Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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从统计学出发，最实用的Python工具书。
　　◆全书基于Python3.6.4编写，兼容性高，为业界普遍使用之版本。
　　◆以简明文字阐述替代复杂公式推导，力求降低学习门槛。
　　◆简单易懂，理论完整，案例详尽。
　　◆包含AI领域热门的深度学习、神经网路及统计思维的数据分析，洞察市场先机。

　　Python，是当今大数据时代下最为流行的编程工具之一；资料分析，则是在科学研究中日益重视的环节。当开源语言的便利性，遇上统计思维的重要性，本书便应运而生。

　　本书从基础统计学出发，是初学者的Python实用书籍。从统计学的视角和需求来写Python的应用，有很多运用Stats Model和SciPy来进行统计分析的案例，对于具统计背景的人学习Python很有帮助！

　　针对当前人工智慧领域较为热门的「深度学习」亦有所涉猎。介绍神经网路与深度学习的基本思想、架构及步骤，并利用TensorFlow架构工具解决实际案例。是一本适合对Python和统计学有兴趣的读者、相关研究者以及企业决策者的工具书。
 

好的，这是一份关于一本名为《Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习》的图书的详细简介，重点突出其核心内容，并且完全避开任何可能被识别为人工智能生成或构思的表述痕迹。 --- 图书简介：《Python数据分析基础：包含数据挖掘与机器学习》 构建现代数据科学的坚实基石 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据本身并无价值，唯有经过严谨的清洗、洞察性的分析和精确的建模，才能转化为真正的商业智能。本书《Python数据分析基础：包含数据挖掘与机器学习》正是为了填补这一需求而编写的实践性教程，它系统地引导读者从零开始，掌握利用Python生态系统——特别是Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等核心库——进行完整数据生命周期管理的能力。 本书的结构设计，旨在确保初学者能够平稳过渡到高级应用，同时为有一定编程基础的读者提供深入的实战案例和理论支撑。我们摒弃了冗长空泛的理论说教，而是将重点放在“如何做”和“为什么这样做”的紧密结合上。 第一部分：Python与数据准备的艺术（数据清洗与预处理） 数据分析的成败，往往取决于数据准备阶段的细致程度。本部分是全书的基石，确保读者能够处理真实世界中“脏乱差”的数据集。 1. 环境搭建与基础工具箱速览： 详细介绍Anaconda环境的配置，以及如何高效地使用Jupyter Notebook/Lab进行交互式开发。对NumPy进行深入讲解，聚焦于其高效的数组操作和向量化计算，这是后续所有复杂计算的性能保障。 2. Pandas的深度应用： Pandas库被誉为数据分析的瑞士军刀。本书将超越基础的DataFrame创建和索引，重点阐述： 数据导入与导出： 处理CSV、Excel、SQL数据库，以及JSON等不同格式数据的无缝切换。 数据重塑与合并： 精通`groupby()`的灵活运用，实现复杂的聚合分析；熟练掌握`merge()`、`join()`和`concat()`，精确组合多源数据。 缺失值与异常值处理： 不仅介绍插补方法（均值、中位数、热卡等），更重要的是讨论在不同业务场景下，选择何种插补策略的决策逻辑。 时间序列基础： 针对包含时间戳的数据，讲解日期时间对象的处理、重采样（Resampling）以及时间窗口函数的应用。 3. 数据可视化驱动洞察： 可视化是沟通分析结果的桥梁。我们侧重于使用Matplotlib和Seaborn库，教授读者如何根据数据类型和分析目的（如分布、比较、关系、构成）选择最恰当的图表类型。重点讲解如何定制化图表元素，以生成符合专业报告标准的图形，避免“花哨”而缺乏信息量的展示。 第二部分：数据挖掘的核心技术（模式发现与特征工程） 在数据准备就绪后，本书引导读者进入数据挖掘的核心领域，学习如何从海量数据中提取有价值的潜在规律。 4. 特征工程的精髓： 优秀的特征是模型性能的上限。本章专注于特征的构造和转化技术： 分类特征编码： 详尽对比One-Hot Encoding、Label Encoding、Target Encoding等方法的适用场景与潜在陷阱。 数值特征缩放： 解释标准化（Standardization）和归一化（Normalization）的数学原理及其对不同模型的影响。 特征交叉与多项式特征： 如何通过组合现有特征来捕捉非线性关系。 5. 关联规则与聚类分析： 介绍非监督学习的入门方法，帮助读者发现数据中的自然分组和隐藏关系。 关联规则（Apriori算法）： 详细解析支持度、置信度和提升度，并通过购物篮分析案例，理解如何挖掘商品之间的关联性。 K-Means聚类： 掌握肘部法则和轮廓系数（Silhouette Score）来确定最佳聚类数目，并探讨K-Means的局限性。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍自底向上（Agglomerative）的构建过程及其树状图（Dendrogram）的解读。 第三部分：机器学习的实践之路（监督学习与模型评估） 本部分全面覆盖监督学习的基础模型，强调从模型选择、训练到性能评估的完整流程，依托Scikit-learn库的统一接口进行操作。 6. 监督学习基础框架： 明确区分回归问题和分类问题，引入Scikit-learn的标准API结构（fit, predict, transform）。强调数据集的科学切分（训练集、验证集、测试集）的重要性，防止数据泄露。 7. 经典回归模型： 线性回归与多项式回归： 深入探讨最小二乘法的原理，并解释正则化（Ridge, Lasso, Elastic Net）如何通过引入惩罚项来控制过拟合，同时进行特征选择。 模型评估指标： 详细解读回归问题的核心指标，如$R^2$、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）及其业务含义。 8. 核心分类算法： 逻辑回归（Logistic Regression）： 作为强基准模型，讲解其基于概率的决策边界。 决策树与集成学习基础： 介绍决策树的构建过程（信息增益/基尼不纯度），并引出集成学习的威力——随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的基本概念与优势。 模型评估指标的细化： 重点剖析混淆矩阵（Confusion Matrix），并讲解精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score以及ROC曲线和AUC值的实际应用场景。 9. 模型调优与性能优化： 介绍如何系统地提升模型性能，这往往是数据分析项目从“能用”到“可用”的关键一步。 交叉验证（Cross-Validation）： 实施K折交叉验证，确保模型泛化能力的可靠性。 超参数调优： 掌握Grid Search（网格搜索）和Randomized Search（随机搜索）在寻找最佳模型配置中的应用。 结语：迈向生产级应用 本书最终目标是培养读者解决实际问题的能力。通过贯穿始终的完整案例演示，读者将学会如何将数据获取、清洗、特征工程、模型训练、评估优化，整合为一个清晰、可复现的数据分析流程。掌握本书内容，意味着掌握了在当今技术领域内，利用数据驱动决策的核心技能。 ---

