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[印尼] 伊凡·伊德里斯（Ivan Idris） 著，冯博 译

图书标签:

• Python
• 数据分析
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 数据可视化
• 统计分析
• 机器学习
• 实战
• 案例
• 数据处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111576402

版次：1

商品编码：12167397

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据分析与决策技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：329

内容简介

　　数据分析是一个快速发展的领域，而Python已经演变成数据科学的主要语言，广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。本书从数据分析的基础内容入手，比如matplotlib、NumPy和Pandas库，介绍如何通过选择色彩图和调色板来创建可视化，之后深入统计数据分析，将帮助你掌握Spark和HDFS，为网络挖掘创建可迁移脚本。本书还详细阐述如何评价股票，检测市场有效性，使用指标和聚类等，并且还将使用多线程实现并行性，并加速你的代码。在本书结束时，读者将能够运用各种Python中的数据分析技术，并针对问题场景设计解决方案。

目录

Contents?目录译者序前言第1章为可重复的数据分析奠定基础11.1简介11.2安装Anaconda21.3安装数据科学工具包31.4用virtualenv和virtualenvwrapper创建Python虚拟环境51.5使用Docker镜像沙盒化Python应用61.6在IPythonNotebook中记录软件包的版本和历史81.7配置IPython111.8学习为鲁棒性错误校验记录日志131.9为你的代码写单元测试161.10配置pandas181.11配置matplotlib201.12为随机数生成器和NumPy打印选项设置种子231.13使报告、代码风格和数据访问标准化24第2章创建美观的数据可视化282.1简介282.2图形化安斯库姆四重奏282.3选择Seaborn的调色板312.4选择matplotlib的颜色表332.5与IPythonNotebook部件交互352.6查看散点图矩阵382.7通过mpld3使用d3.js进行可视化402.8创建热图412.9把箱线图、核密度图和小提琴图组合442.10使用蜂巢图可视化网络图452.11显示地图472.12使用类ggplot2图492.13使用影响图高亮数据51第3章统计数据分析和概率533.1简介533.2将数据拟合到指数分布533.3将聚合数据拟合到伽马分布553.4将聚合计数拟合到泊松分布573.5确定偏差593.6估计核密度613.7确定均值、方差和标准偏差的置信区间643.8使用概率权重采样663.9探索极值683.10使用皮尔逊相关系数测量变量之间的相关性713.11使用斯皮尔曼等级相关系数测量变量之间的相关性743.12使用点二列相关系数测量二值变量和连续变量的相关性773.13评估变量与方差分析之间的关系78第4章处理数据和数值问题814.1简介814.2剪辑和过滤异常值814.3对数据进行缩尾处理844.4测量噪声数据的集中趋势854.5使用Box-Cox变换进行归一化884.6使用幂阶梯转换数据904.7使用对数转换数据914.8重组数据934.9应用logit()来变换比例954.10拟合鲁棒线性模型974.11使用加权最小二乘法考虑方差994.12使用任意精度进行优化1014.13使用任意精度的线性代数103第5章网络挖掘、数据库和大数据1075.1简介1075.2模拟网页浏览1085.3网络数据挖掘1105.4处理非ASCII文本和HTML实体1125.5实现关联表1145.6创建数据库迁移脚本1175.7在已经存在的表中增加一列1175.8在表创建之后添加索引1185.9搭建一个测试Web服务器1205.10实现具有事实表和维度表的星形模式1215.11使用Hadoop分布式文件系统1265.12安装配置Spark1275.13使用Spark聚类数据128第6章信号处理和时间序列1326.1简介1326.2使用周期图做频谱分析1326.3使用Welch算法估计功率谱密度1346.4分析峰值1366.5测量相位同步1386.6指数平滑法1406.7评估平滑法1426.8使用Lomb-Scargle周期图1456.9分析音频的频谱1466.10使用离散余弦变换分析信号1496.11对时序数据进行块自举1516.12对时序数据进行动态块自举1536.13应用离散小波变换155第7章利用金融数据分析选择股票1597.1简介1597.2计算简单收益率和对数收益率1597.3使用夏普比率和流动性对股票进行排名1617.4使用卡玛和索提诺比率对股票进行排名1627.5分析收益统计1647.6将个股与更广泛的市场相关联1667.7探索风险与收益1697.8使用非参数运行测试检验市场1707.9测试随机游走1737.10使用自回归模型确定市场效率1757.11为股票价格数据库建表1777.12填充股票价格数据库1787.13优化等权重双资产组合183第8章文本挖掘和社交网络分析1868.1简介1868.2创建分类的语料库1868.3以句子和单词标记化新闻文章1898.4词干提取、词形还原、过滤和TF-IDF得分1898.5识别命名实体1938.6提取带有非负矩阵分解的主题1948.7实现一个基本的术语数据库1968.8计算社交网络密度2008.9计算社交网络接近中心性2018.10确定中介中心性2028.11评估平均聚类系数2038.12计算图的分类系数2048.13获得一个图的团数2058.14使用余弦相似性创建文档图206第9章集成学习和降维2099.1简介2099.2递归特征消除2109.3应用主成分分析来降维2119.4应用线性判别分析来降维2139.5多模型堆叠和多数投票2149.6学习随机森林2179.7使用RANSAC算法拟合噪声数据2209.8使用Bagging来改善结果2229.9用于更好学习的Boosting算法2249.10嵌套交叉验证2279.11使用joblib重用模型2299.12层次聚类数据2319.13Theano之旅232第10章评估分类器、回归器和聚类23510.1简介23510.2直接使用混淆矩阵分类23510.3计算精度、召回率和F1分数23

