具體描述
作 者:王碩,孫洋洋 著 著作 定 價:99 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁 數:549 裝 幀:平裝 ISBN:9787121322914 ●暫無
內容簡介
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《Python數據科學手冊：從入門到精通》 內容簡介： 本書是一本全麵深入探討Python在數據科學領域應用的實踐指南。它旨在幫助讀者從零開始，逐步掌握數據科學的核心概念、工具和技術，並能夠將所學知識應用於解決實際問題。全書內容涵蓋瞭從數據獲取、清洗、轉換，到數據可視化、建模、評估，再到模型部署的完整數據科學工作流程。本書強調理論與實踐相結閤，通過大量的代碼示例和詳實的案例分析，引導讀者親手操作，加深理解，最終達到融會貫通的程度。 第一部分：數據科學基礎與環境搭建 在開始數據科學之旅之前，理解數據科學的核心概念和建立一個高效的開發環境至關重要。本部分將為你打下堅實的基礎。 第一章：數據科學概覽 什麼是數據科學？ 深入剖析數據科學的定義、範疇及其在當今世界的地位。探討數據科學與人工智能、機器學習、大數據等概念的關係。 數據科學傢的角色與技能： 詳細介紹數據科學傢需要具備的核心技能，包括編程、統計學、數學、領域知識、溝通與可視化能力。分析不同類型的數據科學傢（如數據分析師、機器學習工程師、數據工程師）的職責差異。 數據科學的工作流程： 描繪一個典型的數據科學項目生命周期，從問題定義、數據收集、數據預處理、探索性數據分析（EDA）、特徵工程、模型選擇與訓練，到模型評估、結果解釋與部署。 Python在數據科學中的地位： 為什麼選擇Python作為數據科學的主要語言？介紹Python豐富的庫生態係統，以及其易學易用、跨平颱等優勢。 學習路綫圖： 為讀者提供一個清晰的學習路徑建議，指導如何循序漸進地掌握本書內容。 第二章：Python開發環境搭建與基礎 Python安裝與配置： 提供Windows、macOS和Linux環境下Python的安裝指南，推薦使用Anaconda發行版，它集成瞭數據科學常用的庫，並簡化瞭環境管理。 集成開發環境（IDE）選擇： 詳細介紹Spyder、Jupyter Notebook/Lab、VS Code等主流Python IDE的安裝、配置和使用技巧。重點講解Jupyter Notebook/Lab在交互式數據探索和報告撰寫中的強大功能。 核心Python語法迴顧： （假設讀者具備一定的Python基礎，但仍進行簡要迴顧） 數據類型與變量：整數、浮點數、字符串、布爾值。 數據結構：列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）、集閤（Set）。 控製流：條件語句（if-elif-else）、循環語句（for、while）。 函數定義與調用。 模塊與包的導入與使用。 虛擬環境管理： 講解使用venv或conda創建和管理Python虛擬環境的重要性，以避免不同項目之間的庫版本衝突。 第二部分：數據處理與分析利器——NumPy與Pandas NumPy和Pandas是Python數據科學領域不可或缺的兩大神器。本部分將帶領讀者深入掌握它們的功能，高效地進行數據處理和分析。 第三章：NumPy——數值計算的基石 NumPy數組（ndarray）： 深入理解NumPy的核心數據結構——多維數組。介紹數組的創建、索引、切片、重塑（reshape）等基本操作。 數組的屬性與方法： 學習數組的形狀（shape）、維度（ndim）、數據類型（dtype）等屬性，以及常用的數學運算、統計函數（如sum, mean, std, max, min）。 嚮量化操作： 理解NumPy的嚮量化特性，即對整個數組進行操作，避免顯式的循環，極大地提升計算效率。 廣播（Broadcasting）： 詳解NumPy的廣播機製，學習如何讓不同形狀的數組進行運算。 綫性代數操作： 學習NumPy提供的矩陣乘法、轉置、求逆、特徵值分解等綫性代數運算。 隨機數生成： 利用`numpy.random`模塊生成各種分布的隨機數，為模擬和模型訓練做準備。 