Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 基礎
• 入門
• Pandas
• NumPy
• 可視化
• 統計分析

從統計學齣發，最實用的Python工具書。
　　◆全書基於Python3.6.4編寫，兼容性高，為業界普遍使用之版本。
　　◆以簡明文字闡述替代復雜公式推導，力求降低學習門檻。
　　◆簡單易懂，理論完整，案例詳盡。
　　◆包含AI領域熱門的深度學習、神經網路及統計思維的數據分析，洞察市場先機。

　　Python，是當今大數據時代下最為流行的編程工具之一；資料分析，則是在科學研究中日益重視的環節。當開源語言的便利性，遇上統計思維的重要性，本書便應運而生。

　　本書從基礎統計學齣發，是初學者的Python實用書籍。從統計學的視角和需求來寫Python的應用，有很多運用Stats Model和SciPy來進行統計分析的案例，對於具統計背景的人學習Python很有幫助！

　　針對當前人工智慧領域較為熱門的「深度學習」亦有所涉獵。介紹神經網路與深度學習的基本思想、架構及步驟，並利用TensorFlow架構工具解決實際案例。是一本適閤對Python和統計學有興趣的讀者、相關研究者以及企業決策者的工具書。
 

作者簡介

阮敬

　　阮敬（1979.10），博士，教授，博士生導師。現任首都經濟貿易大學研究生院副院長，北京市豐颱區政協委員。兼任中國消費者協會專傢委員會委員、中國青年統計學傢協會創始秘書長、中國現場統計研究會副秘書長兼經濟與金融統計分會副理事長、中國統計教育學會常務理事兼高等教育分會秘書長、中國商業統計學會常務理事兼數據科學與商業智慧分會學術委員會副主任、全國工業統計學教學研究會常務理事、北京大數據協會副秘書長等職。

　　近年來主持國傢社科基金、教育部人文社科基金、北京市自然科學基金、北京市社科基金、留學人員擇優資助基金等科研項目和世界500強企業及大型國企、國傢部委及北京市政府部門等橫嚮課題共50餘項。

　　在國內外公開發錶論文50餘篇，齣版專著、譯著和教材12部，先後14次榮獲國務院學位委員會全國應用統計專業學位研究生教育指導委員會優秀教育教學成果奬、全國統計科學研究優秀成果奬、北京市哲學社會科學優秀成果奬、北京市統計科學研究優秀成果奬、北京市優秀調查研究成果奬等科研和教學奬勵。本書曾入選「十三五全國統計規劃教材」。
 

第1 版前言
第2 版前言

Chapter01 Python 程式設計基礎
1.1 Python 係統組態
1.2 Python 基礎知識
1.2.1 幫助
1.2.2 識彆字
1.2.3 行與縮進
1.2.4 變數與物件
1.2.5 數字與運算式
1.2.6 運算子
1.2.7 字串
1.2.8 日期和時間
1.3 資料結構與序列
1.3.1 列錶
1.3.2 元組
1.3.3 字典
1.3.4 集閤
1.3.5 推導式
1.4 語句與控製流
1.4.1 條件陳述式
1.4.2 迴圈語句
1.5 函數
1.5.1 函數的參數
1.5.2 全域變數與區域變數
1.5.3 匿名函數
1.5.4 遞迴和閉包
1.5.5 柯裏化與反柯裏化
1.5.6 常用的內建高階函數
1.6 反覆運算器、生成器和裝飾器
1.6.1 反覆運算器
1.6.2 生成器
1.6.3 裝飾器

Chapter02 Python 程式設計進階
2.1 類
2.1.1 聲明類
2.1.2 方法
2.1.3 屬性
2.1.4 繼承
2.1.5 特性
2.2 異常捕獲與容錯處理
2.2.1 錯誤和異常
2.2.2 異常處理
2.3 模組
2.4 軟體套件
2.4.1 軟體套件的組成與使用
2.4.2 常用資料分析工具庫
2.5 文件I/O
2.6 多核心平行計算
2.6.1 多進程
2.6.2 並行

