具体描述
作 者:王硕,孙洋洋 著 著作 定 价:99 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年10月01日 页 数:549 装 帧:平装 ISBN:9787121322914 ●暂无
内容简介
暂无
《Python数据科学手册：从入门到精通》 内容简介： 本书是一本全面深入探讨Python在数据科学领域应用的实践指南。它旨在帮助读者从零开始，逐步掌握数据科学的核心概念、工具和技术，并能够将所学知识应用于解决实际问题。全书内容涵盖了从数据获取、清洗、转换，到数据可视化、建模、评估，再到模型部署的完整数据科学工作流程。本书强调理论与实践相结合，通过大量的代码示例和详实的案例分析，引导读者亲手操作，加深理解，最终达到融会贯通的程度。 第一部分：数据科学基础与环境搭建 在开始数据科学之旅之前，理解数据科学的核心概念和建立一个高效的开发环境至关重要。本部分将为你打下坚实的基础。 第一章：数据科学概览 什么是数据科学？ 深入剖析数据科学的定义、范畴及其在当今世界的地位。探讨数据科学与人工智能、机器学习、大数据等概念的关系。 数据科学家的角色与技能： 详细介绍数据科学家需要具备的核心技能，包括编程、统计学、数学、领域知识、沟通与可视化能力。分析不同类型的数据科学家（如数据分析师、机器学习工程师、数据工程师）的职责差异。 数据科学的工作流程： 描绘一个典型的数据科学项目生命周期，从问题定义、数据收集、数据预处理、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择与训练，到模型评估、结果解释与部署。 Python在数据科学中的地位： 为什么选择Python作为数据科学的主要语言？介绍Python丰富的库生态系统，以及其易学易用、跨平台等优势。 学习路线图： 为读者提供一个清晰的学习路径建议，指导如何循序渐进地掌握本书内容。 第二章：Python开发环境搭建与基础 Python安装与配置： 提供Windows、macOS和Linux环境下Python的安装指南，推荐使用Anaconda发行版，它集成了数据科学常用的库，并简化了环境管理。 集成开发环境（IDE）选择： 详细介绍Spyder、Jupyter Notebook/Lab、VS Code等主流Python IDE的安装、配置和使用技巧。重点讲解Jupyter Notebook/Lab在交互式数据探索和报告撰写中的强大功能。 核心Python语法回顾： （假设读者具备一定的Python基础，但仍进行简要回顾） 数据类型与变量：整数、浮点数、字符串、布尔值。 数据结构：列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）、集合（Set）。 控制流：条件语句（if-elif-else）、循环语句（for、while）。 函数定义与调用。 模块与包的导入与使用。 虚拟环境管理： 讲解使用venv或conda创建和管理Python虚拟环境的重要性，以避免不同项目之间的库版本冲突。 第二部分：数据处理与分析利器——NumPy与Pandas NumPy和Pandas是Python数据科学领域不可或缺的两大神器。本部分将带领读者深入掌握它们的功能，高效地进行数据处理和分析。 第三章：NumPy——数值计算的基石 NumPy数组（ndarray）： 深入理解NumPy的核心数据结构——多维数组。介绍数组的创建、索引、切片、重塑（reshape）等基本操作。 数组的属性与方法： 学习数组的形状（shape）、维度（ndim）、数据类型（dtype）等属性，以及常用的数学运算、统计函数（如sum, mean, std, max, min）。 向量化操作： 理解NumPy的向量化特性，即对整个数组进行操作，避免显式的循环，极大地提升计算效率。 广播（Broadcasting）： 详解NumPy的广播机制，学习如何让不同形状的数组进行运算。 线性代数操作： 学习NumPy提供的矩阵乘法、转置、求逆、特征值分解等线性代数运算。 随机数生成： 利用`numpy.random`模块生成各种分布的随机数，为模拟和模型训练做准备。 第四章：Pandas——数据分析的瑞士军刀 Series： 学习Pandas的一维数据结构——Series，理解其索引特性和常用操作。 DataFrame： 深入掌握Pandas的核心数据结构——DataFrame，将其视为一个二维的表格，类似于电子表格或SQL表。 DataFrame的创建与读取： 从字典、列表、NumPy数组创建DataFrame，以及从CSV、Excel、SQL数据库等文件或数据源读取数据。 数据选择与过滤： 学习使用多种方式选择DataFrame的行、列，以及根据条件过滤数据，如布尔索引、`.loc[]`和`.iloc[]`。 数据清洗与预处理： 缺失值处理： 检测、删除（dropna）和填充（fillna）缺失值。 重复值处理： 检测和删除重复行。 数据类型转换： 转换列的数据类型。 字符串操作： 对字符串列进行分割、替换、匹配等操作。 数据转换与合并： 应用函数（apply）： 对DataFrame或Series应用自定义函数。 数据分组（groupby）： 学习使用`groupby()`进行数据分组、聚合（如sum, mean, count, size）和转换。 合并与连接（merge, join, concat）： 掌握不同DataFrame之间的合并、连接和拼接操作。 数据透视表与交叉表： 学习使用`pivot_table()`和`crosstab()`进行数据的多维度汇总分析。 时间序列数据处理： Pandas在时间序列数据处理方面表现出色，学习日期/时间索引、重采样、时间窗口操作等。 第三部分：数据可视化——洞察数据之美 清晰、直观的数据可视化是数据科学不可或缺的一环。本部分将介绍如何使用Matplotlib和Seaborn创建各种类型的图表，以揭示数据中的模式和趋势。 第五章：Matplotlib——Python绘图的基础 Matplotlib架构： 了解Matplotlib的Figure、Axes、Artist等基本组件。 基本图表绘制： 绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等。 图表定制： 设置图表标题、坐标轴标签、刻度、图例，调整颜色、线型、标记。 