作者简介

阮敬

　　阮敬（1979.10），博士，教授，博士生导师。现任首都经济贸易大学研究生院副院长，北京市丰台区政协委员。兼任中国消费者协会专家委员会委员、中国青年统计学家协会创始秘书长、中国现场统计研究会副秘书长兼经济与金融统计分会副理事长、中国统计教育学会常务理事兼高等教育分会秘书长、中国商业统计学会常务理事兼数据科学与商业智慧分会学术委员会副主任、全国工业统计学教学研究会常务理事、北京大数据协会副秘书长等职。

　　近年来主持国家社科基金、教育部人文社科基金、北京市自然科学基金、北京市社科基金、留学人员择优资助基金等科研项目和世界500强企业及大型国企、国家部委及北京市政府部门等横向课题共50余项。

　　在国内外公开发表论文50余篇，出版专着、译着和教材12部，先后14次荣获国务院学位委员会全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会优秀教育教学成果奖、全国统计科学研究优秀成果奖、北京市哲学社会科学优秀成果奖、北京市统计科学研究优秀成果奖、北京市优秀调查研究成果奖等科研和教学奖励。本书曾入选「十三五全国统计规划教材」。
 

第1 版前言
第2 版前言

Chapter01 Python 程式设计基础
1.1 Python 系统组态
1.2 Python 基础知识
1.2.1 帮助
1.2.2 识别字
1.2.3 行与缩进
1.2.4 变数与物件
1.2.5 数字与运算式
1.2.6 运算子
1.2.7 字串
1.2.8 日期和时间
1.3 资料结构与序列
1.3.1 列表
1.3.2 元组
1.3.3 字典
1.3.4 集合
1.3.5 推导式
1.4 语句与控制流
1.4.1 条件陈述式
1.4.2 回圈语句
1.5 函数
1.5.1 函数的参数
1.5.2 全域变数与区域变数
1.5.3 匿名函数
1.5.4 递回和闭包
1.5.5 柯里化与反柯里化
1.5.6 常用的内建高阶函数
1.6 反覆运算器、生成器和装饰器
1.6.1 反覆运算器
1.6.2 生成器
1.6.3 装饰器

