Python 程式设计：大数据资料分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计分析
• Pandas
• NumPy
• 可视化

　　‧从Python程式语言介绍，到NumPy、pandas，以及MatplotLib套件的探讨，让你可以轻易的将大数据资料加以分析、并将结果视觉化，为决策者提供最佳的方案。

　　‧对开放资料平台上的常用的资料格式，如XML、JASON、CSV等三大类加以解说，让你对资料的格式有所认知。

　　‧同时论及网页资料撷取所需要的requests、urblib3、beatuifulsoup，以及Selenium套件，让你往后在任何开放资料的平台上撷取资料，能够得心应手。

　　‧配合丰富的撷取开放平台资料范例，让你可以了解实际的运作过程。

深入探索现代数据科学的前沿——超越Python基础的实战指南 图书名称： （此部分留白，以突出本书的独立价值） 内容提要： 本书旨在为具有一定编程基础，渴望深入理解并驾驭现代数据科学复杂性的专业人士和高级学习者提供一条清晰而全面的进阶路径。我们聚焦于数据生命周期管理的核心挑战，从数据的采集、存储、清洗、转换，到高级模型的构建与部署，全面覆盖了从概念理论到工业级实践的关键环节。本书绝不满足于对基础编程语言（如Python）语法特性的罗列，而是将其视为实现更宏大目标的工具集，重点剖析如何利用这些工具链解决现实世界中数据量庞大、结构复杂、实时性要求高的业务问题。 第一部分：数据基础设施与规模化处理的基石 本部分将数据科学的视角从单机环境迅速扩展至分布式计算的领域。我们首先会深入剖析现代数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的设计哲学，对比其在批处理与流处理场景下的适用性。 1.1 分布式文件系统与存储优化： 我们将详细探讨Hadoop分布式文件系统（HDFS）的内部机制，包括块大小选择、数据副本策略对I/O性能的影响。更进一步，本书将重点介绍面向分析场景的列式存储格式，如Parquet和ORC。我们将通过实际案例展示如何根据查询模式（Query Patterns）对数据进行分区（Partitioning）和微批处理（Micro-batching），以最小化磁盘读取量，这是提升大规模分析效率的第一步。 1.2 内存计算框架的效率革命： 传统的基于磁盘的MapReduce已逐渐被更高效的内存计算框架所取代。本书将深入讲解Apache Spark的架构原理，包括弹性分布式数据集（RDD）的演变、DAG调度器的工作流程，以及Catalyst优化器如何将逻辑计划转化为高效的物理执行计划。我们将通过Spark SQL和DataFrame API的对比，演示如何编写出既简洁又具有高度可优化性的代码，特别是在处理倾斜数据（Data Skew）和广播连接（Broadcast Joins）时的性能调优技巧。 1.3 流式实时数据处理： 在物联网、金融交易和社交媒体等领域，实时性是刚需。本章将聚焦于现代流处理引擎，例如Apache Flink或Spark Streaming/Structured Streaming。我们将详细分析事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）的区别，如何正确处理乱序数据（Out-of-Order Data）和延迟数据（Late Data），以及窗口函数（Windowing Functions）在聚合流数据中的复杂应用，如滑动窗口（Sliding Windows）和会话窗口（Session Windows）。 第二部分：高级数据清洗、特征工程与数据质量 数据科学的成功往往取决于输入数据的质量。本部分将数据准备工作提升到系统工程的高度，讨论如何构建健壮的ETL/ELT管道。 2.1 结构化与半结构化数据集成： 现实中的数据往往混杂着关系型数据库记录、JSON日志、XML配置文件等。本书将教授如何使用Schema-on-Read的理念，高效地解析和统一这些异构数据源。我们将探讨JSON Schema的验证、XML数据的XPath提取，以及如何将这些数据高效地映射到内存计算框架中。 2.2 复杂数据清洗与异常检测： 简单的数据去重和缺失值填充已不足以应对工业级数据。我们将引入统计过程控制（SPC）的概念，利用时间序列分解来识别基线漂移和周期性异常。对于高维数据，我们将讨论基于距离（Distance-based）和基于密度（Density-based）的异常检测算法，并探讨如何在大数据集中高效部署这些算法（例如使用近似最近邻搜索ANN）。 2.3 高阶特征工程策略： 特征工程不仅仅是数学转换，更是对业务逻辑的深刻理解。我们将超越基础的One-Hot编码，深入探讨： 嵌入技术（Embeddings）： 如何使用Word2Vec或更现代的Graph Embeddings（如Node2Vec）来表示稀疏的分类变量或实体关系。 时序特征的构建： 如何从时间戳中提取有意义的滞后特征（Lag Features）、滚动聚合（Rolling Aggregations）和频率编码。 特征交叉与选择： 介绍高效的特征交叉方法，并使用如SHAP值或Permutation Importance等模型可解释性工具来指导特征选择过程。 第三部分：机器学习模型的深度部署与M LOps实践 本书的重点之一是将模型从“实验室原型”推向“生产环境”。我们探讨的重点是可扩展性、可靠性和自动化。 3.1 扩展性模型训练： 针对TB级别的数据集，单机训练变得不切实际。我们将详细解析如何利用分布式机器学习库（如Spark MLlib的Pipeline API或Dask）来实现梯度下降算法的并行化。重点分析参数服务器（Parameter Server）架构在模型训练中的角色与挑战。 3.2 模型序列化与服务化： 模型训练完成后，如何高效地将其部署为API服务？我们讨论模型序列化标准（如ONNX），并对比不同推理框架（如TensorFlow Serving, TorchServe或定制化的FastAPI/gRPC服务）的延迟和吞吐量表现。重点分析容器化（Docker）和编排（Kubernetes）在模型版本管理和弹性伸缩中的关键作用。 3.3 监控、漂移检测与再训练循环（MLOps）： 生产环境中的模型性能会随时间退化。本章关注模型健康指标的实时监控，包括数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的量化方法。我们将建立一个端到端的反馈回路，讨论A/B测试框架的设计，以及自动化触发模型再训练和验证的策略，确保模型输出的持续准确性。 读者对象： 本书适合已经掌握至少一门编程语言（如Python）的基础语法，对数据处理流程有初步了解，希望向数据架构师、高级数据科学家或机器学习工程师转型的专业人士。它假设读者具备扎实的线性代数和统计学基础，并对构建可扩展、高性能的数据解决方案充满热情。本书提供的是解决“如何在大规模生产环境中高效运行数据科学”的实战手册，而非针对特定库的“如何做”的初级教程。

