能够有效传达信息的可视化叙事，也是我非常关注的。我希望它能引导我理解“好”的可视化和“坏”的可视化的区别，以及如何避免常见的可视化误区。如果书中能够提供一些关于Python的matplotlib、seaborn、plotly等可视化库的使用指南，或者R语言的ggplot2的详细介绍，那将是极大的帮助。我希望通过学习，能够制作出既美观又富有洞察力的可视化作品。