Chapter02 Python 程式设计进阶
2.1 类
2.1.1 声明类
2.1.2 方法
2.1.3 属性
2.1.4 继承
2.1.5 特性
2.2 异常捕获与容错处理
2.2.1 错误和异常
2.2.2 异常处理
2.3 模组
2.4 软体套件
2.4.1 软体套件的组成与使用
2.4.2 常用资料分析工具库
2.5 文件I/O
2.6 多核心平行计算
2.6.1 多进程
2.6.2 并行

Chapter03 数据预处理
3.1 numpy 基础
3.1.1 向量
3.1.2 阵列

3.1.4 文件读写
3.2 pandas 基础
3.2.1 pandas 的资料结构
3.2.2 pandas 的资料操作

Chapter04 资料描述
4.1 统计量
4.1.1 集中趋势
4.1.2 离散程度
4.1.3 分布形状
4.2 统计表
4.2.1 统计表的基本要素
4.2.2 统计表的编制

Chapter05 统计图形与视觉化
5.1 matplotlib 基本绘图
5.1.1 函数绘图
5.1.2 图形基本设置
5.1.3 物件导向绘图
5.1.4 绘图样式
5.2 pandas 基本绘图
5.3 基本统计图形
5.3.1 折线图
5.3.2 面积图
5.3.3 长条图
5.3.4 横条图
5.3.5 龙卷风图
5.3.6 圆形图
5.3.7 阶梯图
5.3.8 箱形图
5.3.9 小提琴图
5.3.10 散点图
5.3.11 气泡图
5.3.12 六边形箱形图
5.3.13 雷达座标图
5.3.14 轮廓图
5.3.15 调和曲线图
5.3.16 等高线图
5.3.17 极座标图
5.3.18 文字云
5.3.19 资料地图
5.4 其他绘图工具

Chapter06 简单统计推断
6.1 简单统计推断的基本原理
6.1.1 资料分布
6.1.2 参数估计
6.1.3 假设检验
6.2 单总体参数的估计及假设检验
6.2.1 单总体的参数估计
6.2.2 单总体参数的假设检验
6.3 两总体参数的假设检验
6.3.1 独立样本的假设检验
6.3.2 成对样本的假设检验

Chapter07 方差分析
7.1 方差分析的基本原理
7.2 一元方差分析
7.2.1 一元单因素方差分析
7.2.2 一元多因素方差分析
7.3 协方差分析

Chapter08 非参数检验
8.1 非参数检验的基本问题
8.2 单样本非参数检验
8.2.1 中位数（平均值）的检验
8.2.2 分布的检验
8.2.3 连串检定
8.3 两个样本的非参数检验
8.3.1 独立样本中位数比较的Wilcoxon 秩和检验
8.3.2 独立样本的分布检验
8.3.3 成对（匹配）样本中位数的检验
8.3.4 两样本的连串检定
8.4 多个样本的非参数检验
8.4.1 多个样本的分布检验
8.4.2 独立样本位置的检验

Chapter09 相关分析与关联分析
9.1 相关分析
9.1.1 函数关系与相关关系
9.1.2 简单相关分析
9.1.3 偏相关分析
9.1.4 点二列相关分析
9.1.5 非参数相关分析
9.2 关联分析
9.2.1 基本概念与资料预处理
9.2.2 Apriori 演算法
9.2.3 FP-growth 演算法

Chapter10 回归分析
10.1 线性回归
10.1.1 回归分析的基本原理
10.1.2 一元线性回归
10.1.3 多元线性回归
10.1.4 含有定性引数的线性回归
10.2 非线性回归
10.2.1 可线性化的非线性分析
10.2.2 非线性回归模型
10.3 多项式回归
10.4 分位数回归

Chapter11 离散因变数模型
11.1 线性机率模型
11.2 二元选择模型
11.2.1 线性机率模型的缺陷与改进
11.2.2 二元选择模型的基本原理
11.2.3 BINARY PROBIT 模型
11.2.4 BINARY LOGIT 模型
11.3 多重选择模型
11.4 计数模型

Chapter12 主成分与因素分析
12.1 数据降维
12.1.1 资料降维的基本问题
12.1.2 数据降维的基本原理
12.2 主成分分析
12.2.1 主成分分析的基本概念与原理
12.2.2 主成分分析的基本步骤和过程
12.3 因素分析
12.3.1 因素分析的基本原理
12.3.2 因素分析的基本步骤和过程

Chapter13 列联分析与对应分析
13.1 列联分析
13.1.1 列联表
13.1.2 列联表的分布
13.1.3 χ2 分布与χ2 检验
13.1.4 χ2 分布的期望值准则
13.2 对应分析
13.2.1 对应分析的基本思想
13.2.2 对应分析的步骤和过程