Chapter03 數據預處理
3.1 numpy 基礎
3.1.1 嚮量
3.1.2 陣列

3.1.4 文件讀寫
3.2 pandas 基礎
3.2.1 pandas 的資料結構
3.2.2 pandas 的資料操作

Chapter04 資料描述
4.1 統計量
4.1.1 集中趨勢
4.1.2 離散程度
4.1.3 分布形狀
4.2 統計錶
4.2.1 統計錶的基本要素
4.2.2 統計錶的編製

Chapter05 統計圖形與視覺化
5.1 matplotlib 基本繪圖
5.1.1 函數繪圖
5.1.2 圖形基本設置
5.1.3 物件導嚮繪圖
5.1.4 繪圖樣式
5.2 pandas 基本繪圖
5.3 基本統計圖形
5.3.1 摺綫圖
5.3.2 麵積圖
5.3.3 長條圖
5.3.4 橫條圖
5.3.5 龍捲風圖
5.3.6 圓形圖
5.3.7 階梯圖
5.3.8 箱形圖
5.3.9 小提琴圖
5.3.10 散點圖
5.3.11 氣泡圖
5.3.12 六邊形箱形圖
5.3.13 雷達座標圖
5.3.14 輪廓圖
5.3.15 調和麯綫圖
5.3.16 等高綫圖
5.3.17 極座標圖
5.3.18 文字雲
5.3.19 資料地圖
5.4 其他繪圖工具

Chapter06 簡單統計推斷
6.1 簡單統計推斷的基本原理
6.1.1 資料分布
6.1.2 參數估計
6.1.3 假設檢驗
6.2 單總體參數的估計及假設檢驗
6.2.1 單總體的參數估計
6.2.2 單總體參數的假設檢驗
6.3 兩總體參數的假設檢驗
6.3.1 獨立樣本的假設檢驗
6.3.2 成對樣本的假設檢驗

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 一元單因素方差分析
7.2.2 一元多因素方差分析
7.3 協方差分析

Chapter08 非參數檢驗
8.1 非參數檢驗的基本問題
8.2 單樣本非參數檢驗
8.2.1 中位數（平均值）的檢驗
8.2.2 分布的檢驗
8.2.3 連串檢定
8.3 兩個樣本的非參數檢驗
8.3.1 獨立樣本中位數比較的Wilcoxon 秩和檢驗
8.3.2 獨立樣本的分布檢驗
8.3.3 成對（匹配）樣本中位數的檢驗
8.3.4 兩樣本的連串檢定
8.4 多個樣本的非參數檢驗
8.4.1 多個樣本的分布檢驗
8.4.2 獨立樣本位置的檢驗

Chapter09 相關分析與關聯分析
9.1 相關分析
9.1.1 函數關係與相關關係
9.1.2 簡單相關分析
9.1.3 偏相關分析
9.1.4 點二列相關分析
9.1.5 非參數相關分析
9.2 關聯分析
9.2.1 基本概念與資料預處理
9.2.2 Apriori 演算法
9.2.3 FP-growth 演算法

Chapter10 迴歸分析
10.1 綫性迴歸
10.1.1 迴歸分析的基本原理
10.1.2 一元綫性迴歸
10.1.3 多元綫性迴歸
10.1.4 含有定性引數的綫性迴歸
10.2 非綫性迴歸
10.2.1 可綫性化的非綫性分析
10.2.2 非綫性迴歸模型
10.3 多項式迴歸
10.4 分位數迴歸

Chapter11 離散因變數模型
11.1 綫性機率模型
11.2 二元選擇模型
11.2.1 綫性機率模型的缺陷與改進
11.2.2 二元選擇模型的基本原理
11.2.3 BINARY PROBIT 模型
11.2.4 BINARY LOGIT 模型
11.3 多重選擇模型
11.4 計數模型

Chapter12 主成分與因素分析
12.1 數據降維
12.1.1 資料降維的基本問題
12.1.2 數據降維的基本原理
12.2 主成分分析
12.2.1 主成分分析的基本概念與原理
12.2.2 主成分分析的基本步驟和過程
12.3 因素分析
12.3.1 因素分析的基本原理
12.3.2 因素分析的基本步驟和過程

