數據科學與大數據分析 數據的發現分析可視化與錶示 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據科學
• 大數據分析
• 數據挖掘
• 數據可視化
• 統計分析
• 機器學習
• Python
• R語言
• 商業分析
• 數據分析

店鋪： 華心圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115416377

商品編碼：26795801107

●**章  大數據分析介紹

●1.1  大數據概述

●1.1.1  數據結構

●1.1.2  數據存儲的分析視角

●1.2  分析的實踐狀態

●1.2.1  商業智能VS數據科學

●1.2.2  當前分析架構

●1.2.3  大數據的驅動力

●1.2.4  新的大數據生態係統和新的分析方法

●1.3  新的大數據生態係統中的關鍵角色

●1.4  大數據分析案例

●1.5  總結

●1.6  練習

●參考書目

●第2章  數據分析生命周期

●2.1  數據分析生命周期概述

●2.1.1  一個成功分析項目的關鍵角色

●2.1.2  數據分析生命周期的背景和概述

●2.2  **階段：發現

●2.2.1  學習業務領域

●......

書名: 數據科學與大數據分析

作者：美國EMC教育服務團隊(EMC Education Services) 著;曹逾,劉文苗,李楓林 譯

齣版社：人民郵電齣版社

齣版時間: 2016-07-01

版次：1

開本：16開

裝幀：平裝

頁數：356

字數：

ISBN：9787115416377

定價：69元

數據科學與大數據分析在當前是炙手可熱的概念，關注的是如何通過分析海量數據來洞悉隱藏於數據背後的見解。本書是數據科學領域為數不多的實用性技術圖書，它通過詳細剖析數據分析生命周期的各個階段來講解用於發現、分析、可視化、錶示數據的相關方法和技術。《數據科學與大數據分析：數據的發現 分析 可視化與錶示》總共分為12章，主要內容包括大數據分析的簡單介紹，數據分析生命周期的各個階段，使用R語言進行基本的數據分析，以及不錯的分析理論和方法，主要涉及數據的聚類、關聯規則、迴歸、分類、時間序列分析、文本分析等方法。此外，本書還涵蓋瞭用來進行不錯數據分析所使用的技術和工具，比如MapReduce和Hadoop、數據庫內分析等。《數據科學與大數據分析：數據的發現 分析 可視化與錶示》內容詳細，示例豐富，側重於理論與練習的結閤，因此比較適閤對大數據分析、數據科學感興趣的人員閱讀，有誌於成為數據科學傢的讀者也可以從本書中獲益。

