数据之魅：基于开源工具的数据分析 [Data Analysis with Open Source Tools] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Philipp K.Janert 著，黄权，陆昌辉，邹雪梅 等 译

图书标签:

• 数据分析
• 开源工具
• Python
• R
• 数据可视化
• 统计分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据科学
• 商业分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302290988

版次：1

商品编码：11029815

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：Data Analysis with Open Source Tools

开本：16开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：524

正文语种：中文

编辑推荐

　　O'Reilly创始人Tim所言，“数据科学家是硅谷的香饽饽。”《数据之魅：基于开源工具的数据分析》正是数据科学家给未来的数据科学家写的。

内容简介

　　

　　《数据之魅：基于开源工具的数据分析》结合作者多年来从事数据分析工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章，主题包括如何通过图表来观察数据，如何通过各种建模方法来分析数据，然后着重阐述如何进行数据挖掘，最后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。
　　本书结构合理，通俗易懂，适合数据分析爱好者和从业者阅读，也适合以科学计算为工具的科研人员参考。同时，本书还适用于计算机科学、数学、工程技术和其他相关专业本科或研究生的数据分析课程，是一本不错的参考书。

作者简介

　　Philipp K. Janer，凭借着自己多年来担任物理学家和软件工程师的经验，为数据分析和数学建模提供咨询服务。他是Gnuplot in Action： Understanding Data with Graphs（Manning出版）的作者，也在O’Reilly Network、IBM developerWorks和IEEE Software发表过大量文章。他拥有华盛顿大学理论物理学博士学位。

精彩书评

　　

　　“一本通俗易懂的参考书，有助于理解如何征服海量数据。”
　　——Austin King，Mozolla资深Web开发人员
　　
　　“造就数据科学家的必读工具书。”
　　——Michael E. Driscoll，Dataspora的CEO兼创始人

目录

第1 章导论
数据分析
本书内容
关于讲习班
关于数学
需要具备的知识
本书不涉及的内容
第Ⅰ部分图表：观察数据
第 2 章单一变量：形状和分布
数据点和抖动图
直方图和核密度估计
直方图
核密度估计
(选学)如何选择最优带宽
累积分布函数
(选学)概率图分布和QQ 图
分布的对比
秩序图和上升图
仅用于适当时机：汇总统计量和箱形图
汇总统计量
Box-and-Whisker 图
(讲习班)NumPy
NumPy 实践
NumPy 详解
扩展阅读
第3 章两个变量：建立关系
散点图
克服噪声：平滑
样条
LOESS
示例
残差
其他观点及提醒
对数图
倾斜
线性回归以及诸如此类的方法
描述重要信息
图形分析与图形演示
(讲习班)matplotlib
交互式使用matplotlib
案例学习：matplotlib 与
LOESS
控制属性
matplotlib 对象模型及结构

零碎知识
扩展阅读
第4 章以时间为变量：
时序分析
示例
任务
需求和现实
平滑处理
移动平均法
指数平滑法
不要忽视显而易见的东西
相关函数
示例
实现上的问题
(选学)过滤器和卷积
(讲习班)scipysignal
扩展阅读
第5 章多变量：图形的多变量分析
假色图
概览：多值图
散点图矩阵
协作图
变种
组成问题
组成的改变
多维组成：树形图和马赛克图
新颖的曲线类型标识符
平行坐标图
交互式探索
查询和缩放
连接和涂层
大游览与投影寻踪工具
(讲习班)多变量图形工具R
实验工具Python 的Chaco 库
扩展阅读
第6 章插曲：数据分析会话
数据分析会话
(讲习班)gnuplot 软件
扩展阅读
第Ⅱ部分分析：数据建模
第 7 章推算和粗略计算
推算的原理
估计大小
建立关联
使用数字
10 的幂
小扰动
对数

更多示例
我所知道的一些常见事(物)
的相关数字
这些数字是否足够好？
准备工作：可行性和成本
完成之后：引用和
呈现数字
(选学)进一步探索摄动理论和
误差传播
误差传播
(讲习班)Gnu 科学库(GSL)
扩展阅读
第8 章缩放参数模型
模型
建模
模型的运用和误用
参数的缩放
缩放参数
示例：维度参数
示例：优化问题
示例：成本模型
(选学)缩放参数与
量纲分析
其他理论
平均场近似
背景知识和其他示例
常见的时间演变方案
无限增长和衰减现象
约束增长：逻辑斯谛方程
振荡
案例学习：多少台服务器才是
最好的？
为什么要建模？
(讲习班)Sage
扩展阅读
第9 章关于概率模型的讨论
91 二项分布和伯努利试验
精确的结果
利用伯努利试验建立平均场
模型
92 高斯分布和中心极限定理
中心极限定理
中心项与尾项
为什么高斯分布如此实用？
(选学)高斯积分
幂律分布和非常规统计学
幂律分布的用法
(选学)期望值为无限时的
分布
接下来的研究
其他分布
几何分布
泊松分布
对数正态分布
特殊用途的分布