前言/序言

　　前言?Preface数据分析是Python的杀手锏。　　——匿名本书是《PythonDataAnalysis》的后续。那么在《PythonDataAnalysis》已经足够优秀（我愿意这么认为）的情况下，这本书有哪些新的内容吗？本书是针对那些有一定经验的Python程序员写的。一年时间过去了，因此，我们将使用在《PythonDataAnalysis》中没有用到的一些更新版本的软件和软件库。另外，经过深入反思和调研，我做出了以下的总结：　　为了减轻自己的负担，同时提高代码的可重复使用率，我需要一个工具箱，我将这个工具箱命名为dautil并将它发布到了Pypi上（可以通过pip/easy_install安装）。　　通过反省，我深信需要简化获取和安装所需要的软件的过程，因此我通过DockerHub发布了一个包含了我们需要用到的软件的Docker容器（pydacbk），在本书的第1章和线上章节中你将了解更多关于如何安装的细节。这个Docker容器还是不够理想，因为它的体积已经相当大，所以我需要做出一些艰难的决定。因为这个容器并不是本书的一部分，所以如果你有任何问题可以直接与我联系，但是请记住我不会对镜像做很大的修改。　　本书会使用IPythonNotebook，这个工具已经成为数据分析时的标准工具。在线上章节以及我写的其他书中，我已经给出了一些和IPythonNotebook相关的建议。　　除了极少数案例外，本书中我主要使用的是Python3，因为2020年后官方将不再支持Python2。　　为什么需要这本书有人会说你并不需要书籍，你只需要去做一个感兴趣的项目，然后在做项目的同时就会搞明白那些东西。但是尽管接触到大量的资源，这个过程可能还是会令你感到沮丧。打个比方，如果想烹调一碗美味的汤，你可以去向朋友和家人寻求帮助，上网搜索或者收看烹饪节目，但是朋友和家人不会一直在你身边，网络上的内容也是良莠不齐。以我的浅见，出版社、审稿人和作者都在这本书上花费了大量的时间和精力，如果你不能从中有所收获我会感到很诧异。　　数据分析、数据科学、大数据——有什么了不起的你应该看过将数据科学用数学／统计学、计算机科学以及专业领域的知识进行描述的维恩图（Venndiagram）。数据分析是永恒的，它出现在数据科学之前，甚至是计算机科学之前。你可以用笔和纸或者更先进的便携计算器进行数据分析。　　数据分析体现在很多方面，比如说以做出决策或提出新的假设和问题为目的进行数据分析。数据科学以及大数据的热潮、高待遇以及经济回报让我想起了当数据存储和商业智能还是时髦词的年代。商业智能和数据存储的终极目标是构建应用于管理的可视化图表。这涉及很多政治和组织方面的利益，但是从技术的角度来看，这主要还是和数据库相关。数据科学则不是以数据库为中心，而是很大程度上依赖于机器学习。由于数据的量在不断地变多，机器学习变得越来越不可或缺。数据大量增长的背后是人口的快速增长以及新技术的层出不穷，比如说社交媒体和移动设备的出现。事实上，数据增长可能是我们唯一可以肯定的将一直持续的趋势。构建可视化图表和应用机器学习的区别就类似于搜索引擎的演进。　　搜索引擎（如果可以这么称呼）最初只是手动创建的组织良好的链接集合。而最终，纯自动的方式取代了前者。当下，更多的数据将会被创建（而不是被销毁），我们可以预见自动化数据分析领域的增长。　　Python数据分析的简要历程各个Python软件库的历史十分有趣，但我不是一个历史学家，所以下面的记录主要从我的视角来写：　　1989年：GuidoVanRossum在荷兰的CWI实现了Python的第一个版本，当时是作为一个圣诞节的“兴趣”项目。　　1995年：JimHugunin创建了Numeric——Numpy的前身。　　1999年：PearuPeterson写了f2py作为连接Fortran和Python的桥梁。　　2000年：Python2.0发布。　　2001年：SciPy库发布，同期创建的还有与Numeric竞争的库Numarray。FernandoPerez发布了IPython，它最初是以“午后黑客”（afternoonhack）的名义发布的。NLTK（自然语言工具包）发布且用于研究项目。　　2002年：JohnHunter创建了Matplotlib库。　　2005年：TravisOliphant发布了NumPy，NumPy最初是受Numarray启发而对Numeric进行扩展的库。　　2006年：NumPy1.0发布，第1版SQLAlchemy发布。　　2007年：DavidCournapeau将scikit-learn作为GoogleSummerofCode的项目，Cy-thon在Pyrex的基础上开始开发，Cython后来集中用在了pandas和scikit-learn上以提升性能。　　2008年：WesMcKinney开始开发pandas，Python3.0发布。　　2011年：IPython0.12发行版本中引入了IPythonNotebook，Packt出版社出版了《NumPy1.5BeginnersGuide》。　　2012年：Packt出版社出版了《NumPyCookbook》。　　2013年：Packt出版社出版了第2版的《NumPyBeginnersGuide》。　　2014年：FernandoPerez宣布了Jupyter项目，致力于开发与语言无关的Notebook，Packt出版社出版了《LearningNumPyArray》和《PythonDataAnalysis》。　　2015年：Packt出版社出版了第3版的《NumPyBeginnersGuide》以及第2版的《NumPyCookbook》。