子图（Subplots）： 创建多个子图，在同一张图表中展示多个相关信息。 图表保存： 将图表保存为各种格式（PNG, JPG, SVG, PDF）。 更高级的绘图： 介绍箱线图（boxplot）、直方图（hist）、等高线图等。 第六章：Seaborn——统计数据可视化的利器 Seaborn简介： Seaborn是基于Matplotlib的更高级的绘图库，它提供了更美观的默认样式和更方便的统计图表绘制功能。 常用的统计图表： 分布图： `histplot`, `kdeplot`, `displot`，用于展示变量的分布情况。 关系图： `scatterplot`, `lineplot`, `lmplot`，用于展示变量之间的关系。 分类图： `boxplot`, `violinplot`, `swarmplot`, `countplot`，用于展示分类变量的分布和关系。 矩阵图： `heatmap`, `clustermap`，用于可视化相关矩阵或数据矩阵。 多变量可视化： 使用`hue`, `size`, `style`等参数，在一张图表中展示多个变量之间的关系。 主题与风格： 学习如何切换Seaborn的内置主题，以及自定义图表风格。 第四部分：机器学习入门 本部分将带领读者迈入机器学习的世界，介绍核心概念、常用算法以及如何在Python中使用Scikit-learn进行模型开发。 第七章：机器学习基础概念 什么是机器学习？ 定义、类型（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）。 监督学习： 回归（Regression）： 预测连续值，如房价预测、销量预测。 分类（Classification）： 预测离散类别，如垃圾邮件识别、图像分类。 无监督学习： 聚类（Clustering）： 将数据分组，如用户分群。 降维（Dimensionality Reduction）： 减少特征数量，如主成分分析（PCA）。 模型评估指标： 回归： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数。 分类： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC。 训练集、验证集与测试集： 理解数据划分的重要性，防止模型过拟合。 交叉验证（Cross-Validation）： 提高模型评估的鲁棒性。 第八章：Scikit-learn——Python机器学习库 Scikit-learn简介： 介绍Scikit-learn的核心设计理念和API结构。 数据预处理模块： 特征缩放： `StandardScaler`, `MinMaxScaler`。 编码： `OneHotEncoder`（独热编码）、`LabelEncoder`（标签编码）。 特征选择： `SelectKBest`, `RFE`。 缺失值填充： `SimpleImputer`。 监督学习算法： 线性模型： 线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）。 决策树（Decision Tree）： 分类树（`DecisionTreeClassifier`）、回归树（`DecisionTreeRegressor`）。 支持向量机（SVM）： `SVC`, `SVR`。 K近邻（KNN）： `KNeighborsClassifier`, `KNeighborsRegressor`。 集成学习： 随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting, 如`GradientBoostingClassifier`, `XGBoost`（外部库）, `LightGBM`（外部库））。 无监督学习算法： 聚类： K-Means（`KMeans`）。 降维： PCA（`PCA`）。 模型选择与调优： 网格搜索（Grid Search）： `GridSearchCV`。 随机搜索（Random Search）： `RandomizedSearchCV`。 Pipelines： 使用`Pipeline`将多个预处理步骤和模型串联起来，简化工作流程。 第五部分：实战案例与进阶 理论结合实践是学习的关键。本部分将通过具体的案例，帮助读者将所学知识应用于实际问题，并简要介绍一些进阶主题。 第九章：案例分析——客户流失预测 问题定义： 明确预测客户流失的目标。 数据准备： 加载并初步探索客户数据集（如Kaggle上常见的电信客户流失数据）。 数据清洗与特征工程： 处理缺失值、异常值，创建新的特征（如客户使用时长、服务类型组合）。 数据可视化： 分析不同特征与客户流失率之间的关系。 模型训练与评估： 选择合适的分类模型（如逻辑回归、随机森林），进行交叉验证，并使用合适的评估指标（如精确率、召回率、F1分数）进行评估。 模型调优： 使用网格搜索优化模型超参数。 结果解释： 分析哪些特征对预测客户流失最重要。 第十章：案例分析——房屋价格预测 问题定义： 预测房屋的销售价格。 数据准备： 加载并探索房屋价格数据集（如Kaggle上的波士顿房价或Zillow Prize）。 数据清洗与特征工程： 处理数值型和类别型特征，创建衍生特征。 数据可视化： 探索特征与价格之间的相关性，以及地理位置对价格的影响。 模型训练与评估： 选择合适的回归模型（如线性回归、决策树回归、随机森林回归），使用交叉验证，并采用回归评估指标（如RMSE, R²）。 模型调优： 优化模型参数。 模型部署思考： 简要讨论如何将训练好的模型应用到实际场景中。 第十一章：进阶主题与未来展望 深度学习简介： 简要介绍深度学习的概念、神经网络的基本结构，以及TensorFlow和PyTorch等库。 大数据处理： 提及Spark、Dask等处理大规模数据集的工具。 模型部署： 介绍Flask、Django等Web框架在构建API服务方面的应用。 数据科学伦理与偏见： 讨论数据隐私、算法公平性等重要议题。 持续学习的资源： 推荐进一步学习的渠道，如在线课程、社区、顶会论文等。 附录： 常用Python数据科学库速查表 常见数据科学术语解释 资源链接 本书的编写力求清晰易懂，循序渐进。读者可以通过阅读本书，不仅能够掌握Python数据科学的核心工具和方法，更能培养独立解决实际数据问题的能力，为成为一名优秀的数据科学家奠定坚实的基础。