洞悉數字洪流，駕馭智慧未來：一本關於數據驅動決策與創新實踐的探索指南 在信息爆炸的時代，數據早已超越瞭單純的數字集閤，成為驅動社會進步、商業革新乃至個人成長的核心動力。從海量用戶行為的細微模式，到復雜科學實驗的宏觀趨勢，再到城市運行的智能調控，數據無處不在，其蘊藏的價值等待被發掘，其潛在的力量亟待被釋放。本書並非一本關於“數據科學與大數據分析”的學術專著，也不是一本教你編寫特定代碼的工具書。相反，它是一次深入的、全方位的思想探索，旨在揭示數據如何滲透到我們生活的方方麵麵，以及我們如何通過係統性的思維和創造性的方法，從這些數據中提煉齣深刻的洞見，並將其轉化為切實可行的行動。 我們生活的世界正在以前所未有的速度被數字化，這意味著我們擁有前所未有的機會去理解世界、影響世界。然而，海量數據的背後，隱藏著巨大的挑戰。如何從雜亂無章的原始信息中篩選齣真正有價值的部分？如何理解數據之間的關聯，並從中發現隱藏的規律？如何將復雜的數據轉化為直觀易懂的圖錶，以便更有效地溝通和決策？這些問題，正是本書希望引發讀者思考和探索的核心。 第一部分：開啓數據智慧之門——理解數據的本質與價值 在開始任何分析或可視化之前，首要任務是建立對數據本身的深刻理解。數據不再僅僅是“0”和“1”，它承載著信息、情境和意義。我們首先會探討數據産生的根源，無論是來自傳感器、社交媒體、交易記錄，還是科學測量。理解數據的來源，有助於我們評估其質量、可靠性和潛在的偏差。 接著，我們將審視不同類型的數據：結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如JSON、XML文件）和非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。每種類型的數據都有其獨特的處理和分析方式。例如，處理大量的文本數據需要我們掌握自然語言處理的基礎，而分析圖像數據則可能需要計算機視覺的知識。 更重要的是，我們將深入探討數據的“價值”所在。數據本身是無生命的，隻有當它被賦予瞭上下文，並與實際問題相聯係時，纔能展現齣其巨大的能量。本書將引導讀者思考，如何識彆那些真正能夠解決痛點、創造機會、優化流程的數據。這不僅僅是技術層麵的問題，更是戰略和商業思維的體現。我們會討論數據驅動決策的理念，以及它如何顛覆傳統的決策模式，帶來更精準、更客觀的洞察。 第二部分：抽絲剝繭，洞察內在——數據的深度分析與挖掘 數據分析並非一蹴而就，它是一個嚴謹且充滿探索性的過程。本書將帶領讀者踏上一次深入的數據挖掘之旅，重點不在於列舉各種算法，而是強調分析背後的邏輯和思路。 我們將從數據預處理的重要性談起。現實世界的數據往往是“髒”的，包含缺失值、異常值、重復項等。如何有效地清理、轉換和整閤數據，是後續分析成功的基石。我們會討論數據清洗的技術，以及如何利用各種方法來處理不一緻和不完整的數據。 接下來，我們將聚焦於探索性數據分析（EDA）。EDA是理解數據特徵、發現數據模式、識彆數據分布的重要手段。我們將探討如何通過統計摘要、頻率分析、相關性分析等技術，初步瞭解數據的基本屬性。這就像是一位偵探在案發現場收集綫索，通過觀察細節來構建案件的全貌。 本書還將重點關注模式識彆與關聯分析。數據中常常隱藏著不易察覺的模式，例如用戶購買行為的聚集性、異常交易的齣現，或是某些事件之間的強關聯。我們將探討如何利用不同的分析技術，如聚類分析、關聯規則挖掘等，來揭示這些隱藏的聯係，為預測和決策提供依據。 此外，我們還會探討預測性分析的理念。基於曆史數據，預測未來趨勢是數據分析的重要應用之一。本書將從概率統計和機器學習的基礎概念齣發，解釋如何構建模型來預測事件發生的可能性，例如預測客戶流失、識彆欺詐行為，或者預測産品銷量。強調的是理解模型的原理和適用場景，而非 rote learning。 第三部分：化繁為簡，直觀呈現——數據的可視化與有效溝通 再深入的分析，如果無法有效地傳達給他人，其價值也將大打摺扣。數據的可視化，是將復雜信息轉化為直觀、易懂圖景的關鍵。本書將把可視化視為一種強大的溝通工具，而非單純的圖錶製作。 我們將從可視化原則齣發，探討如何設計齣能夠清晰、準確傳達信息的圖錶。這包括選擇閤適的圖錶類型（如條形圖、摺綫圖、散點圖、餅圖等）來匹配數據的特性和想要錶達的含義，以及如何運用顔色、大小、形狀等視覺元素來突齣重點。 本書將強調講故事的重要性。優秀的數據可視化不僅僅是展示數據，更是通過數據來講述一個引人入勝的故事，引導觀眾理解關鍵信息，並促使他們采取行動。我們會探討如何構建清晰的敘事邏輯，讓圖錶成為故事的載體。 此外，我們將討論交互式可視化的力量。在處理大型數據集或需要探索性分析時，交互式圖錶能夠讓用戶自由地探索數據，發現更多細節。從動態過濾、縮放到鑽取，交互式可視化能夠極大地提升用戶體驗和洞察的深度。 最後，本書還將觸及不同場景下的可視化實踐，例如商業智能儀錶盤的設計、科學研究成果的展示，以及麵嚮普通大眾的數據故事傳播。理解不同受眾的需求，設計齣最適閤他們的可視化方案，是成功溝通的關鍵。 第四部分：從數據到行動——數據的實際應用與倫理考量 數據分析和可視化最終的目的是為瞭驅動行動，實現價值。本書的最後一部分，將聚焦於數據如何在實際世界中發揮作用，並探討與之相關的倫理問題。 我們將審視數據驅動決策在不同領域的應用。例如，在市場營銷中，如何利用用戶數據進行精準廣告投放和個性化推薦；在金融領域，如何利用數據進行風險評估和欺詐檢測；在醫療健康領域，如何利用數據改善診斷和治療方案；在智慧城市建設中，如何利用數據優化交通、能源和公共服務。 同時，本書也將重點關注數據的倫理與隱私保護。隨著數據應用的深入，數據安全、隱私泄露、算法偏見等問題也日益凸顯。我們將探討如何負責任地收集、使用和管理數據，如何遵守相關法律法規，以及如何構建公平、透明的數據使用機製。這不僅是技術問題，更是社會責任和道德準則的體現。 我們也將討論持續學習與迭代的重要性。數據世界在不斷變化，新的技術、新的工具、新的數據源層齣不窮。本書鼓勵讀者保持開放的心態，持續學習，不斷優化自己的數據分析和應用能力，以適應這個快速發展的時代。 總而言之，本書旨在提供一個廣闊的視角，幫助讀者理解數據在全球化、數字化浪潮中的核心地位。它鼓勵讀者將數據視為一種強大的資産，通過係統性的分析和創造性的可視化，從中提煉齣驅動創新、優化決策、賦能未來的力量。它不是一本教你“怎麼做”的書，而是一本引導你“為什麼這麼做”以及“如何思考”的書，願它能點亮你在數據探索之路上的智慧之光。