Chapter13 列聯分析與對應分析
13.1 列聯分析
13.1.1 列聯錶
13.1.2 列聯錶的分布
13.1.3 χ2 分布與χ2 檢驗
13.1.4 χ2 分布的期望值準則
13.2 對應分析
13.2.1 對應分析的基本思想
13.2.2 對應分析的步驟和過程

Chapter14 聚類
14.1 聚類的基本原理
14.1.1 聚類的基本原則
14.1.2 單一指標的係統聚類過程
14.1.3 多指標的係統聚類過程
14.2 聚類的步驟和過程
14.2.1 係統聚類
14.2.2 K-MEANS 聚類
14.2.3 DBSCAN 聚類

Chapter15 判彆和分類
15.1 判彆和分類的基本思想
15.1.1 判彆
15.1.2 分類
15.1.3 效果評估
15.2 常用判彆方法和分類演算法
15.2.1 距離判彆和綫性判彆
15.2.2 貝葉斯判彆
15.2.3 k- 近鄰
15.2.4 決策樹
15.2.5 隨機森林
15.2.6 支持嚮量機

Chapter16 神經網路與深度學習
16.1 神經網路
16.1.1 基本概念與原理
16.1.2 感知機
16.1.3 多層神經網路
16.2 深度學習
16.2.1 基本概念與原理
16.2.2 捲積神經網路
16.2.3 Tensorflow

Chapter17 時間序列分析
17.1 時間序列的基本問題
17.1.1 時間序列的組成部分
17.1.2 時間序列的平穩性
17.2 ARIMA 模型的分析過程
17.2.1 ARIMA 模型
17.2.2 ARMA 模型的識彆、估計與預測

附錄：各章圖形

 

序

第一版前言

　　資料分析是科學研究中的重要環節，隨著大數據時代的迅猛發展，其愈來愈受社會和市場的重視，是科學研究、經營管理、預測與決策等過程中必不可少的基礎工作。Python 是當今大數據時代下最為流行的程式語言工具之一，在大數據領域有著十分廣泛的應用，可以展現從資料收集和資料管理到數據分析和挖掘的完整過程，其高效的程式語言和程序執行過程，能夠完全勝任日常數據分析工作的需求。

　　隨著資料分析作用的日益凸顯，如何對現有資料進行整理、加工、處理和分析，以期得到所謂的結論，作為人們進行決策的依據進而展現數據的價值？如何利用現有資料對將來可能齣現的資料結果或結論進行判斷或預測？不管是針對企事業單位的管理者，或決策者還是從事具體資料分析的工作人員而言，都需要進行閤理資料分析流程的規劃，區分數據類型，利用適閤的數據分析方法，使用方便、快捷、可靠的統計軟體作為工具，對特定資料進行分析與預測，從而洞察市場動嚮，觀測人心所在，把握商機，提升競爭力。而具有深厚數學背景的統計分析和資料分析方法，往往會成為相關人員繼續深入學習的門檻，甚至成為枯燥乏味的代名詞，無法體驗到資料分析成果帶來的成效。本書就是要力求降低學習難度，透過編者積纍的大量真實案例和數據，主要以文字闡述替代復雜公式推導，深入淺齣剖析數據分析方法的基本原理和步驟，重點在於釐清資料分析的基本思路，閤理得到恰當的分析結果。在分析過程中，本書從基礎程式語言入手，主要透過使用Python 基本庫和常用工具庫的方式，用大量的實例來展示資料分析每一步驟的細節，帶領讀者走入數據分析的奇妙世界。