作者简介

蔡明志

　　国立交通大学资讯工程博士
　　辅仁大学资管系副教授

　　专长
　　大数据分析与应用
　　机器学习
　　行动装置App开发
　　智慧医疗

　　着作
　　主要的着作为C和C++程式语言或与其相关的题材

chapter 01 Python 简介
chapter 02 基本程式设计
chapter 03 选择你想要的
chapter 04 重复执行某些事
chapter 05 激起更多的火花
chapter 06 分工合作更有效率
chapter 07 字串
chapter 08 储存资料的好帮手
chapter 09 多维串列
chapter 10 数组、集合与词典
chapter 11 档案的 I/O 与异常处理
chapter 12 物件导向程式设计
chapter 13 资料分析能力
chapter 14 资料视觉化
chapter 15 开放平台的资料格式
chapter 16 网页资料的撷取

appendix A 各章习题参考解答

 

评分☆☆☆☆☆

这本《Python 程式设计：大数据资料分析》简直就是大数据分析领域的“瑞士军刀”，功能强大且易于上手。我之前一直觉得大数据分析是个高不可攀的领域，需要掌握各种复杂的统计模型和算法，但这本书彻底颠覆了我的看法。作者从最基础的Python语法讲起，循序渐进地引入各种常用的数据分析库，比如NumPy、Pandas和Matplotlib。我特别喜欢它在讲解NumPy时，通过大量的代码示例清晰地展示了数组操作的效率，这让我对数值计算有了全新的认识。Pandas的部分更是让我惊艳，数据框（DataFrame）的概念简直是为表格数据量身定做的，数据的清洗、转换、合并和分组操作被简化到了极致，以前需要写几十行代码才能完成的任务，现在几行Pandas语句就能搞定，极大地提升了我的工作效率。而且，书中对可视化部分也花了很大篇幅，Matplotlib和Seaborn的组合能够绘制出各种精美的图表，无论是折线图、柱状图还是散点图，都能轻松实现，这对于理解数据分布和趋势至关重要。这本书没有让我感到枯燥乏味，而是像一个经验丰富的朋友在手把手教你，每一个概念都解释得明明白白，每一个例子都贴近实际应用，让我仿佛置身于一个真实的分析场景中，学习过程既高效又充满乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据背后的洞察力充满兴趣，但苦于没有合适的工具和方法。朋友向我推荐了《Python 程式设计：大数据资料分析》这本书，我抱着试试看的心态翻开，结果惊喜连连。这本书的讲解风格非常独特，不是枯燥的理论堆砌，而是通过实际操作，让你在“玩”数据中学习。从Python基础到NumPy的强大数值计算能力，再到Pandas的灵活数据处理，每一个章节都让我感觉学有所用。尤其是在Pandas部分，它就像一个数据魔法师，各种复杂的数据转换和清洗操作，在它的手中变得轻而易举。书中关于数据分组、聚合和合并的例子，让我深刻理解了如何从海量数据中提取有价值的信息。更令人兴奋的是，这本书还深入讲解了如何利用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，我学会了如何绘制各种直观的图表来展示数据的模式和趋势，这对于我理解和沟通数据非常有帮助。这本书不仅教会了我“怎么做”，更让我明白了“为什么这么做”，让我对大数据分析产生了浓厚的兴趣，并且有了自信去探索更深层次的内容。