(选学)案例学习--随时间变化的单一访问者数量
(讲习班)幂律分布
扩展阅读
第10 章你真正需要了解的经典统计学知识起源
统计学的定义
从统计学角度解释
示例：公式测验
VS 图解法
控制实验VS 观察研究
实验设计
前景
(选学)贝叶斯统计--
另一种观点
用频率论来解释概率
用贝叶斯方法来理解概率
贝叶斯数据分析： 一个实际有
效的例子
贝叶斯推理：总结与讨论
(讲习班)R 语言
扩展阅读
第11 章插叙：数学大搜捕--
大脚怪和最小二
乘等
111 如何平均均值
辛普森(Simpson)悖论
标准差
如何计算
(选学)应该选择哪一个
(选学)标准误差
最小二乘
统计参数估计
函数逼近
扩展阅读
第Ⅲ部分计算：数据挖掘
第 12 章模拟
热身问题
蒙特卡洛模拟
组合问题
获得结果分布
优点和缺点
重新采样方法
拔靴法
拔靴法适用于哪些情况？
拔靴变量
(讲习班)SimPy 离散事件模拟
SimPy 简介
最简单的排队过程
(选学)排队理论
运行SimPy 模拟
小结

扩展阅读
第13 章找出簇
簇由什么组成？
一种不同的观点
距离计算和相似度计算
常见的距离和相似度
计算方法
聚类方法
中心探索法
树形构造器
邻居生长器
前期处理和后期处理
规模的规范化
类的属性和评估
其他想法
具体案例：超市购物篮的
分析
提醒
(讲习班)Pycluster 和C 聚类库
扩展阅读
第14 章一木见林：
找出重要属性
主成分分析法
动机
(选学)理论
解释
计算
实用观点
双标图
可视化技术
多元尺度法
网络图
柯霍南图
(讲习班)用R 进行PCA
扩展阅读
线性代数
第15 章插曲：当数据不成
比例地增长时
一个真实的故事
一些建议
map/reduce 如何
(讲习班)生成排列
扩展阅读
第Ⅳ部分应用：数据的使用
第 16 章报表、商务智能和
仪表板
商务智能
报表
企业指标和仪表板
关于指标计划的建议
数据的质量问题
数据的可用性
数据的一致性
(讲习班)Berkeley DB 和SQLite

Berkeley DB
SQLite
扩展阅读
第17 章金融计算与建模
货币的时间价值
一次性支付：未来值和
现值
多笔付款：复利
复利的计算技巧
概览：现金流分析和
净现值
计划成本和机会成本中的
不确定性
用账户的期望值来考虑
不确定性
机会成本
成本概念及贬值
直接成本和间接成本
固定成本和可变成本
资本开支与运营成本
是否应该加以关注？
这些就是全部吗？
(讲习班)报纸经销商问题
(选学)精确解
扩展阅读
报纸经销商问题
第18 章预测分析
预测分析的主题
一些分类术语
分类算法
基于实例的分类和最近邻
分类算法
贝叶斯分类器
回归
支持向量机
决策树和基于规则的
分类器
其他分类算法
流程
集成方法：Bagging 和
Boosting
估计预测误差
类不平衡问题
私家秘诀
统计学习的本质
(讲习班)自己编写的两个
分类器
扩展阅读
第19 章结语：事实并非
现实
附录A 科学计算与数据分析的
编程环境
附录B 应用：微积分
附录C 使用数据
索引