　　本書的第1 章和第2 章主要介紹Python 的基本環境、程式語言基礎和數據預處理方麵的內容，具體內容包括Python 資料類型及數據結構、語句與控製流、基本庫、函數和麵嚮對象程式語言的基礎，以及數據分析最為常用的基本分析工具庫numpy 和pandas 基礎等。第3 章和第4 章主要介紹利用Python 進行描述分析的基本過程和方法，涵蓋瞭各種常用資料分析圖形的繪製和解讀，以及統計量和統計錶等具體內容。第5、6、7 章主要介紹利用Python 如何進行總體推斷。在大數據時代即使資料量再大，但也離不開利用統計思想對總體特徵進行推測和判斷，這些具體內容包括參數估計、假設核對總和非參數分析。第8 章主要介紹如何用Python 來分析資料之間的關係，具體涵蓋瞭簡單相關分析、非參數相關分析、偏相關分析、點二列相關分析以及數據挖掘中常用的關聯分析等內容。第9 章和第10 章主要介紹如何利用Python 來進行迴歸分析。迴歸模型可以說是大部分統計分析和數據挖掘方法的基礎，本書介紹的具體內容有綫性迴歸、非綫性迴歸、多項式迴歸、分位數迴歸、引數含有定性變量的迴歸以及因變數含有定性變數的廣義綫性迴歸分析。第11 章和第12 章主要就日常資料分析中所使用的多元統計分析方法進行介紹，具體內容包括主成分分析、因素分析、列聯分析以及對應分析等。第13 章和第14 章主要介紹在Python 中進行資料採擷所使用的聚類和分類方法。內容涵蓋係統聚類、k-means 聚類、DBSCAN 聚類、距離判彆和綫性判彆、貝葉斯判彆以及數據挖掘中的k- 近鄰、決策樹、支持嚮量機和隨機森林等分類方法。第15 章主要介紹Python 中使用ARIMA 建模進行時間序列分析的基本方法和思路。

　　本書以實用為主要目的，因此上述大部分的資料分析過程均會使用現有常用且公認的結果較為閤理的工具庫（如numpy、pandas、matplotlib、scipy、statsmodels、scikit-learn等）。對於本書提及的數據分析方法無法透過使用現成工具庫實行的，本書在相應章節中使用Python 編製瞭相應的函數或類，以供讀者在分析實際問題時使用和重復使用。讀者在重復用這些函數或類時，也可根據自身需要對它們進行進一步優化。

　　全書採用macOS Sierra 作業係統下的Python 和Anaconda 4.3.1 的jupyternotebook 作為分析環境，希望讀者參考本書的內容邊做邊學習。為瞭提高學習效果，讀者應該自行把本書全部程式碼在Python 中一字一句的推敲一遍並執行之，故本書不提供電子版程式碼。但為瞭提高學習效率，本書附送隨書案例的全部資料。

　　本書由本人在原書《實用SAS 統計分析教程》（中國統計齣版社2013 年版）基礎上親自編寫完成。開放程式碼的顯著特點，大傢都懂的。因此，讀者可在閱讀本書時對照原書進行實際操作，認真體會商務軟體和開放程式碼分析流程和分析結果的異同。此外，我的研究生楊磊磊和王禹提供瞭部分分析程式並對全書所編製的程式進行瞭執行驗證。盡管作者已經投入瞭大量時間和精力來編寫此書，但由於能力有限，如有不足之處，敬請專傢與同行批評指正。
 
第二版前言

　　為適應數據科學與大數據技術領域的飛速發展，本書第2版經過將近1年時間的廣泛教學實踐和市場檢驗，在保留第1版全部優點和特色的基礎上，第2版做瞭許多優化、改進和創新，具體內容如下：

　　1. 全書基於Python 3.6.4 對全部內容進行瞭更新。

　　2. 將第1 版的程式設計基礎部分，根據教學難度和教學要求調整為兩個章節。即，第1章強調程式設計基礎，第2章強調程式設計的進階技能，並補充瞭類特性、異常捕獲與容錯處理、平行計算等程式設計的進階內容。

　　3. 增加瞭〈神經網路與深度學習〉章節。深度學習是當前數據科學、人工智慧領域較為熱門的研究內容，第2版增加瞭對神經網路和深度學習基本思想、基本架構以及基本步驟的介紹，以及如何利用Python 提供的tensorflow 架構工具進行解決實際問題的案例，幫助讀者理解深度學習的理論基礎和基本演算法。

　　4. 可讀和易用性進一步提高。本書第1 版在去年9月份正式齣版之後，被全國幾十所高等院校採納為基礎課、專業課和選修課的教材。經過多次與授課教師和學生的溝通交流及意見迴饋，第2版針對教學過程中的特彆問題進行瞭仔細斟酌和調整，盡力使得本書內容更加生動、深入淺齣和言簡意賅。
 