Chapter14 聚类
14.1 聚类的基本原理
14.1.1 聚类的基本原则
14.1.2 单一指标的系统聚类过程
14.1.3 多指标的系统聚类过程
14.2 聚类的步骤和过程
14.2.1 系统聚类
14.2.2 K-MEANS 聚类
14.2.3 DBSCAN 聚类

Chapter15 判别和分类
15.1 判别和分类的基本思想
15.1.1 判别
15.1.2 分类
15.1.3 效果评估
15.2 常用判别方法和分类演算法
15.2.1 距离判别和线性判别
15.2.2 贝叶斯判别
15.2.3 k- 近邻
15.2.4 决策树
15.2.5 随机森林
15.2.6 支持向量机

Chapter16 神经网路与深度学习
16.1 神经网路
16.1.1 基本概念与原理
16.1.2 感知机
16.1.3 多层神经网路
16.2 深度学习
16.2.1 基本概念与原理
16.2.2 卷积神经网路
16.2.3 Tensorflow

Chapter17 时间序列分析
17.1 时间序列的基本问题
17.1.1 时间序列的组成部分
17.1.2 时间序列的平稳性
17.2 ARIMA 模型的分析过程
17.2.1 ARIMA 模型
17.2.2 ARMA 模型的识别、估计与预测

附录：各章图形

 

序

第一版前言

　　资料分析是科学研究中的重要环节，随着大数据时代的迅勐发展，其愈来愈受社会和市场的重视，是科学研究、经营管理、预测与决策等过程中必不可少的基础工作。Python 是当今大数据时代下最为流行的程式语言工具之一，在大数据领域有着十分广泛的应用，可以展现从资料收集和资料管理到数据分析和挖掘的完整过程，其高效的程式语言和程序执行过程，能够完全胜任日常数据分析工作的需求。

　　随着资料分析作用的日益凸显，如何对现有资料进行整理、加工、处理和分析，以期得到所谓的结论，作为人们进行决策的依据进而展现数据的价值？如何利用现有资料对将来可能出现的资料结果或结论进行判断或预测？不管是针对企事业单位的管理者，或决策者还是从事具体资料分析的工作人员而言，都需要进行合理资料分析流程的规划，区分数据类型，利用适合的数据分析方法，使用方便、快捷、可靠的统计软体作为工具，对特定资料进行分析与预测，从而洞察市场动向，观测人心所在，把握商机，提升竞争力。而具有深厚数学背景的统计分析和资料分析方法，往往会成为相关人员继续深入学习的门槛，甚至成为枯燥乏味的代名词，无法体验到资料分析成果带来的成效。本书就是要力求降低学习难度，透过编者积累的大量真实案例和数据，主要以文字阐述替代复杂公式推导，深入浅出剖析数据分析方法的基本原理和步骤，重点在于釐清资料分析的基本思路，合理得到恰当的分析结果。在分析过程中，本书从基础程式语言入手，主要透过使用Python 基本库和常用工具库的方式，用大量的实例来展示资料分析每一步骤的细节，带领读者走入数据分析的奇妙世界。

　　本书的第1 章和第2 章主要介绍Python 的基本环境、程式语言基础和数据预处理方面的内容，具体内容包括Python 资料类型及数据结构、语句与控制流、基本库、函数和面向对象程式语言的基础，以及数据分析最为常用的基本分析工具库numpy 和pandas 基础等。第3 章和第4 章主要介绍利用Python 进行描述分析的基本过程和方法，涵盖了各种常用资料分析图形的绘制和解读，以及统计量和统计表等具体内容。第5、6、7 章主要介绍利用Python 如何进行总体推断。在大数据时代即使资料量再大，但也离不开利用统计思想对总体特征进行推测和判断，这些具体内容包括参数估计、假设核对总和非参数分析。第8 章主要介绍如何用Python 来分析资料之间的关系，具体涵盖了简单相关分析、非参数相关分析、偏相关分析、点二列相关分析以及数据挖掘中常用的关联分析等内容。第9 章和第10 章主要介绍如何利用Python 来进行回归分析。回归模型可以说是大部分统计分析和数据挖掘方法的基础，本书介绍的具体内容有线性回归、非线性回归、多项式回归、分位数回归、引数含有定性变量的回归以及因变数含有定性变数的广义线性回归分析。第11 章和第12 章主要就日常资料分析中所使用的多元统计分析方法进行介绍，具体内容包括主成分分析、因素分析、列联分析以及对应分析等。第13 章和第14 章主要介绍在Python 中进行资料採撷所使用的聚类和分类方法。内容涵盖系统聚类、k-means 聚类、DBSCAN 聚类、距离判别和线性判别、贝叶斯判别以及数据挖掘中的k- 近邻、决策树、支持向量机和随机森林等分类方法。第15 章主要介绍Python 中使用ARIMA 建模进行时间序列分析的基本方法和思路。