探索Python在金融数据分析领域的强大能力 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，揭示如何运用Python这一强大的编程语言，在瞬息万变的金融市场中进行数据分析、策略构建与风险管理。 我们将从金融数据的基础入手，逐步引导读者掌握一系列先进的Python库和技术，帮助您将理论知识转化为实践技能，从而在金融分析领域脱颖而出。 第一部分：金融数据基础与Python入门 在金融分析的旅程中，理解数据的本质是至关重要的一步。本部分将首先为您梳理金融数据的常见类型，包括但不限于股票价格（开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量）、外汇汇率、债券收益率、商品价格、宏观经济指标（GDP、通货膨胀率、失业率）以及公司财务报表等。我们将探讨这些数据的特点、来源以及它们在金融市场中的意义。 接着，我们将为您介绍Python编程语言的基础知识。即使您是编程新手，也能快速上手。我们将从Python的安装配置、基本语法（变量、数据类型、运算符、控制流语句）、函数定义与调用、以及面向对象编程的核心概念开始讲解。在此基础上，我们会重点介绍Python在数据处理领域的核心库——NumPy和Pandas。 NumPy是Python科学计算的基础，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。您将学习如何创建、索引、切片和操作NumPy数组，以及利用其强大的广播机制进行向量化计算。这些能力对于高效地处理海量金融数据至关重要。 Pandas则是Python数据分析的基石。我们将深入讲解Pandas的核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。您将学习如何从各种来源（CSV、Excel、数据库等）加载数据到DataFrame，进行数据清洗（处理缺失值、重复值、异常值）、数据转换（类型转换、重命名列、合并/连接DataFrame）、数据筛选与查询，以及数据聚合与分组操作。通过丰富的实战案例，您将体会到Pandas在数据预处理阶段的强大能力。 第二部分：金融数据可视化与探索性分析 数据的可视化是理解数据模式、趋势和异常的关键。本部分将重点介绍Python在数据可视化领域的强大工具——Matplotlib和Seaborn。 Matplotlib是Python最基础、最灵活的可视化库。您将学习如何绘制各种基本图表，如折线图（用于展示价格趋势）、散点图（用于分析变量间的关系）、柱状图（用于比较不同类别的数值）、直方图（用于理解数据分布）和饼图。我们将深入讲解图表的自定义选项，包括设置标题、坐标轴标签、图例、网格线、颜色、线条样式等，以生成清晰、美观的图表。 Seaborn是在Matplotlib基础上构建的更高级可视化库，它提供了更具吸引力且信息量更大的统计图形。您将学习如何使用Seaborn绘制更复杂的图表，如箱线图（用于展示数据分布和异常值）、小提琴图（结合箱线图和核密度估计）、热力图（用于展示相关性矩阵）、分布图（展示变量的分布情况）和分类图（用于探索不同类别下的数据分布）。我们将结合金融数据，通过可视化手段来揭示数据的潜在规律。 在掌握了数据可视化工具后，我们将引导您进行探索性数据分析（EDA）。EDA的目标是在正式建模之前，通过可视化和统计摘要来理解数据。您将学习如何利用Pandas的统计函数（如`.describe()`, `.info()`, `.corr()`）和各种可视化图表，来发现数据的统计特征、变量之间的相关性、数据的分布规律以及潜在的异常点。我们会通过一系列金融数据分析案例，展示如何运用EDA来形成对数据的初步洞察。 第三部分：金融时间序列分析与建模 金融数据往往具有显著的时间序列特性，即观测值之间存在时间上的依赖性。本部分将深入探讨Python在金融时间序列分析中的应用。 您将学习如何处理时间序列数据，包括时间索引的创建与管理、时间序列数据的重采样（如将日数据转换为周数据、月数据）、以及时间序列数据的对齐与合并。 