前言/序言

　　本书展现了我在高科技行业的各个公司中从事数据工作所获得的经验。它汇聚了我所发现的许多最有用的概念和技术，包括我希望自己能够早点知道的主题——然而我没有。
　　我所学的专业是物理，但我也从事了多年的软件工程师工作。本书将反映出我这种双重背景。一方面，本书是为程序员以及软件领域的其他人士而写：我假定你和我一样，有能力通过自己动手编程来轻松自如地操纵数据。另一方面，我思考数据的方式是由我的背景和教育决定的。作为一个物理学家，我不会只满足于描述数据或者做黑盒式的预测：分析的目的总是为了深入理解我们所观察的数据是怎样产生的。
　　传达这种理解的工具就是模型：对所研究的系统进行描述(换句话说，不只是对数据的描述！)，必要时进行简化但要保留相关的信息。一个模型可能很粗糙(就像一头球形的牛)，但如果它能够帮助我们更好地理解系统的工作原理，那么它就是一个成功的模型。(精确度可以在之后获得，如果确实需要的话。)
　　我对模型和简化描述的强调并不具有普遍性：其他作者和从业人员可能持有不同的看法。但是它们对于我的方法和观点来说是基本的。
　　这本书相当具有个人色彩。尽管我努力使之合理全面，但我所选择的主题都是我认为在实践中相关和有用的——不管它们是否是“经典”。本书还包含其他数据分析相关书中不涉及的主题。尽管它们既不新颖也非独创，但在数据分析这一特定背景下通常并不使用或讨论它们——但我发现它们不可或缺。
　　在整本书中，我提供了大量明确而具体的建议、意见和评估。这些评述反映了我的个人兴趣、经验和理解。我不敢说我的观点一定是正确的，请根据具体需要对我所说的进行评估和取舍。在我看来，一个充分论证的明确立场比列出所有待选的可能算法更有用——即使后来你决定不同意我的观点。价值并不存在于观点中，而是存在于支持它的论据中。如果你的论据比我的好，或者仅仅只是更适合你，那么我也认为自己已经达到了我的目的！