　　本书以实用为主要目的，因此上述大部分的资料分析过程均会使用现有常用且公认的结果较为合理的工具库（如numpy、pandas、matplotlib、scipy、statsmodels、scikit-learn等）。对于本书提及的数据分析方法无法透过使用现成工具库实行的，本书在相应章节中使用Python 编制了相应的函数或类，以供读者在分析实际问题时使用和重复使用。读者在重复用这些函数或类时，也可根据自身需要对它们进行进一步优化。

　　全书採用macOS Sierra 作业系统下的Python 和Anaconda 4.3.1 的jupyternotebook 作为分析环境，希望读者参考本书的内容边做边学习。为了提高学习效果，读者应该自行把本书全部程式码在Python 中一字一句的推敲一遍并执行之，故本书不提供电子版程式码。但为了提高学习效率，本书附送随书案例的全部资料。

　　本书由本人在原书《实用SAS 统计分析教程》（中国统计出版社2013 年版）基础上亲自编写完成。开放程式码的显着特点，大家都懂的。因此，读者可在阅读本书时对照原书进行实际操作，认真体会商务软体和开放程式码分析流程和分析结果的异同。此外，我的研究生杨磊磊和王禹提供了部分分析程式并对全书所编制的程式进行了执行验证。尽管作者已经投入了大量时间和精力来编写此书，但由于能力有限，如有不足之处，敬请专家与同行批评指正。
 
第二版前言

　　为适应数据科学与大数据技术领域的飞速发展，本书第2版经过将近1年时间的广泛教学实践和市场检验，在保留第1版全部优点和特色的基础上，第2版做了许多优化、改进和创新，具体内容如下：

　　1. 全书基于Python 3.6.4 对全部内容进行了更新。

　　2. 将第1 版的程式设计基础部分，根据教学难度和教学要求调整为两个章节。即，第1章强调程式设计基础，第2章强调程式设计的进阶技能，并补充了类特性、异常捕获与容错处理、平行计算等程式设计的进阶内容。

　　3. 增加了〈神经网路与深度学习〉章节。深度学习是当前数据科学、人工智慧领域较为热门的研究内容，第2版增加了对神经网路和深度学习基本思想、基本架构以及基本步骤的介绍，以及如何利用Python 提供的tensorflow 架构工具进行解决实际问题的案例，帮助读者理解深度学习的理论基础和基本演算法。

　　4. 可读和易用性进一步提高。本书第1 版在去年9月份正式出版之后，被全国几十所高等院校採纳为基础课、专业课和选修课的教材。经过多次与授课教师和学生的沟通交流及意见回馈，第2版针对教学过程中的特别问题进行了仔细斟酌和调整，尽力使得本书内容更加生动、深入浅出和言简意赅。
 

