Excel VBA實戰技巧｜金融數據x網路爬蟲 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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廖敏宏（廖志煌）

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好的，这是一本名为《Python数据科学实战：从入门到精通》的图书简介，旨在帮助读者全面掌握使用Python进行数据处理、分析和可视化的核心技能。 --- 图书简介：Python数据科学实战：从入门到精通 数据驱动的决策时代，你是否准备好了？ 随着大数据时代的到来，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，如何有效地从海量数据中提取洞察、驱动业务决策，已成为衡量个人与组织竞争力的关键。本书《Python数据科学实战：从入门到精通》正是为此目的而设计，它不仅是一本理论书籍，更是一本手把手的实践指南，旨在帮助初学者快速入门，并使有一定基础的读者能够掌握行业前沿的数据科学技术栈。 本书专注于当前数据科学领域最受欢迎的编程语言——Python及其生态系统。我们深知，理论知识的堆砌不如实战经验的积累来得珍贵，因此，全书内容紧密围绕实际应用场景展开，力求让读者在学习每项技术的同时，都能立即将其应用于解决真实世界的问题。 核心内容与结构 本书结构清晰，从基础环境搭建开始，逐步深入到高级的数据建模和部署，共分为五大部分，共计十五章： 第一部分：Python与数据科学基础（奠定基石） 本部分是所有后续深入学习的基石。我们不只是简单介绍Python语法，而是聚焦于数据科学领域最常用的工具箱。 第一章：Python环境配置与核心概念重温： 详细介绍Anaconda环境的搭建，Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，以及Python面向对象编程（OOP）在数据处理中的应用。 第二章：NumPy：数值计算的基石： 深入解析N维数组（ndarray）的特性，讲解向量化操作如何大幅提升计算效率，并涵盖广播机制、数组切片与重塑等核心技巧。 第三章：Pandas：数据处理的瑞士军刀： 这是本书的重点之一。我们将彻底讲解Series和DataFrame两大核心结构，覆盖数据导入导出（CSV, Excel, SQL）、数据清洗（缺失值处理、重复值移除）、数据重塑（`melt`, `pivot_table`）、分组聚合（`groupby`的深度应用），以及高效的时间序列数据处理方法。 第二部分：数据探索与可视化（洞察先机） 数据的价值在于其背后的故事。本部分教授如何通过视觉化和统计方法，快速发现数据中的模式、异常和潜在关系。 第四章：Matplotlib与Seaborn：静态可视化的艺术： 详细介绍Matplotlib的底层绘图逻辑，如何自定义图表元素。随后，重点讲解Seaborn如何基于统计模型，快速生成专业且美观的统计图表，如分布图、关系图和回归图。 第五章：交互式数据探索（Plotly/Bokeh）： 介绍如何使用Plotly创建可缩放、可交互的Web端可视化图表，适用于仪表盘的快速搭建。 第六章：描述性统计与特征工程初步： 讲解均值、方差、相关性、分布检验等核心统计概念，并介绍如何基于业务理解进行特征的初步构建（如创建比率特征、时间特征提取）。 第三部分：机器学习实战（预测未来） 本部分将读者带入机器学习的核心领域，强调理论与Scikit-learn库的结合应用。 第七章：Scikit-learn入门与工作流： 介绍标准的机器学习流程：数据准备、模型选择、训练、评估与调优。重点讲解特征标准化/归一化（`StandardScaler`, `MinMaxScaler`）的重要性。 第八章：经典监督学习模型： 深入剖析线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机（SVM）。每种模型都附带实际案例，讲解其适用场景和参数解释。 第九章：无监督学习与降维技术： 讲解K-Means聚类算法的应用，以及主成分分析（PCA）在处理高维数据和特征压缩中的实践。 第十章：模型评估与性能优化： 掌握混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标。详细介绍交叉验证（Cross-Validation）和网格搜索（Grid Search）在超参数调优中的实战技巧。 第四部分：高级数据处理与自动化（提升效率） 本部分关注如何处理更复杂的数据结构和自动化重复性任务，是迈向专业数据工程师的关键一步。 第十一章：SQLAlchemy与数据库交互： 学习如何使用Python连接MySQL、PostgreSQL等主流数据库，利用SQLAlchemy进行高效的数据存取和管理，实现数据源的统一化。 第十二章：文本数据处理与自然语言处理（NLP）基础： 介绍正则表达式在文本清洗中的威力，并使用NLTK/SpaCy进行基础的文本分词、词干提取和情感分析的初步实践。 第十三章：数据管道的构建与自动化： 探讨如何利用Python脚本自动化数据抓取（简要提及Requests库）、清洗和报告生成流程，实现“一键式”数据刷新。 第五部分：项目实践与部署思维（成果转化） 理论的终点是实践的应用。本部分通过一个完整的端到端项目，巩固前述所有知识。 第十四章：端到端项目实战：客户流失预测： 选取一个高价值的商业问题，从数据获取、特征工程、模型训练（集成学习方法）、到最终的模型性能报告撰写，完整演示一次数据科学项目的生命周期。 第十五章：模型部署的初步思考： 简要介绍模型序列化（使用`pickle`或`joblib`）的概念，以及如何将训练好的模型封装成一个简单的Web服务接口（如使用Flask的入门级介绍），为未来进入MLeOps领域打下基础。 本书特色 1. 实战驱动，代码先行： 书中每一个概念的讲解都紧随高质量的Python代码示例。读者可以边读边敲，立即看到结果。 2. 关注效率与性能： 大量篇幅介绍如何使用Pandas和NumPy的高级特性（如向量化）来优化代码执行速度，培养高效编程习惯。 3. 全栈覆盖： 覆盖了数据科学家所需的大部分核心工具链：数据清洗（Pandas）、可视化（Seaborn/Plotly）、建模（Scikit-learn）和数据库交互。 4. 面向商业价值： 所有案例的选择都紧密贴合商业痛点，例如客户行为分析、风险评估等，确保所学知识能直接转化为业务价值。 适合读者 数据分析师/业务分析师： 希望从传统工具（如Excel）平稳过渡到专业编程环境，提升数据处理和分析能力的专业人士。 IT/软件工程师： 希望拓展技能树，转向数据科学或机器学习领域的技术人员。 高校学生与研究人员： 需要一本系统、全面且包含最新库版本的Python数据科学教材的读者。 掌握Python，就是掌握了驾驭未来数据的钥匙。阅读《Python数据科学实战：从入门到精通》，您将不再是数据的旁观者，而是能够利用数据创造价值的实干家。让我们一同开启这段高效、有趣且极具回报的数据科学之旅！ ---