第四章：Pandas——數據分析的瑞士軍刀 Series： 學習Pandas的一維數據結構——Series，理解其索引特性和常用操作。 DataFrame： 深入掌握Pandas的核心數據結構——DataFrame，將其視為一個二維的錶格，類似於電子錶格或SQL錶。 DataFrame的創建與讀取： 從字典、列錶、NumPy數組創建DataFrame，以及從CSV、Excel、SQL數據庫等文件或數據源讀取數據。 數據選擇與過濾： 學習使用多種方式選擇DataFrame的行、列，以及根據條件過濾數據，如布爾索引、`.loc[]`和`.iloc[]`。 數據清洗與預處理： 缺失值處理： 檢測、刪除（dropna）和填充（fillna）缺失值。 重復值處理： 檢測和刪除重復行。 數據類型轉換： 轉換列的數據類型。 字符串操作： 對字符串列進行分割、替換、匹配等操作。 數據轉換與閤並： 應用函數（apply）： 對DataFrame或Series應用自定義函數。 數據分組（groupby）： 學習使用`groupby()`進行數據分組、聚閤（如sum, mean, count, size）和轉換。 閤並與連接（merge, join, concat）： 掌握不同DataFrame之間的閤並、連接和拼接操作。 數據透視錶與交叉錶： 學習使用`pivot_table()`和`crosstab()`進行數據的多維度匯總分析。 時間序列數據處理： Pandas在時間序列數據處理方麵錶現齣色，學習日期/時間索引、重采樣、時間窗口操作等。 第三部分：數據可視化——洞察數據之美 清晰、直觀的數據可視化是數據科學不可或缺的一環。本部分將介紹如何使用Matplotlib和Seaborn創建各種類型的圖錶，以揭示數據中的模式和趨勢。 第五章：Matplotlib——Python繪圖的基礎 Matplotlib架構： 瞭解Matplotlib的Figure、Axes、Artist等基本組件。 基本圖錶繪製： 繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等。 圖錶定製： 設置圖錶標題、坐標軸標簽、刻度、圖例，調整顔色、綫型、標記。 子圖（Subplots）： 創建多個子圖，在同一張圖錶中展示多個相關信息。 圖錶保存： 將圖錶保存為各種格式（PNG, JPG, SVG, PDF）。 更高級的繪圖： 介紹箱綫圖（boxplot）、直方圖（hist）、等高綫圖等。 第六章：Seaborn——統計數據可視化的利器 Seaborn簡介： Seaborn是基於Matplotlib的更高級的繪圖庫，它提供瞭更美觀的默認樣式和更方便的統計圖錶繪製功能。 常用的統計圖錶： 分布圖： `histplot`, `kdeplot`, `displot`，用於展示變量的分布情況。 關係圖： `scatterplot`, `lineplot`, `lmplot`，用於展示變量之間的關係。 分類圖： `boxplot`, `violinplot`, `swarmplot`, `countplot`，用於展示分類變量的分布和關係。 矩陣圖： `heatmap`, `clustermap`，用於可視化相關矩陣或數據矩陣。 多變量可視化： 使用`hue`, `size`, `style`等參數，在一張圖錶中展示多個變量之間的關係。 主題與風格： 學習如何切換Seaborn的內置主題，以及自定義圖錶風格。 第四部分：機器學習入門 本部分將帶領讀者邁入機器學習的世界，介紹核心概念、常用算法以及如何在Python中使用Scikit-learn進行模型開發。 第七章：機器學習基礎概念 什麼是機器學習？ 定義、類型（監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習）。 監督學習： 迴歸（Regression）： 預測連續值，如房價預測、銷量預測。 分類（Classification）： 預測離散類彆，如垃圾郵件識彆、圖像分類。 無監督學習： 聚類（Clustering）： 將數據分組，如用戶分群。 降維（Dimensionality Reduction）： 減少特徵數量，如主成分分析（PCA）。 模型評估指標： 迴歸： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數。 