我们将重点介绍统计学中经典的时间序列模型，例如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）及其变种SARIMA（季节性ARIMA模型）。您将学习如何识别时间序列的平稳性，如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来确定模型的阶数，以及如何使用`statsmodels`库来拟合、诊断和预测ARIMA模型。我们将通过股票价格序列的预测案例，来演示这些模型的实际应用。 除了经典的统计模型，我们还会介绍一些更现代化的时间序列分析方法，例如GARCH（广义自回归条件异方差）模型，它在对金融资产波动率进行建模时非常有效。您将学习如何构建GARCH模型来捕捉金融时间序列的波动聚集现象，并利用模型进行波动率预测。 第四部分：金融衍生品定价与风险管理 金融衍生品在现代金融市场中扮演着至关重要的角色，而准确的定价和有效的风险管理是其成功运作的关键。本部分将运用Python来探索这些领域。 我们将从经典的期权定价模型开始，例如Black-Scholes-Merton（BSM）模型。您将学习BSM模型的数学原理，以及如何利用Python实现BSM模型来计算欧式看涨期权和看跌期权的理论价格。我们将探讨BSM模型的假设以及其局限性。 在此基础上，我们将介绍更灵活的期权定价方法，例如蒙特卡洛模拟。您将学习如何利用蒙特卡洛模拟来对复杂的金融产品进行定价，尤其是在BSM模型难以适用的情况下。我们将通过股票价格路径的模拟，来计算期权价格，并展示蒙特卡洛模拟在金融定价中的强大适应性。 在风险管理方面，我们将重点关注风险度量指标的计算。您将学习如何使用Python来计算 VaR (Value at Risk，风险价值) 和 CVaR (Conditional Value at Risk，条件风险价值)。我们将介绍不同的VaR计算方法，包括历史模拟法、参数法（如方差-协方差法）和蒙特卡洛模拟法。您将学习如何使用这些指标来量化投资组合在特定置信水平下的最大潜在损失，并理解CVaR作为VaR的补充，能更好地度量极端风险。 我们还将探讨投资组合的风险管理。您将学习如何构建投资组合，计算投资组合的均值、方差和夏普比率。通过Python，您可以方便地进行投资组合的优化，寻找最优的资产配置以达到风险调整后的收益最大化。 第五部分：机器学习在金融分析中的应用 近年来，机器学习技术在金融领域的应用日益广泛，极大地拓展了金融分析的可能性。本部分将为您打开这扇大门。 您将学习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在金融预测中的应用。 我们将介绍几种在金融领域常见的监督学习算法，如： 线性回归与逻辑回归：用于预测连续变量（如股票价格）和分类变量（如交易信号）。 支持向量机 (SVM)：用于分类和回归任务，在识别复杂模式方面表现出色。 决策树与随机森林：易于理解和解释，并且能处理非线性关系，随机森林作为集成学习方法，能显著提高模型的鲁棒性和预测精度。 梯度提升模型 (如 XGBoost, LightGBM)：在各种机器学习竞赛中表现优异，能够捕捉复杂的特征交互，常用于信用评分、欺诈检测和交易预测。 我们将通过真实的金融数据集，演示如何使用Scikit-learn等Python库来实现这些算法。您将学习如何进行特征工程（创建、选择和转换特征）、模型训练、超参数调优、模型评估（使用精度、召回率、F1分数、AUC等指标）以及模型解释。 此外，我们还会触及无监督学习在金融领域的应用，例如聚类算法（如K-Means）在客户细分、市场分割方面的应用。 结语 本书力求通过理论讲解与丰富的实战案例相结合的方式，帮助读者掌握利用Python进行金融数据分析的完整流程。我们相信，通过学习本书，您将能够更自信、更有效地应对金融市场中的数据挑战，无论是进行深入的市场研究、构建创新的交易策略，还是进行严谨的风险评估，都能游刃有余。