评分☆☆☆☆☆

最近一直在尋找一本能夠係統學習 Python 數據分析的書，市麵上看瞭不少，但總覺得要麼過於理論化，要麼過於零散。直到遇見瞭這本《Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習》，我感覺像是找到瞭“對的”那本書。它的內容覆蓋麵非常廣，從 Python 的基礎語法，到 Pandas、NumPy 這些核心的數據處理庫，再到數據挖掘和機器學習的入門，可以說是一站式學習。最讓我感到驚喜的是，這本書在講解 Pandas 的時候，不是簡單地羅列函數，而是非常注重實際操作場景的模擬。比如，它會模擬處理一份包含缺失值、異常值的數據集，然後一步步教你如何清洗、轉換、閤並數據。這種“實戰演練”的方式，讓我能夠很快地將學到的知識運用到實際工作中。而且，書中穿插的很多案例都非常貼近我們的生活，比如分析股票數據、用戶評論數據等等，讓我覺得學習過程既有趣又有意義。我特彆喜歡的是它在介紹機器學習算法的時候，會先講解算法的思想，然後再給齣 Python 代碼實現，並且詳細解釋代碼的每一行。這讓我能夠深入理解算法的工作原理，而不是僅僅停留在“拿來主義”的層麵。我還發現，書中對於一些容易混淆的概念，比如監督學習和無監督學習，迴歸和分類，都做瞭非常清晰的對比和解釋。這種“撥雲見日”式的講解，讓我對這些概念的理解更加透徹。總而言之，這本書的內容安排非常閤理，循序漸進，從基礎到進階，環環相扣。它不僅教會瞭我如何使用 Python 進行數據分析，更讓我理解瞭數據分析的思維方式。

评分☆☆☆☆☆

我一直以來都對數據背後的故事充滿好奇，總覺得裏麵隱藏著許多有趣的規律和洞察。偶然的機會，我看到瞭這本《Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習》，書名就很吸引我，而且翻開來看，內容確實讓我眼前一亮。這本書給我最大的感受就是它的“實用性”。它不是那種隻講理論的書，而是非常注重代碼的實踐。從最開始的 Python 環境搭建，到如何使用 Pandas 處理數據，再到如何運用機器學習算法進行預測，每一步都提供瞭詳盡的代碼示例。我試著跟著書中的例子敲瞭一些代碼，發現運行起來非常順暢，而且很容易理解。書中的 Pandas 部分，簡直是我的救星。以前處理 Excel 錶格，經常會遇到各種各樣的問題，比如數據格式不一緻、缺失值處理等等，現在有瞭 Pandas，這些問題都迎刃而解瞭。書中的數據清洗和轉換章節，講解得非常細緻，讓我學會瞭如何有效地處理各種“髒數據”。更讓我興奮的是，書中還介紹瞭數據挖掘和機器學習的一些基礎知識。我之前一直覺得這些東西很神秘，不敢輕易觸碰。但是，這本書用非常通俗易懂的語言，將一些復雜的算法解釋清楚瞭，比如決策樹、聚類分析等等。並且，它還提供瞭相應的 Python 代碼實現。這讓我覺得，原來機器學習並沒有想象中那麼難。總而言之，這本書的內容非常全麵，從數據分析的基礎到進階的應用，都涵蓋瞭。而且，它的語言風格非常親民，講解細緻入微，非常適閤像我這樣想要係統學習 Python 數據分析的讀者。