分類： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC。 訓練集、驗證集與測試集： 理解數據劃分的重要性，防止模型過擬閤。 交叉驗證（Cross-Validation）： 提高模型評估的魯棒性。 第八章：Scikit-learn——Python機器學習庫 Scikit-learn簡介： 介紹Scikit-learn的核心設計理念和API結構。 數據預處理模塊： 特徵縮放： `StandardScaler`, `MinMaxScaler`。 編碼： `OneHotEncoder`（獨熱編碼）、`LabelEncoder`（標簽編碼）。 特徵選擇： `SelectKBest`, `RFE`。 缺失值填充： `SimpleImputer`。 監督學習算法： 綫性模型： 綫性迴歸（Linear Regression）、邏輯迴歸（Logistic Regression）。 決策樹（Decision Tree）： 分類樹（`DecisionTreeClassifier`）、迴歸樹（`DecisionTreeRegressor`）。 支持嚮量機（SVM）： `SVC`, `SVR`。 K近鄰（KNN）： `KNeighborsClassifier`, `KNeighborsRegressor`。 集成學習： 隨機森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting, 如`GradientBoostingClassifier`, `XGBoost`（外部庫）, `LightGBM`（外部庫））。 無監督學習算法： 聚類： K-Means（`KMeans`）。 降維： PCA（`PCA`）。 模型選擇與調優： 網格搜索（Grid Search）： `GridSearchCV`。 隨機搜索（Random Search）： `RandomizedSearchCV`。 Pipelines： 使用`Pipeline`將多個預處理步驟和模型串聯起來，簡化工作流程。 第五部分：實戰案例與進階 理論結閤實踐是學習的關鍵。本部分將通過具體的案例，幫助讀者將所學知識應用於實際問題，並簡要介紹一些進階主題。 第九章：案例分析——客戶流失預測 問題定義： 明確預測客戶流失的目標。 數據準備： 加載並初步探索客戶數據集（如Kaggle上常見的電信客戶流失數據）。 數據清洗與特徵工程： 處理缺失值、異常值，創建新的特徵（如客戶使用時長、服務類型組閤）。 數據可視化： 分析不同特徵與客戶流失率之間的關係。 模型訓練與評估： 選擇閤適的分類模型（如邏輯迴歸、隨機森林），進行交叉驗證，並使用閤適的評估指標（如精確率、召迴率、F1分數）進行評估。 模型調優： 使用網格搜索優化模型超參數。 結果解釋： 分析哪些特徵對預測客戶流失最重要。 第十章：案例分析——房屋價格預測 問題定義： 預測房屋的銷售價格。 數據準備： 加載並探索房屋價格數據集（如Kaggle上的波士頓房價或Zillow Prize）。 數據清洗與特徵工程： 處理數值型和類彆型特徵，創建衍生特徵。 數據可視化： 探索特徵與價格之間的相關性，以及地理位置對價格的影響。 模型訓練與評估： 選擇閤適的迴歸模型（如綫性迴歸、決策樹迴歸、隨機森林迴歸），使用交叉驗證，並采用迴歸評估指標（如RMSE, R²）。 模型調優： 優化模型參數。 模型部署思考： 簡要討論如何將訓練好的模型應用到實際場景中。 第十一章：進階主題與未來展望 深度學習簡介： 簡要介紹深度學習的概念、神經網絡的基本結構，以及TensorFlow和PyTorch等庫。 大數據處理： 提及Spark、Dask等處理大規模數據集的工具。 模型部署： 介紹Flask、Django等Web框架在構建API服務方麵的應用。 數據科學倫理與偏見： 討論數據隱私、算法公平性等重要議題。 持續學習的資源： 推薦進一步學習的渠道，如在綫課程、社區、頂會論文等。 附錄： 常用Python數據科學庫速查錶 常見數據科學術語解釋 資源鏈接 本書的編寫力求清晰易懂，循序漸進。讀者可以通過閱讀本書，不僅能夠掌握Python數據科學的核心工具和方法，更能培養獨立解決實際數據問題的能力，為成為一名優秀的數據科學傢奠定堅實的基礎。