数据之魅：解锁洞察的钥匙 在这个信息爆炸的时代，数据不再是冰冷无情的数字，而是蕴藏着无数故事和秘密的宝藏。它们如同深邃的星辰，等待着有心人去发掘，去解读，去触摸那隐藏在规律背后的“魅”。《数据之魅：基于开源工具的数据分析》正是这样一本旨在点燃你好奇心，为你揭示数据背后精彩世界的指南。它不是简单地罗列工具和技术，而是带你踏上一段发现之旅，让你学会如何用敏锐的洞察力，透过数据的迷雾，看见真实的世界，并从中汲取智慧，驱动决策。 本书的魅力，首先在于其“魅”——那是一种对未知的好奇，对规律的探寻，以及对洞察的渴望。我们生活在一个被数据深刻影响的时代，从消费习惯的细微变化，到全球经济的宏观波动，再到科学研究的每一次突破，无不与数据息息相关。然而，海量的数据常常令人望而却步，它们杂乱无章，仿佛一团乱麻。本书的目标，就是让你学会如何化繁为简，如何将这些分散的“点”串联成有意义的“线”和“面”，最终构建出理解世界、预测未来的“模型”。 我们相信，数据分析不仅仅是一项技术技能，更是一种思维方式。它要求我们保持批判性思维，不轻易相信表面的数字，而是深入挖掘其背后的成因；它鼓励我们拥抱实验精神，通过不断尝试和验证来逼近真相；它倡导跨学科的视角，将不同领域的知识融会贯通，以更全面的方式理解数据。本书的编写，正是围绕着这些核心理念展开，力求让你在掌握具体操作的同时，也能培养出独立思考、解决问题的能力。 而实现这一切的关键，在于“开源工具”。在当今技术飞速发展的浪潮中，开源社区扮演着至关重要的角色。它们汇聚了全球最顶尖的开发者智慧，不断产出高效、灵活且免费的工具。本书深入浅出地介绍了这些强大的开源工具，它们如同你的数据分析“百宝箱”，让你能够自由地选择最适合你的任务的“利器”。从数据的采集、清洗、转换，到数据的探索性分析、可视化呈现，再到模型的构建和评估，你都将在这个宝箱中找到得心应手的工具。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是更像一位经验丰富的向导，带领你一步步探索数据分析的精彩世界。我们不会让你陷入无休止的命令和代码海洋，而是注重“理解”。每一个概念，每一个步骤，都将伴随着清晰的解释和生动的例子。我们相信，只有真正理解了工具背后的原理和数据的内在逻辑，你才能灵活运用它们，并解决实际问题。 首先，我们将从基础出发，构建你的数据思维基石。 在开始任何分析之前，理解数据的本质和分析的目标至关重要。我们将探讨数据类型、数据质量问题，以及如何清晰地定义分析问题。你将学会如何从业务需求出发，将模糊的问题转化为可以量化和分析的具体指标。这一环节，将为你未来的数据分析工作奠定坚实的基础。 接着，你将接触到数据分析的“炼金术”——数据处理与清洗。 现实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复值以及格式不统一的问题。本书将详细介绍如何利用强大的开源工具，高效地对数据进行预处理。你将学会如何识别和处理各种数据质量问题，如何进行数据转换和特征工程，为后续的分析做好准备。这就像在烹饪前，你需要精心挑选食材，去除杂质，让食材达到最佳状态。 然后，我们将进入数据的“可视化天堂”。 数据可视化是将抽象数据转化为直观图形的关键。它不仅能够帮助我们快速发现数据中的模式和趋势，还能有效地向他人传达分析结果。《数据之魅》将引导你掌握各种强大的可视化技术，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、热力图，以及交互式可视化。你将学会如何选择最适合表达你的数据的图表类型，如何设计出清晰、美观且富有信息量的可视化作品，让数据“开口说话”。 探索性数据分析（EDA）是本书的核心环节之一。 在深入建模之前，对数据进行充分的探索是必不可少的。你将学习如何利用统计学方法和可视化技术，揭示数据中的分布特征、变量之间的关系，以及潜在的异常情况。EDA的过程，就像侦探在犯罪现场收集线索，通过细致的观察和推理，逐渐还原事件的真相。本书将为你提供一套系统性的EDA方法论，帮助你高效地从数据中提取有价值的信息。 接下来，我们将深入数据建模的“神秘领域”。 无论你是想预测销售额、识别欺诈行为，还是进行用户分群，数据建模都是必不可少的步骤。本书将为你介绍一系列经典且实用的机器学习算法，并重点讲解如何使用开源工具来实现它们。你将接触到监督学习（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林）和无监督学习（如聚类分析）等核心概念。我们将侧重于理解算法的原理、适用场景以及如何选择和评估模型，让你能够根据具体问题选择最合适的建模策略。 模型评估与优化是确保模型可靠性的关键。 一个构建好的模型，还需要经过严格的评估才能投入实际应用。本书将详细讲解各种模型评估指标，如准确率、召回率、F1分数、RMSE等，并指导你如何进行交叉验证，以避免过拟合和欠拟合。你还将学习如何通过调整模型参数和进行特征选择来优化模型性能，让你手中的模型更加强大和精准。 本书的另一个亮点在于其对“实践”的强调。 我们深知，学习数据分析最好的方式就是动手实践。因此，本书将穿插大量的实例，这些实例涵盖了商业、科学、金融等多个领域，力求贴近真实世界的数据分析场景。