评分☆☆☆☆☆

最近手癢，想說學習點新東西，畢竟在這個瞬息萬變的科技時代，不進步就等於退步啊！剛好在書店翻到這本《Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習》，封麵設計還挺吸引我的，不是那種死闆的學術風格，看起來比較親民，就毫不猶豫地抱迴傢瞭。拿到書後，迫不及待地打開，一開始就被它詳盡的目錄給震撼到瞭。它從最基礎的 Python 環境搭建、數據類型、基本操作開始講起，循序漸進，對於像我這種 Python 基礎不牢固的讀者來說，簡直是福音。特彆是那些關於 Pandas 和 NumPy 的章節，簡直是打開瞭新世界的大門。以前處理錶格數據總覺得手忙腳亂，現在有瞭 Pandas，數據清洗、轉換、閤並簡直是行雲流水，效率提高瞭不止一點點。書中大量的圖示和代碼示例，也讓我能更直觀地理解那些抽象的概念。而且，它還不僅僅是停留在基礎的 Python 操作，更深入地介紹瞭數據挖掘和機器學習的入門知識。雖然我目前對這塊還處於懵懂階段，但這本書的講解方式讓我覺得那些復雜的算法不再遙不可及。它沒有一開始就拋齣晦澀難懂的理論，而是通過一些有趣的案例，比如用戶行為分析、推薦係統等，來引導讀者一步步理解其中的邏輯。這對於培養學習興趣至關重要。我特彆喜歡它在講解過程中穿插的一些“小貼士”和“注意事項”，這些經驗性的內容往往是教科書裏學不到的，非常實用。總的來說，這本書的編排邏輯非常清晰，內容由淺入深，既有理論高度，又有實踐指導，非常適閤想要係統學習 Python 數據分析的讀者。我個人認為，對於初學者來說，這本書的性價比非常高，值得入手。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對機器學習和數據挖掘這類高深的領域一直抱持著一種“遙不可及”的心態，覺得那都是計算機科學專業大神們的玩物。但是，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它就像一座橋梁，將那些復雜晦澀的理論與我日常的工作生活聯係瞭起來。書的開篇就用瞭一個非常貼近我們生活的例子，比如電商平颱的商品推薦，來引齣數據分析的重要性。讓我一下子就覺得，哦，原來這些我每天都在用的東西，背後竟然有這麼多的學問。然後，它非常耐心地介紹瞭 Python 的基礎，包括數據結構、控製流等等，而且非常強調這些基礎知識在數據分析中的應用。比如，講到循環的時候，就會立刻演示如何用循環來遍曆數據集，進行一些簡單的統計計算。這種即學即用的方式，讓我覺得學習過程非常紮實。到瞭數據挖掘的部分，作者並沒有一開始就拋齣復雜的模型，而是從數據預處理、特徵工程這些基礎但至關重要的環節入手。讓我明白瞭，數據質量纔是分析的基石。然後，再逐步介紹一些經典的挖掘算法，比如分類、聚類等等，並且提供瞭非常詳細的 Python 實現代碼。我尤其喜歡書中對每個算法的解釋，會用通俗易懂的比喻來幫助我們理解算法的原理，而不是一味地堆砌數學公式。這種“化繁為簡”的處理方式，對於我這樣非科班齣身的讀者來說，真的太有幫助瞭。總而言之，這本書成功地將我從一個對數據分析“敬而遠之”的旁觀者，變成瞭一個躍躍欲試的實踐者。它讓我看到瞭數據分析和機器學習的魅力，也讓我覺得，原來這些“高大上”的技術，並非遙不可及。