評分☆☆☆☆☆

“錶示”這個詞語在我看來，涵蓋瞭數據建模、特徵工程以及如何將分析結果清晰地呈現齣來。我希望這本書能夠深入探討如何將原始數據轉化為更具錶現力的特徵，從而更好地支持分析和建模。這可能涉及到各種特徵提取技術，例如文本數據的詞袋模型、TF-IDF，圖像數據的SIFT、HOTS，以及結構化數據的各種編碼方式。 同時，我對書中關於數據建模的部分非常感興趣。它是否會介紹各種常見的建模方法，從簡單的綫性模型到復雜的深度學習模型？更重要的是，它是否會指導我如何根據問題的性質和數據的特點來選擇閤適的模型，以及如何進行模型的訓練、調優和驗證？在錶示層麵，我也希望書中能夠提供關於如何將模型輸齣以清晰、簡潔、有說服力的方式呈現給不同受眾的指導，這包括如何撰寫技術報告，如何進行數據故事的講述，以及如何為非技術背景的聽眾設計易於理解的演示文稿。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個吸引我的地方在於它對“分析”的強調。數據分析不僅僅是計算，更是一種思維方式。我希望這本書能夠幫助我理解不同類型的數據分析方法，例如描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規範性分析。它是否會詳細介紹各種統計學和機器學習算法，並解釋它們的應用場景和局限性？我希望它能提供清晰的理論講解，同時輔以易於理解的代碼示例，讓我能夠將理論付諸實踐。 特彆是，對於一些常見的分析任務，比如分類、迴歸、聚類等，我希望書中能夠提供詳細的算法介紹，並指導我如何選擇閤適的算法。同時，書中對模型評估和優化的講解也至關重要。我需要知道如何判斷一個模型的好壞，如何調整參數來提升模型的性能，以及如何避免過擬閤和欠擬閤。如果書中能包含一些關於數據預處理、特徵選擇、模型訓練和評估的完整流程，那就再好不過瞭。我也期待書中能夠探討一些更高級的分析技術，比如時間序列分析、圖數據分析等，這能幫助我拓寬分析的視野。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛踏入數據科學領域的研究生，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理行業知識、幫助我建立紮實基礎的書籍。在眾多的選擇中，《數據科學與大數據分析》這本書的標題引起瞭我的注意，它承諾的內容涵蓋瞭“數據的發現、分析、可視化與錶示”，這正是我目前最迫切需要掌握的核心技能。 我非常期待這本書能夠為我揭示如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息。在學習初期，我常常感到無從下手，麵對堆積如山的數據，不知道該如何開始探索。這本書是否會提供一套係統性的方法論，指導我如何定義問題、收集數據、進行初步的探索性數據分析，從而發現隱藏在數據背後的模式和趨勢？例如，它是否會介紹一些經典的發現性分析案例，通過具體的步驟和思考過程，展示如何一步步逼近問題的本質？我尤其關心書中關於特徵工程和變量選擇的部分，這往往是決定模型成敗的關鍵。如果它能提供一些實用的技巧和注意事項，例如如何處理缺失值、異常值，如何創造新的有意義的特徵，那我將受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，我希望這本書不僅僅是一本關於數據科學工具和技術的百科全書，更是一本能夠幫助我構建紮實理論基礎和培養批判性思維的指南。我渴望這本書能夠提供一種循序漸進的學習路徑，從基礎概念齣發，逐步深入到更復雜的算法和技術。它是否會通過大量的實際案例來鞏固我的理解，讓我在解決實際問題中學習？我特彆希望書中能夠包含一些關於數據倫理、隱私保護以及如何負責任地使用數據的內容，因為這些在當今社會變得越來越重要。 我期待這本書能夠幫助我建立一種“從數據到洞察”的完整能力，讓我能夠自信地應對各種數據挑戰。如果書中能夠提供一些關於如何將數據科學技能應用於具體行業（如金融、醫療、電商等）的思考和實踐，那將為我的職業規劃提供寶貴的參考。我希望這本書能夠成為我數據科學學習旅程中一個不可或缺的夥伴，為我指明方嚮，激發我的探索熱情，並最終幫助我成為一名優秀的數據科學傢。

評分☆☆☆☆☆

“可視化”是現代數據分析中不可或缺的一環，它能夠將復雜的數據轉化為直觀易懂的圖錶，極大地提升溝通效率。我非常好奇這本書會如何處理這個主題。它是否會介紹各種常用的數據可視化圖錶類型，例如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、熱力圖等，並指導我何時使用哪種圖錶？我更期待的是，它能夠深入講解如何通過可視化來揭示數據的分布、關係、趨勢和異常。 書中關於可視化的一些進階技巧，例如如何創建交互式圖錶，如何設計能夠有效傳達信息的可視化敘事，也是我非常關注的。我希望它能引導我理解“好”的可視化和“壞”的可視化的區彆，以及如何避免常見的可視化誤區。如果書中能夠提供一些關於Python的matplotlib、seaborn、plotly等可視化庫的使用指南，或者R語言的ggplot2的詳細介紹，那將是極大的幫助。我希望通過學習，能夠製作齣既美觀又富有洞察力的可視化作品。