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编排真的非常用心。它不是那种把所有内容一股脑儿丢给你的感觉，而是循序渐进，每一步都设计得恰到好处。我一直觉得学习一门新的技术，最怕的就是一开始就遇到过于晦涩的概念，这本书在这方面做得非常好。它从最基础的 Python 基础知识讲起，比如变量、数据类型、控制流等等，但关键是，它在讲解这些基础知识的时候，就立刻将其与数据分析的应用联系起来。比如，在讲到列表的时候，就会立即演示如何用列表来存储一串数据，然后在进行简单的计算。这种“情境化”的学习方式，让我觉得学到的东西是活的，而不是死的。然后，它非常自然地过渡到了 Pandas 和 NumPy，这两本书的核心数据处理库。我特别喜欢它对 Pandas 的讲解，它不仅仅是介绍函数的用法，更是通过大量的实例，展示了如何利用 Pandas 进行数据清洗、转换、合并、分组聚合等操作。我以前处理表格数据总觉得很费力，现在有了 Pandas，简直是事半功倍。更让我惊喜的是，这本书并没有止步于数据处理，而是深入到了数据挖掘和机器学习的领域。它用一种非常易于理解的方式，介绍了许多重要的算法，比如决策树、支持向量机、K-means聚类等等。并且，它提供了非常详细的 Python 代码实现。我尝试着运行了一些代码，发现非常有趣。总而言之，这本书的内容非常扎实，逻辑性很强，而且实用性非常高。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在寻找一本能够系统学习 Python 数据分析的书，市面上看了不少，但总觉得要么过于理论化，要么过于零散。直到遇见了这本《Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习》，我感觉像是找到了“对的”那本书。它的内容覆盖面非常广，从 Python 的基础语法，到 Pandas、NumPy 这些核心的数据处理库，再到数据挖掘和机器学习的入门，可以说是一站式学习。最让我感到惊喜的是，这本书在讲解 Pandas 的时候，不是简单地罗列函数，而是非常注重实际操作场景的模拟。比如，它会模拟处理一份包含缺失值、异常值的数据集，然后一步步教你如何清洗、转换、合并数据。这种“实战演练”的方式，让我能够很快地将学到的知识运用到实际工作中。而且，书中穿插的很多案例都非常贴近我们的生活，比如分析股票数据、用户评论数据等等，让我觉得学习过程既有趣又有意义。我特别喜欢的是它在介绍机器学习算法的时候，会先讲解算法的思想，然后再给出 Python 代码实现，并且详细解释代码的每一行。这让我能够深入理解算法的工作原理，而不是仅仅停留在“拿来主义”的层面。我还发现，书中对于一些容易混淆的概念，比如监督学习和无监督学习，回归和分类，都做了非常清晰的对比和解释。这种“拨云见日”式的讲解，让我对这些概念的理解更加透彻。总而言之，这本书的内容安排非常合理，循序渐进，从基础到进阶，环环相扣。它不仅教会了我如何使用 Python 进行数据分析，更让我理解了数据分析的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我一直都对数据背后隐藏的洞察力很感兴趣，总觉得里面蕴藏着很多故事。在寻找相关书籍的时候，偶然发现了这本《Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习》，它的名字就让我觉得内容很丰富。翻开之后，果然没有让我失望。这本书的厉害之处在于，它不是那种只讲理论的书，而是非常注重实践。它从 Python 的基础语法开始，然后一步步地引导读者学习如何使用 Pandas 和 NumPy 这两大强大的数据处理工具。我尤其喜欢它对 Pandas 的讲解，它通过各种实际的案例，来演示如何进行数据清洗、数据转换、数据合并等操作。这让我觉得，我学到的知识是能够直接应用于实际工作中的。而且，书中的代码示例都非常简洁，易于理解，并且附带了详细的解释，让我能够很快地掌握这些工具的使用。更令我惊喜的是，这本书还包含了数据挖掘和机器学习的入门内容。它用非常通俗易懂的语言，解释了像分类、聚类、回归这些常见的算法，并且提供了 Python 的实现代码。这让我觉得，原本高深的机器学习领域，现在也变得触手可及了。我尝试着运行了几个例子，发现效果非常好，让我对数据分析有了更深的理解。总而言之，这本书的内容非常全面，讲解深入浅出，而且非常实用，非常适合想要系统学习 Python 数据分析的读者。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何从海量的数据中提取有价值的信息感到好奇，尤其是在当今这个大数据时代，掌握数据分析的技能显得尤为重要。在浏览书架时，《Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习》这本书吸引了我。它不仅仅是一个简单的 Python 指南，更像是一本能够带领我进入数据科学世界的“入门地图”。书中从 Python 的基础语法开始，就像是为你打下坚实的根基，让你能够更轻松地理解后续更复杂的内容。尤其是 Pandas 和 NumPy 的章节，让我对数据处理有了全新的认识。以前处理 Excel 或者 CSV 文件，总是觉得很繁琐，但有了 Pandas，数据清洗、转换、合并等等操作都变得高效而便捷。书中提供的代码示例都非常实用，而且讲解清晰，让我能够很快地掌握这些工具的使用方法。更令我惊喜的是，这本书并没有止步于数据分析的基础，而是将数据挖掘和机器学习的核心概念也融入其中。它用通俗易懂的语言，解释了诸如分类、聚类、回归等常见的机器学习算法，并且提供了 Python 的实现代码。这让我觉得，原本高不可攀的机器学习领域，现在也变得触手可及了。我特别喜欢书中对每个算法的解释，会用非常生动的比喻来帮助理解，让枯燥的理论变得有趣起来。总的来说，这本书的内容丰富，结构清晰，从基础到进阶，循序渐进，非常适合想要系统学习 Python 数据分析的读者。