本书不仅是一本技术指南，更是一本引导您探索金融数据奥秘、赋能您成为未来金融分析师的实践宝典。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的数据工程师，日常工作中接触到各种各样的数据处理任务，从ETL到大数据平台构建。虽然我具备扎实的编程基础，但对于Python在数据分析领域的深度应用，我总觉得还有提升的空间。《Python数据分析实战》这本书，以一种非常务实且深入的视角，为我提供了一些新的思路和方法。我尤其关注书中关于大数据处理和高级数据分析技术的内容。书中对 Pandas 的高级用法，如时间序列分析、多层索引等，讲解得非常到位，这对于处理海量时间序列数据非常有帮助。另外，书中介绍的关于数据可视化库（如 Seaborn 和 Plotly）的进阶用法，以及如何结合 Bokeh 进行交互式可视化，都让我学到了不少新技巧，这对于向业务方展示复杂的分析结果非常有价值。书中还涉及了一些机器学习算法的实现和应用，虽然我之前接触过一些，但这本书的讲解更加侧重于数据分析的实践角度，如何将模型集成到数据处理流程中，如何评估模型效果，这些都是非常实用的内容。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它能够帮助像我这样的数据专业人士，在原有的基础上，进一步提升Python在数据分析领域的综合能力，并且能够更好地与业务需求相结合。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对商业分析有浓厚兴趣的在校学生，《Python数据分析实战》这本书为我打开了新世界的大门。我一直关注着行业内的发展趋势，发现数据分析能力已经成为一个非常重要的竞争力。然而，课堂上的理论知识总是显得有些抽象，我渴望能够通过实践来加深理解。这本书的实战性是我最看重的一点。它没有空泛的理论，而是用大量的真实案例贯穿始终，比如如何通过分析用户评论来优化产品，如何利用历史销售数据来预测未来的销售趋势。这些案例都非常有代表性，让我能够清晰地看到 Python 在实际商业场景中的应用。书中的代码示例简洁明了，而且作者很细心地给出了每一步的解释，即使是我这样初次接触数据分析的“小白”也能理解。我特别喜欢书中关于数据挖掘和机器学习的章节，它让我初步了解了如何运用这些强大的工具来发现数据背后的规律。比如，如何使用聚类算法来划分客户群体，如何构建一个简单的预测模型。这些内容让我感到非常兴奋，也激发了我更深入学习的动力。这本书不仅仅是教会我写代码，更是教会我如何用数据说话，如何从数据中提取有价值的洞察，这对于我未来的职业发展非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！一直以来，我都对数据分析充满兴趣，但总觉得理论知识太多，实际操作起来却是一头雾水。手里有大量的 Excel 表格，想着能不能用 Python 来自动化处理，甚至进行一些预测，但苦于没有好的入门途径。市面上关于 Python 的书籍不少，但很多都过于偏重语言本身，对于如何将 Python 应用到数据分析的实际场景中，讲解得不够透彻。当我拿到《Python数据分析实战》这本书时，我眼前一亮。这本书的开篇就点明了数据分析的流程，从数据获取、清洗、转换，到探索性数据分析、可视化，再到建模和部署，脉络清晰，非常有条理。作者并没有一开始就抛出复杂的算法，而是从最基础的 Pandas 和 NumPy 入手，详细讲解了如何处理各种类型的数据，如何进行数据合并、分组、聚合等操作，这些都是数据分析的基础，也是我之前最头疼的部分。书中的案例也非常贴合实际，比如对用户行为数据的分析，对销售数据的预测，让我能立刻将学到的知识应用到自己的工作场景中。尤其是那些图表制作的章节，通过 Matplotlib 和 Seaborn，我学会了如何用各种直观的方式展现数据，这对于理解数据、发现规律至关重要。这本书的语言风格也很平实，没有过多的学术术语，即便是初学者也能轻松理解。我非常推荐这本书给所有想要踏入数据分析领域的朋友，它会是你最好的启蒙老师。