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在传统行业工作的职场人士，我一直对大数据分析这个新兴领域感到好奇，但又觉得门槛很高。直到我遇到了《Python 程式设计：大数据资料分析》这本书，我才真正体会到，原来大数据分析并非遥不可及。书中的内容设计非常人性化，它从最基础的Python语法开始，逐步深入到数据分析的核心工具。我尤其欣赏书中对Pandas数据框的讲解，它将复杂的数据操作变得简单易懂，通过丰富的示例，我能够快速掌握数据清洗、转换、合并等关键技能。以往我处理表格数据时，常常需要借助Excel的各种函数，效率低下且容易出错，而Pandas则提供了一种更强大、更灵活的解决方案。此外，书中对数据可视化的介绍也给我留下了深刻的印象。Matplotlib和Seaborn的组合能够生成各种美观且富有洞察力的图表，这对于我们理解数据背后的故事至关重要。这本书就像一位耐心且经验丰富的导师，用清晰易懂的语言和贴近实际的案例，带领我一步步走进大数据分析的世界，让我对未来的学习和工作充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《Python 程式设计：大数据资料分析》这本书的初衷，是希望能为我日后转行数据科学打下坚实的基础。过去我对编程的认知仅限于一些简单的脚本编写，对于大规模数据的处理和分析更是毫无头绪。这本书的内容安排非常合理，它没有一开始就堆砌理论，而是从Python基础入手，并且着重讲解了与数据分析紧密相关的库。NumPy的向量化操作和广播机制讲解得非常透彻，让我明白了为什么Python在处理数值计算时能如此高效。Pandas的数据框结构简直是处理结构化数据的神器，书中关于数据导入、清洗、缺失值处理、数据合并和重塑的章节，都提供了大量实用案例，解决了我在实际工作中遇到的诸多难题。最让我惊喜的是，这本书并没有止步于数据处理，而是花了相当大的篇幅来讲解如何利用Python进行数据可视化。Matplotlib和Seaborn的讲解非常系统，从基础图表的绘制到更复杂的统计图表的生成，都做了详细的演示，让我能够更直观地理解数据。这本书就像一位技艺精湛的向导，带领我一步步探索大数据分析的奥秘，让我不再对这个领域感到畏惧，而是充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入职场的小白，对数据分析领域充满向往，但又感到无从下手。《Python 程式设计：大数据资料分析》这本书就像我职场生涯中的一盏明灯，指引我前行的方向。书中从Python的基础语法开始，一步步引导我进入数据分析的世界，让我这个编程新手也毫无压力。NumPy的讲解非常扎实，让我理解了高效数值计算的奥秘。而Pandas部分更是让我眼前一亮，它提供的DataFrame对象，让数据处理变得前所未有的简单和高效，无论是数据的加载、清洗，还是各种条件的筛选和统计，都能够轻松实现。这本书的讲解方式非常注重实操性，每一个知识点都配有详实的示例代码，并且能够直接运行，这极大地增强了我的学习信心。更让我惊喜的是，书中还详细介绍了如何利用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，我学会了如何通过图表来清晰地表达数据的内涵，这对于我日后的报告撰写和沟通非常有帮助。这本书不仅传授了技术，更培养了我独立解决问题的能力，让我对未来的职业发展充满了信心。