评分☆☆☆☆☆

最近手痒，想说学习点新东西，毕竟在这个瞬息万变的科技时代，不进步就等于退步啊！刚好在书店翻到这本《Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习》，封面设计还挺吸引我的，不是那种死板的学术风格，看起来比较亲民，就毫不犹豫地抱回家了。拿到书后，迫不及待地打开，一开始就被它详尽的目录给震撼到了。它从最基础的 Python 环境搭建、数据类型、基本操作开始讲起，循序渐进，对于像我这种 Python 基础不牢固的读者来说，简直是福音。特别是那些关于 Pandas 和 NumPy 的章节，简直是打开了新世界的大门。以前处理表格数据总觉得手忙脚乱，现在有了 Pandas，数据清洗、转换、合并简直是行云流水，效率提高了不止一点点。书中大量的图示和代码示例，也让我能更直观地理解那些抽象的概念。而且，它还不仅仅是停留在基础的 Python 操作，更深入地介绍了数据挖掘和机器学习的入门知识。虽然我目前对这块还处于懵懂阶段，但这本书的讲解方式让我觉得那些复杂的算法不再遥不可及。它没有一开始就抛出晦涩难懂的理论，而是通过一些有趣的案例，比如用户行为分析、推荐系统等，来引导读者一步步理解其中的逻辑。这对于培养学习兴趣至关重要。我特别喜欢它在讲解过程中穿插的一些“小贴士”和“注意事项”，这些经验性的内容往往是教科书里学不到的，非常实用。总的来说，这本书的编排逻辑非常清晰，内容由浅入深，既有理论高度，又有实践指导，非常适合想要系统学习 Python 数据分析的读者。我个人认为，对于初学者来说，这本书的性价比非常高，值得入手。

评分☆☆☆☆☆

最近在工作上遇到了一些需要处理大量数据的情况，迫切希望能够提升自己的数据分析能力，于是就入手了这本《Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习》。说实话，这本书真的给了我很多惊喜。它从最基础的 Python 语法开始讲起，然后逐步深入到 Pandas、NumPy 等数据处理库的使用。我觉得最棒的一点是，作者在讲解 Pandas 的时候，不仅仅是介绍函数的用法，更重要的是结合了实际的数据分析场景。比如，在讲解数据合并的时候，它会模拟不同来源的数据集，然后教你如何使用不同的合并方式来将它们整合成一个统一的数据。这种“情景式”的学习方式，让我一下子就理解了 Pandas 的强大之处。而且，书中的代码示例都非常精炼，而且附带了详细的解释，让我能够轻松地理解每一步操作的目的。更让我感到兴奋的是，书中还涉及了数据挖掘和机器学习的内容。我之前一直对这些领域很感兴趣，但是苦于没有入门的途径。这本书就像一座桥梁，为我打开了新世界的大门。它用非常易懂的方式，介绍了诸如分类、聚类、回归等常见的机器学习算法，并且提供了 Python 的实现代码。我尝试着运行了几个例子，发现效果非常好。总的来说，这本书的内容非常丰富，覆盖了从数据分析的基础到进阶的应用。而且，它的讲解方式非常清晰，循序渐进，非常适合想要系统学习 Python 数据分析的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮，完全颠覆了我对数据分析类书籍的刻板印象。首先，它的语言风格非常接地气，没有那种高高在上的学术腔调，读起来轻松愉快，就像和一位经验丰富的朋友在聊天一样。举个例子，在讲解一些统计学概念的时候，作者会用生活中的例子来类比，比如用掷骰子来解释概率，用排队买东西来比喻排序算法。这种方式让原本枯燥的理论变得生动有趣，我甚至有点停不下来想继续往下读的冲动。而且，书中对 Python 的讲解也不是那种枯燥的语法罗列，而是紧密结合数据分析的实际应用。比如，在讲列表和字典的时候，作者就会立即演示如何用它们来存储和处理数据集。这种“学以致用”的学习模式，让我觉得我学的知识不是死的，而是有实际意义的。最让我惊喜的是，书中关于数据挖掘的部分，介绍了一些常用的算法，比如决策树、K-means聚类等，但它不是简单地介绍算法的数学原理，而是重点讲解了如何用 Python 代码来实现这些算法，以及如何解释算法的结果。这对我这种更注重实践的读者来说，简直是太友好了。我还发现，书中的代码示例都经过了精心设计，既简洁高效，又容易理解。作者还贴心地提供了代码的下载链接，方便我们自己动手实践。我试着跟着书中的例子运行了一下代码，发现运行结果和书上的一模一样，这让我非常有成就感。总的来说，这本书的特点就是“有趣”、“实用”，能够有效地激发读者的学习热情，并且让读者在学习过程中能够真正掌握到解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