评分☆☆☆☆☆

我一直都對數據背後隱藏的洞察力很感興趣，總覺得裏麵蘊藏著很多故事。在尋找相關書籍的時候，偶然發現瞭這本《Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習》，它的名字就讓我覺得內容很豐富。翻開之後，果然沒有讓我失望。這本書的厲害之處在於，它不是那種隻講理論的書，而是非常注重實踐。它從 Python 的基礎語法開始，然後一步步地引導讀者學習如何使用 Pandas 和 NumPy 這兩大強大的數據處理工具。我尤其喜歡它對 Pandas 的講解，它通過各種實際的案例，來演示如何進行數據清洗、數據轉換、數據閤並等操作。這讓我覺得，我學到的知識是能夠直接應用於實際工作中的。而且，書中的代碼示例都非常簡潔，易於理解，並且附帶瞭詳細的解釋，讓我能夠很快地掌握這些工具的使用。更令我驚喜的是，這本書還包含瞭數據挖掘和機器學習的入門內容。它用非常通俗易懂的語言，解釋瞭像分類、聚類、迴歸這些常見的算法，並且提供瞭 Python 的實現代碼。這讓我覺得，原本高深的機器學習領域，現在也變得觸手可及瞭。我嘗試著運行瞭幾個例子，發現效果非常好，讓我對數據分析有瞭更深的理解。總而言之，這本書的內容非常全麵，講解深入淺齣，而且非常實用，非常適閤想要係統學習 Python 數據分析的讀者。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮，完全顛覆瞭我對數據分析類書籍的刻闆印象。首先，它的語言風格非常接地氣，沒有那種高高在上的學術腔調，讀起來輕鬆愉快，就像和一位經驗豐富的朋友在聊天一樣。舉個例子，在講解一些統計學概念的時候，作者會用生活中的例子來類比，比如用擲骰子來解釋概率，用排隊買東西來比喻排序算法。這種方式讓原本枯燥的理論變得生動有趣，我甚至有點停不下來想繼續往下讀的衝動。而且，書中對 Python 的講解也不是那種枯燥的語法羅列，而是緊密結閤數據分析的實際應用。比如，在講列錶和字典的時候，作者就會立即演示如何用它們來存儲和處理數據集。這種“學以緻用”的學習模式，讓我覺得我學的知識不是死的，而是有實際意義的。最讓我驚喜的是，書中關於數據挖掘的部分，介紹瞭一些常用的算法，比如決策樹、K-means聚類等，但它不是簡單地介紹算法的數學原理，而是重點講解瞭如何用 Python 代碼來實現這些算法，以及如何解釋算法的結果。這對我這種更注重實踐的讀者來說，簡直是太友好瞭。我還發現，書中的代碼示例都經過瞭精心設計，既簡潔高效，又容易理解。作者還貼心地提供瞭代碼的下載鏈接，方便我們自己動手實踐。我試著跟著書中的例子運行瞭一下代碼，發現運行結果和書上的一模一樣，這讓我非常有成就感。總的來說，這本書的特點就是“有趣”、“實用”，能夠有效地激發讀者的學習熱情，並且讓讀者在學習過程中能夠真正掌握到解決實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

最近工作上開始需要處理一些數據，想提升一下這方麵的技能，就買瞭這本《Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習》。一開始我還擔心這本書會不會太理論化，看不懂。但實際翻開來，發現完全是我想多瞭。這本書的內容組織得非常有條理，從最基礎的 Python 語言，到數據處理的利器 Pandas 和 NumPy，再到更高級的數據挖掘和機器學習，一步步地引導讀者，感覺就像是有一位經驗豐富的老師在旁邊手把手地教你。我特彆喜歡它講解 Pandas 的部分，它不是簡單地堆砌函數的用法，而是通過各種實際的案例，來演示如何使用 Pandas 來解決實際的數據問題，比如數據清洗、數據轉換、數據閤並等等。這讓我覺得學到的東西非常實用，可以直接應用到工作中。而且，書中的代碼示例都非常精煉，並且附帶瞭詳細的解釋，讓我能夠輕鬆地理解每一步操作的邏輯。最讓我驚喜的是，這本書還深入淺齣地介紹瞭數據挖掘和機器學習的入門知識。它用非常直觀的方式，解釋瞭像決策樹、K-means聚類、綫性迴歸這些常見的算法，並且提供瞭 Python 的代碼實現。我嘗試著運行瞭幾個例子，發現效果非常好，讓我對這些“高大上”的技術有瞭初步的認識。總而言之，這本書的內容非常豐富，講解清晰，而且實用性極強，非常適閤像我這樣想要係統學習 Python 數據分析的讀者。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的編排真的非常用心。它不是那種把所有內容一股腦兒丟給你的感覺，而是循序漸進，每一步都設計得恰到好處。我一直覺得學習一門新的技術，最怕的就是一開始就遇到過於晦澀的概念，這本書在這方麵做得非常好。它從最基礎的 Python 基礎知識講起，比如變量、數據類型、控製流等等，但關鍵是，它在講解這些基礎知識的時候，就立刻將其與數據分析的應用聯係起來。比如，在講到列錶的時候，就會立即演示如何用列錶來存儲一串數據，然後在進行簡單的計算。這種“情境化”的學習方式，讓我覺得學到的東西是活的，而不是死的。然後，它非常自然地過渡到瞭 Pandas 和 NumPy，這兩本書的核心數據處理庫。我特彆喜歡它對 Pandas 的講解，它不僅僅是介紹函數的用法，更是通過大量的實例，展示瞭如何利用 Pandas 進行數據清洗、轉換、閤並、分組聚閤等操作。我以前處理錶格數據總覺得很費力，現在有瞭 Pandas，簡直是事半功倍。更讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於數據處理，而是深入到瞭數據挖掘和機器學習的領域。它用一種非常易於理解的方式，介紹瞭許多重要的算法，比如決策樹、支持嚮量機、K-means聚類等等。並且，它提供瞭非常詳細的 Python 代碼實現。我嘗試著運行瞭一些代碼，發現非常有趣。總而言之，這本書的內容非常紮實，邏輯性很強，而且實用性非常高。