从案例的提出，到数据处理，再到可视化和建模，你将跟随作者的脚步，一步步完成整个分析过程。通过这些实践项目，你不仅能够巩固所学知识，还能积累宝贵的实战经验。 我们所选择的开源工具，不仅功能强大，而且拥有庞大的社区支持。 你将接触到的 Python 生态系统中的 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn 等库，是数据科学领域的事实标准。它们易于上手，功能全面，能够满足从数据处理到机器学习的各种需求。此外，我们也会提及一些其他优秀的开源工具，为你提供更广阔的选择空间。 《数据之魅》的目标，是让你成为一个能够独立思考、解决问题的数据分析师。 我们希望你在阅读本书后，不仅能够熟练运用各种工具，更重要的是，能够培养出对数据的好奇心，能够用数据的语言去理解世界，并运用数据洞察来驱动更明智的决策。数据分析的旅程是充满乐趣和挑战的，它能够让你在信息洪流中找到方向，在纷繁复杂的世界中发现规律，最终解锁那些隐藏在数据之下的“魅”。 无论你是刚刚踏入数据分析领域的新手，还是希望深化对数据分析理解的从业者，《数据之魅：基于开源工具的数据分析》都将是你不可或缺的伙伴。它将点燃你对数据的热情，为你揭示数据的无限可能，让你在这场数据驱动的变革中，成为一名自信而富有创造力的探索者。让我们一起，在这数据的海洋中，捕捉那属于你的“魅”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字实在太吸引人了，感觉就像打开了通往数据世界的大门。《数据之魅：基于开源工具的数据分析》这个名字，本身就充满了神秘感和探索的乐趣。我一直在寻找一本能够真正让我理解数据背后逻辑的书，而不是那种枯燥乏味的理论堆砌。这个名字暗示着，这本书会以一种迷人的方式，带领我领略数据分析的魅力，让我看到数据是如何“说话”的，又是如何揭示隐藏在背后的规律和洞见的。 “数据之魅”这个词，让我联想到那些用数据构建出的精妙模型，它们能预测趋势，能解释现象，甚至能塑造未来。而“基于开源工具”则告诉我，这扇门并非高不可攀，而是对所有热衷于探索数据的人敞开的。这意味着我不需要昂贵的软件，不需要复杂的授权，只需利用那些免费、强大且社区活跃的开源工具，就能一步步地掌握数据分析的技能。这让我感到非常兴奋，因为我一直认为，真正的知识和力量应该源于开放和共享。 我迫不及待地想知道，这本书会如何解构“魅”，它会用怎样的故事和案例来展示数据分析的“魅”力？是那些关于商业决策的成功案例，还是科学研究中的重大发现？我希望它能用通俗易懂的语言，解释那些看似高深的算法和技术，让我明白它们是如何工作的，又能在哪些场景下发挥作用。我期待这本书能给我带来一种“顿悟”的感觉，让我不再畏惧数据，而是能主动地去拥抱它，去驾驭它。 我相信，通过这本书，我将能够掌握一些强大的数据分析工具，比如Python的Pandas、NumPy，以及可视化库Matplotlib、Seaborn等等。更重要的是，我希望这本书能教会我分析的思维方式，让我学会如何提出正确的问题，如何选择合适的工具，如何解读分析结果，以及如何将分析结果转化为有价值的行动。我希望它能让我从一个被动的数据接收者，变成一个主动的数据探索者和创造者。 这本书的名字，让我对未来充满期待。它不仅仅是一本书，更像是一份邀请，邀请我加入到一个充满活力和创造力的数据分析社群中。我期待着这本书能成为我数据分析之旅的启蒙导师，引领我探索数据世界的无限可能，并在其中找到属于我自己的“魅”力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，给我一种仿佛置身于一个奇妙数据迷宫的感觉。《数据之魅：基于开源工具的数据分析》——这几个字组合在一起，就如同一个精心设计的探险地图，指引着我深入数据世界的腹地。我一直以来都对数据的力量感到好奇，但常常被那些专业的术语和复杂的操作所困扰，感觉自己像一个在数据海洋中漂泊的迷航者。 “数据之魅”这个词，让我联想到数据中蕴含的那些令人着迷的规律和故事，它们如同魔法般，能够揭示世界的真相，预测未来的走向。而“基于开源工具”则为这场探险提供了最可靠的指南针和最趁手的工具箱。我喜欢“开源”这个概念，它意味着开放、共享和协作，让我相信，学习数据分析不再是少数人的专利，而是人人都可以参与的盛宴。 我期待这本书能用一种非凡的叙事方式，带我领略数据的“魅”力。或许，它会从一个数据小白的视角出发，一步步带领我解开数据的面纱。我希望能在这本书中看到，那些看似冰冷的数据是如何被赋予生命，如何通过精妙的分析手法，展现出其内在的逻辑和美感。我希望它能让我感受到，每一次成功的分析，都是一次与数据灵魂的对话。 这本书是否会深入讲解如何利用Python、R等语言，结合Pandas、Scikit-learn等库，进行数据清洗、探索性数据分析、建模和评估？我期待它能提供清晰的代码示例和详细的操作步骤，让我能够边学边练。同时，我也希望它能强调数据分析的“艺术”部分，比如如何选择合适的图表来呈现结果，如何用故事化的语言来解读数据，让非专业人士也能理解和接受。 最终，我希望通过阅读《数据之魅：基于开源工具的数据分析》，我能够建立起一种独立分析和解决问题的能力。我希望它能成为我数据分析旅程中的一个坚实起点，让我能够自信地面对各种数据挑战，并从中发现属于自己的“魅”力，用数据创造价值。