评分☆☆☆☆☆

我是一名自由职业者，经常需要处理各种客户委托的数据分析项目，从市场调研到用户行为分析。之前，我主要依赖一些商业软件来完成工作，但随着项目需求的不断复杂化，我意识到需要掌握更强大、更灵活的工具。《Python数据分析实战》这本书，为我提供了这样一个绝佳的机会。我最欣赏这本书的循序渐进的教学方式。它从 Python 的基础环境搭建开始，然后逐步深入到 Pandas、NumPy 这些核心库的使用，这对于像我这样从其他领域转过来的从业者非常友好。书中提供的各种数据处理技巧，例如数据清洗、特征工程、缺失值填充等，都非常实用，能够帮助我快速地解决实际项目中遇到的各种数据质量问题。我特别喜欢书中关于数据可视化的讲解，通过 Matplotlib 和 Seaborn，我学会了如何制作各种专业的图表，这不仅能帮助我更好地理解数据，也能让我的分析报告更加生动、更有说服力。此外，书中还介绍了如何利用 Python 进行简单的统计分析和预测，这为我提供了更多分析的可能性。这本书就像一个宝库，为我打开了数据分析的大门，让我能够更自信地接受各种挑战性的项目。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python数据分析实战》这本书，我主要想解决的是如何将手里零散的、杂乱的数据转化为有价值的信息。我的工作经常需要处理大量的日志文件和传感器数据，这些数据往往格式不统一，缺失值多，而且体积庞大，传统的 Excel 处理方式已经远远不能满足需求。我之前尝试过学习一些 Python 库，但总觉得学习曲线陡峭，而且缺乏一个清晰的实践框架。这本书的出现，恰好填补了这个空白。它不仅仅是枯燥的代码讲解，更侧重于数据分析的整个生命周期。从数据采集的各种方式，到清洗那些“脏”数据，比如去除重复项、处理缺失值、数据类型转换，这些内容都讲解得非常细致，并且提供了多种解决方案。我特别喜欢书中关于数据转换的部分，比如如何进行数据透视、如何合并不同来源的数据集，这些都是我工作中经常遇到的难题。而且，书中还介绍了如何使用 Scikit-learn 进行机器学习建模，比如分类、回归等，这让我看到了利用 Python 进行更深层次数据分析的可能性。更让我惊喜的是，书中对数据可视化的讲解也非常到位，通过各种图表，我能更直观地理解数据的分布和关系，这对于撰写分析报告非常有帮助。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的学习路径，让我能够从零开始，逐步掌握 Python 数据分析的各项技能。