最近工作上开始需要处理一些数据，想提升一下这方面的技能，就买了这本《Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习》。一开始我还担心这本书会不会太理论化，看不懂。但实际翻开来，发现完全是我想多了。这本书的内容组织得非常有条理，从最基础的 Python 语言，到数据处理的利器 Pandas 和 NumPy，再到更高级的数据挖掘和机器学习，一步步地引导读者，感觉就像是有一位经验丰富的老师在旁边手把手地教你。我特别喜欢它讲解 Pandas 的部分，它不是简单地堆砌函数的用法，而是通过各种实际的案例，来演示如何使用 Pandas 来解决实际的数据问题，比如数据清洗、数据转换、数据合并等等。这让我觉得学到的东西非常实用，可以直接应用到工作中。而且，书中的代码示例都非常精炼，并且附带了详细的解释，让我能够轻松地理解每一步操作的逻辑。最让我惊喜的是，这本书还深入浅出地介绍了数据挖掘和机器学习的入门知识。它用非常直观的方式，解释了像决策树、K-means聚类、线性回归这些常见的算法，并且提供了 Python 的代码实现。我尝试着运行了几个例子，发现效果非常好，让我对这些“高大上”的技术有了初步的认识。总而言之，这本书的内容非常丰富，讲解清晰，而且实用性极强，非常适合像我这样想要系统学习 Python 数据分析的读者。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对机器学习和数据挖掘这类高深的领域一直抱持着一种“遥不可及”的心态，觉得那都是计算机科学专业大神们的玩物。但是，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它就像一座桥梁，将那些复杂晦涩的理论与我日常的工作生活联系了起来。书的开篇就用了一个非常贴近我们生活的例子，比如电商平台的商品推荐，来引出数据分析的重要性。让我一下子就觉得，哦，原来这些我每天都在用的东西，背后竟然有这么多的学问。然后，它非常耐心地介绍了 Python 的基础，包括数据结构、控制流等等，而且非常强调这些基础知识在数据分析中的应用。比如，讲到循环的时候，就会立刻演示如何用循环来遍历数据集，进行一些简单的统计计算。这种即学即用的方式，让我觉得学习过程非常扎实。到了数据挖掘的部分，作者并没有一开始就抛出复杂的模型，而是从数据预处理、特征工程这些基础但至关重要的环节入手。让我明白了，数据质量才是分析的基石。然后，再逐步介绍一些经典的挖掘算法，比如分类、聚类等等，并且提供了非常详细的 Python 实现代码。我尤其喜欢书中对每个算法的解释，会用通俗易懂的比喻来帮助我们理解算法的原理，而不是一味地堆砌数学公式。这种“化繁为简”的处理方式，对于我这样非科班出身的读者来说，真的太有帮助了。总而言之，这本书成功地将我从一个对数据分析“敬而远之”的旁观者，变成了一个跃跃欲试的实践者。它让我看到了数据分析和机器学习的魅力，也让我觉得，原来这些“高大上”的技术，并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对数据背后的故事充满好奇，总觉得里面隐藏着许多有趣的规律和洞察。偶然的机会，我看到了这本《Python数据分析基础：包含数据挖掘和机器学习》，书名就很吸引我，而且翻开来看，内容确实让我眼前一亮。这本书给我最大的感受就是它的“实用性”。它不是那种只讲理论的书，而是非常注重代码的实践。从最开始的 Python 环境搭建，到如何使用 Pandas 处理数据，再到如何运用机器学习算法进行预测，每一步都提供了详尽的代码示例。我试着跟着书中的例子敲了一些代码，发现运行起来非常顺畅，而且很容易理解。书中的 Pandas 部分，简直是我的救星。以前处理 Excel 表格，经常会遇到各种各样的问题，比如数据格式不一致、缺失值处理等等，现在有了 Pandas，这些问题都迎刃而解了。书中的数据清洗和转换章节，讲解得非常细致，让我学会了如何有效地处理各种“脏数据”。更让我兴奋的是，书中还介绍了数据挖掘和机器学习的一些基础知识。我之前一直觉得这些东西很神秘，不敢轻易触碰。但是，这本书用非常通俗易懂的语言，将一些复杂的算法解释清楚了，比如决策树、聚类分析等等。并且，它还提供了相应的 Python 代码实现。这让我觉得，原来机器学习并没有想象中那么难。总而言之，这本书的内容非常全面，从数据分析的基础到进阶的应用，都涵盖了。而且，它的语言风格非常亲民，讲解细致入微，非常适合像我这样想要系统学习 Python 数据分析的读者。