Excel 2021嚴選教材！核心觀念×範例應用×操作技巧(適用Excel 2021~2016) (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊世瑩

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深入理解數據科學的基石：Python與數據分析實戰指南 圖書名稱： Python數據科學：從基礎到前沿應用實踐 內容概要： 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且極具實操性的Python數據科學學習路徑。它不僅僅是一本編程語言的教程，更是一本聚焦於如何利用Python及其核心庫（如NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn）解決現實世界復雜數據問題的實戰手冊。全書結構嚴謹，內容覆蓋數據獲取、清洗、轉換、探索性分析、建模、評估及最終的可視化展示等數據科學生命周期的各個關鍵階段。 第一部分：Python環境搭建與基礎鞏固 本部分專注於為零基礎或有基礎的讀者打下堅實的Python編程基礎，特彆是針對數據科學應用場景所需的特定語法和結構。 1. 環境準備與Anaconda生態係統： 詳細介紹如何安裝Anaconda發行版，管理Conda環境，以及在Jupyter Notebook和JupyterLab中進行高效交互式編程的設置。強調虛擬環境隔離的重要性，避免庫版本衝突。 2. Python核心語法迴顧與強化： 重點講解列錶（List）、字典（Dictionary）、集閤（Set）等核心數據結構的高效操作方法，如列錶推導式（List Comprehension）和生成器錶達式（Generator Expressions），這些是編寫簡潔、高性能代碼的關鍵。同時，深入探討函數式編程的基礎概念，如`map`, `filter`, `lambda`錶達式的應用場景。 3. 麵嚮對象編程（OOP）基礎（數據科學視角）： 介紹類（Class）和對象的基本概念，重點講解如何利用OOP思想來封裝數據處理管道或自定義復雜的數據結構，為後續構建可維護的數據分析工具打下基礎。 第二部分：數值計算的利器——NumPy的精髓 NumPy是Python科學計算的基石。本章將徹底解析其核心——`ndarray`對象，並展示其如何實現遠超原生Python列錶的性能。 1. ndarray的創建、屬性與維度操作： 學習各種創建數組的方法，包括從列錶、文件或使用內置函數創建。深入理解數組的形狀（Shape）、數據類型（Dtype）以及軸（Axis）的概念，掌握`reshape`, `transpose`, `flatten`等關鍵維度變換操作。 2. 高效的嚮量化操作： 詳細闡述NumPy的廣播（Broadcasting）機製，這是理解其高性能運算的關鍵。通過大量實例演示嚮量化運算如何替代低效的循環結構，顯著提升計算速度。 3. 綫性代數基礎應用： 覆蓋數組的索引（Fancy Indexing, Slicing）、布爾索引，以及執行矩陣乘法、求逆、特徵值分解等基礎綫性代數運算，為機器學習模型（如迴歸、PCA）的理解做鋪墊。 第三部分：數據清洗與處理的瑞士軍刀——Pandas深度解析 Pandas是數據科學傢日常工作中處理錶格數據和時間序列數據的核心工具。本部分將花費最大篇幅，確保讀者能熟練駕馭`Series`和`DataFrame`。 1. DataFrame的構建與基本操作： 學習從CSV, Excel, SQL數據庫等多種來源導入數據。掌握列的選擇、添加、刪除以及行索引的管理。 2. 缺失值（Missing Data）的處理策略： 全麵介紹識彆（`isna()`, `notna()`）和處理缺失值的方法，包括刪除（`dropna`）和插補（`fillna`）的多種策略，如使用均值、中位數、前嚮/後嚮填充，並討論何時選用何種策略的優劣。 3. 數據重塑與閤並： 深入講解數據透視錶（Pivot Tables）、`groupby`聚閤操作的威力，以及如何使用`merge`, `join`, `concat`高效地組閤來自不同數據源的信息。特彆強調`groupby`的復雜多級聚閤應用。 4. 時間序列分析（Time Series）： 介紹Pandas對日期和時間數據的強大支持，包括日期索引的創建、重采樣（Resampling，如日數據匯總到月度）、時間偏移（Time Shifting）等，適用於金融和物聯網數據分析。 第四部分：數據可視化與洞察力構建 數據分析的最終目的是清晰有效地傳達信息。本章聚焦於兩大主流可視化庫，確保數據敘事準確有力。 1. Matplotlib：基礎架構與精細控製： 講解Figure、Axes、Artist等核心組件，展示如何通過麵嚮對象接口（Object-Oriented Interface）精確控製圖錶的每一個細節，創建齣版質量的靜態圖錶。 2. Seaborn：統計圖形的快速實現： 側重於使用Seaborn的高級接口快速生成復雜的統計圖錶，如分布圖（`histplot`, `kdeplot`）、關係圖（`scatterplot`, `pairplot`）和分類圖（`boxplot`, `violinplot`），以便進行快速的探索性數據分析（EDA）。 3. 交互式可視化簡介（Plotly/Bokeh入門）： 簡要介紹如何利用這些工具創建可縮放、可過濾的交互式圖錶，以增強Web端報告的交互性。 第五部分：機器學習的起點——Scikit-learn實戰 本部分將數據科學的理論知識轉化為可執行的模型。 1. 數據預處理與特徵工程： 詳細講解特徵縮放（StandardScaler, MinMaxScaler）、獨熱編碼（One-Hot Encoding）和特徵選擇的技術。強調在訓練集上擬閤轉換器，然後在測試集上應用轉換的重要性（Pipeline的價值）。 2. 監督學習入門：迴歸與分類： 實施經典的綫性迴歸、邏輯迴歸模型，並介紹決策樹和隨機森林的基礎原理。 3. 模型評估與選擇： 重點講解交叉驗證（Cross-Validation）、超參數調優（Grid Search, Random Search），以及評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫）的正確解讀。 4. 無監督學習初探：聚類分析： 介紹K-Means聚類算法的原理和應用，用於市場細分等場景。 本書特色： 實戰驅動： 全書案例均來源於真實或模擬的商業數據集，如電子商務交易記錄、股票價格、客戶行為數據等。 代碼片段即用即走： 提供的所有代碼均經過嚴格測試，讀者可直接復製粘貼到Jupyter環境中運行並觀察結果。 關注效率： 貫穿始終強調Pythonic的編程風格和嚮量化操作，培養高性能的數據處理思維。 通過本書的學習，讀者將不僅掌握Python數據分析的工具鏈，更能建立起一套從數據獲取到模型部署的完整、嚴謹的數據科學工作流程。