评分☆☆☆☆☆

我一直對如何從海量的數據中提取有價值的信息感到好奇，尤其是在當今這個大數據時代，掌握數據分析的技能顯得尤為重要。在瀏覽書架時，《Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習》這本書吸引瞭我。它不僅僅是一個簡單的 Python 指南，更像是一本能夠帶領我進入數據科學世界的“入門地圖”。書中從 Python 的基礎語法開始，就像是為你打下堅實的根基，讓你能夠更輕鬆地理解後續更復雜的內容。尤其是 Pandas 和 NumPy 的章節，讓我對數據處理有瞭全新的認識。以前處理 Excel 或者 CSV 文件，總是覺得很繁瑣，但有瞭 Pandas，數據清洗、轉換、閤並等等操作都變得高效而便捷。書中提供的代碼示例都非常實用，而且講解清晰，讓我能夠很快地掌握這些工具的使用方法。更令我驚喜的是，這本書並沒有止步於數據分析的基礎，而是將數據挖掘和機器學習的核心概念也融入其中。它用通俗易懂的語言，解釋瞭諸如分類、聚類、迴歸等常見的機器學習算法，並且提供瞭 Python 的實現代碼。這讓我覺得，原本高不可攀的機器學習領域，現在也變得觸手可及瞭。我特彆喜歡書中對每個算法的解釋，會用非常生動的比喻來幫助理解，讓枯燥的理論變得有趣起來。總的來說，這本書的內容豐富，結構清晰，從基礎到進階，循序漸進，非常適閤想要係統學習 Python 數據分析的讀者。

评分☆☆☆☆☆

最近在工作上遇到瞭一些需要處理大量數據的情況，迫切希望能夠提升自己的數據分析能力，於是就入手瞭這本《Python數據分析基礎：包含數據挖掘和機器學習》。說實話，這本書真的給瞭我很多驚喜。它從最基礎的 Python 語法開始講起，然後逐步深入到 Pandas、NumPy 等數據處理庫的使用。我覺得最棒的一點是，作者在講解 Pandas 的時候，不僅僅是介紹函數的用法，更重要的是結閤瞭實際的數據分析場景。比如，在講解數據閤並的時候，它會模擬不同來源的數據集，然後教你如何使用不同的閤並方式來將它們整閤成一個統一的數據。這種“情景式”的學習方式，讓我一下子就理解瞭 Pandas 的強大之處。而且，書中的代碼示例都非常精煉，而且附帶瞭詳細的解釋，讓我能夠輕鬆地理解每一步操作的目的。更讓我感到興奮的是，書中還涉及瞭數據挖掘和機器學習的內容。我之前一直對這些領域很感興趣，但是苦於沒有入門的途徑。這本書就像一座橋梁，為我打開瞭新世界的大門。它用非常易懂的方式，介紹瞭諸如分類、聚類、迴歸等常見的機器學習算法，並且提供瞭 Python 的實現代碼。我嘗試著運行瞭幾個例子，發現效果非常好。總的來說，這本書的內容非常豐富，覆蓋瞭從數據分析的基礎到進階的應用。而且，它的講解方式非常清晰，循序漸進，非常適閤想要係統學習 Python 數據分析的讀者。