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

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廖敏宏（廖誌煌）

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好的，這是一本名為《Python數據科學實戰：從入門到精通》的圖書簡介，旨在幫助讀者全麵掌握使用Python進行數據處理、分析和可視化的核心技能。 --- 圖書簡介：Python數據科學實戰：從入門到精通 數據驅動的決策時代，你是否準備好瞭？ 隨著大數據時代的到來，數據已成為企業最寶貴的資産。然而，如何有效地從海量數據中提取洞察、驅動業務決策，已成為衡量個人與組織競爭力的關鍵。本書《Python數據科學實戰：從入門到精通》正是為此目的而設計，它不僅是一本理論書籍，更是一本手把手的實踐指南，旨在幫助初學者快速入門，並使有一定基礎的讀者能夠掌握行業前沿的數據科學技術棧。 本書專注於當前數據科學領域最受歡迎的編程語言——Python及其生態係統。我們深知，理論知識的堆砌不如實戰經驗的積纍來得珍貴，因此，全書內容緊密圍繞實際應用場景展開，力求讓讀者在學習每項技術的同時，都能立即將其應用於解決真實世界的問題。 核心內容與結構 本書結構清晰，從基礎環境搭建開始，逐步深入到高級的數據建模和部署，共分為五大部分，共計十五章： 第一部分：Python與數據科學基礎（奠定基石） 本部分是所有後續深入學習的基石。我們不隻是簡單介紹Python語法，而是聚焦於數據科學領域最常用的工具箱。 第一章：Python環境配置與核心概念重溫： 詳細介紹Anaconda環境的搭建，Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，以及Python麵嚮對象編程（OOP）在數據處理中的應用。 第二章：NumPy：數值計算的基石： 深入解析N維數組（ndarray）的特性，講解嚮量化操作如何大幅提升計算效率，並涵蓋廣播機製、數組切片與重塑等核心技巧。 第三章：Pandas：數據處理的瑞士軍刀： 這是本書的重點之一。我們將徹底講解Series和DataFrame兩大核心結構，覆蓋數據導入導齣（CSV, Excel, SQL）、數據清洗（缺失值處理、重復值移除）、數據重塑（`melt`, `pivot_table`）、分組聚閤（`groupby`的深度應用），以及高效的時間序列數據處理方法。 第二部分：數據探索與可視化（洞察先機） 數據的價值在於其背後的故事。本部分教授如何通過視覺化和統計方法，快速發現數據中的模式、異常和潛在關係。 第四章：Matplotlib與Seaborn：靜態可視化的藝術： 詳細介紹Matplotlib的底層繪圖邏輯，如何自定義圖錶元素。隨後，重點講解Seaborn如何基於統計模型，快速生成專業且美觀的統計圖錶，如分布圖、關係圖和迴歸圖。 第五章：交互式數據探索（Plotly/Bokeh）： 介紹如何使用Plotly創建可縮放、可交互的Web端可視化圖錶，適用於儀錶盤的快速搭建。 第六章：描述性統計與特徵工程初步： 講解均值、方差、相關性、分布檢驗等核心統計概念，並介紹如何基於業務理解進行特徵的初步構建（如創建比率特徵、時間特徵提取）。 第三部分：機器學習實戰（預測未來） 本部分將讀者帶入機器學習的核心領域，強調理論與Scikit-learn庫的結閤應用。 第七章：Scikit-learn入門與工作流： 介紹標準的機器學習流程：數據準備、模型選擇、訓練、評估與調優。重點講解特徵標準化/歸一化（`StandardScaler`, `MinMaxScaler`）的重要性。 第八章：經典監督學習模型： 深入剖析綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林和支持嚮量機（SVM）。每種模型都附帶實際案例，講解其適用場景和參數解釋。 第九章：無監督學習與降維技術： 講解K-Means聚類算法的應用，以及主成分分析（PCA）在處理高維數據和特徵壓縮中的實踐。 第十章：模型評估與性能優化： 掌握混淆矩陣、準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等評估指標。詳細介紹交叉驗證（Cross-Validation）和網格搜索（Grid Search）在超參數調優中的實戰技巧。 第四部分：高級數據處理與自動化（提升效率） 本部分關注如何處理更復雜的數據結構和自動化重復性任務，是邁嚮專業數據工程師的關鍵一步。 第十一章：SQLAlchemy與數據庫交互： 學習如何使用Python連接MySQL、PostgreSQL等主流數據庫，利用SQLAlchemy進行高效的數據存取和管理，實現數據源的統一化。 第十二章：文本數據處理與自然語言處理（NLP）基礎： 介紹正則錶達式在文本清洗中的威力，並使用NLTK/SpaCy進行基礎的文本分詞、詞乾提取和情感分析的初步實踐。 第十三章：數據管道的構建與自動化： 探討如何利用Python腳本自動化數據抓取（簡要提及Requests庫）、清洗和報告生成流程，實現“一鍵式”數據刷新。 第五部分：項目實踐與部署思維（成果轉化） 理論的終點是實踐的應用。本部分通過一個完整的端到端項目，鞏固前述所有知識。 第十四章：端到端項目實戰：客戶流失預測： 選取一個高價值的商業問題，從數據獲取、特徵工程、模型訓練（集成學習方法）、到最終的模型性能報告撰寫，完整演示一次數據科學項目的生命周期。 第十五章：模型部署的初步思考： 簡要介紹模型序列化（使用`pickle`或`joblib`）的概念，以及如何將訓練好的模型封裝成一個簡單的Web服務接口（如使用Flask的入門級介紹），為未來進入MLeOps領域打下基礎。 本書特色 1. 實戰驅動，代碼先行： 書中每一個概念的講解都緊隨高質量的Python代碼示例。讀者可以邊讀邊敲，立即看到結果。 2. 關注效率與性能： 大量篇幅介紹如何使用Pandas和NumPy的高級特性（如嚮量化）來優化代碼執行速度，培養高效編程習慣。 3. 全棧覆蓋： 覆蓋瞭數據科學傢所需的大部分核心工具鏈：數據清洗（Pandas）、可視化（Seaborn/Plotly）、建模（Scikit-learn）和數據庫交互。 4. 麵嚮商業價值： 所有案例的選擇都緊密貼閤商業痛點，例如客戶行為分析、風險評估等，確保所學知識能直接轉化為業務價值。 適閤讀者 數據分析師/業務分析師： 希望從傳統工具（如Excel）平穩過渡到專業編程環境，提升數據處理和分析能力的專業人士。 IT/軟件工程師： 希望拓展技能樹，轉嚮數據科學或機器學習領域的技術人員。 高校學生與研究人員： 需要一本係統、全麵且包含最新庫版本的Python數據科學教材的讀者。 掌握Python，就是掌握瞭駕馭未來數據的鑰匙。閱讀《Python數據科學實戰：從入門到精通》，您將不再是數據的旁觀者，而是能夠利用數據創造價值的實乾傢。讓我們一同開啓這段高效、有趣且極具迴報的數據科學之旅！ ---