评分☆☆☆☆☆

书名《数据之魅：基于开源工具的数据分析》让我脑海中浮现出一幅画面：一个充满活力的实验室，各种新奇的开源工具在闪耀，而我正身处其中，用数据编织出最令人惊叹的图案。我长期以来对数据分析都有着浓厚的兴趣，但常常被昂贵的商业软件和复杂的学习曲线吓退。 “数据之魅”这个词，仿佛是一种承诺，告诉我，数据分析并非枯燥乏味，而是充满了惊喜和发现。而“基于开源工具”，则意味着我可以用一种更开放、更具创造力的方式去接触和学习。我喜欢这种“自己动手”的感觉，用社区的力量，去探索技术的边界。 我希望这本书能够以一种非常独特的方式，来呈现数据分析的魅力。也许，它会从一个鲜活的、贴近生活的案例开始，一步步引导读者进入数据分析的殿堂。我期待看到，作者如何将那些复杂的统计学和机器学习概念，用非常直观、易于理解的方式进行讲解，甚至用一些类比和隐喻，让我能够产生共鸣。 我特别想知道，这本书会如何讲解那些强大的开源工具。是仅仅介绍API接口，还是会深入探讨工具背后的原理和设计理念？我希望它能够提供一些实用的技巧和最佳实践，让我能够避免走弯路，更高效地掌握工具的使用。同时，我也期待书中能有一些关于数据伦理和数据隐私的讨论，让我能够以负责任的态度去运用数据。 最终，我希望通过这本书，我能够获得一种独立解决实际问题的能力。我希望它能成为我数据分析之路上的一个强大引擎，让我能够自信地去探索数据，去发现其中的“魅”力，并用我的分析成果，去影响和改变我周围的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据之魅：基于开源工具的数据分析》在我眼中，仿佛是一座架设在现实世界与数据宇宙之间的桥梁，而“开源工具”就是那坚固而灵活的构件，让我得以安全且高效地跨越鸿沟。我一直对数据怀有好奇，但往往被那些复杂的商业软件和高昂的学习成本所阻挡，总觉得数据分析是一个遥不可及的领域。然而，当看到“开源工具”这几个字时，我内心的壁垒瞬间瓦解。它意味着，我可以用最普惠的方式，接触到最前沿的技术。 我设想，这本书不会仅仅是罗列各种开源工具的使用说明，那未免过于刻板。我更倾向于它能够真正阐释“魅”的所在，也就是数据分析背后那份洞察人心的智慧。比如，它是否会讲解如何从海量数据中挖掘出那些“一针见血”的模式，如何用可视化手段将抽象的数字转化为生动的图景，让那些隐藏在数据深处的趋势和关联一目了然？我希望它能教会我，如何不被数据的表面现象所迷惑，而是能深入其肌理，找到事物的本质。 也许，这本书会通过一个个引人入胜的案例，展示开源工具在不同领域的实际应用。从市场营销的数据洞察，到金融市场的风险评估，再到科学研究的模式发现，每一个案例都将是数据分析“魅”力的最佳注脚。我期望看到，作者是如何巧妙地运用Python、R、SQL等工具，解决实际问题，并带来意想不到的惊喜。这种“学以致用”的感觉，对我来说是学习任何新知识的关键。 我更希望这本书能够培养我的数据思维。这不仅仅是掌握某个工具的使用方法，更重要的是理解数据是如何产生的，如何被清洗和转换，以及如何被解释。它是否会教会我如何批判性地看待数据，如何避免常见的陷阱，如何构建一个严谨的分析流程？我渴望通过这本书，能够形成一种“用数据说话”的习惯，让我的决策和判断更加有理有据。 总而言之，《数据之魅：基于开源工具的数据分析》对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往数据智慧的窗户。它承载着我想要理解数据、运用数据、甚至创造数据的梦想，而“开源”这个关键词，则让这个梦想变得触手可及，充满了无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

《数据之魅：基于开源工具的数据分析》这个书名，就像一幅精心绘制的星象图，预示着一场关于数据宇宙的壮丽探索。我一直以来都对数据隐藏的奥秘充满向往，但现实中，那些复杂的软件界面和晦涩的统计概念，常常让我望而却步。然而，“开源工具”的出现，如同拨开迷雾的阳光，让我看到了希望。 我深信，这本书不会仅仅停留在工具的介绍，更会深入挖掘数据分析的“魅”力所在。我设想，它会带领我领略那些隐藏在数字背后的精彩故事，讲述数据如何成为决策的指南针，成为创新的引擎。我希望能在这本书中，找到那些能够点燃我学习热情，让我沉浸其中的案例。 我非常期待，这本书能够详细介绍如何利用那些强大的开源工具，如Python及其丰富的库，或者R语言，来完成从数据获取、清洗、转换到可视化和建模的全过程。我希望看到，作者是如何将这些复杂的技术，通过清晰易懂的语言和生动的例子，呈现给读者，让我们能够轻松上手，并快速掌握核心技能。 更重要的是，我希望这本书能教会我一种“数据思维”。这不仅仅是学会使用工具，更是一种对数据的敏锐洞察力，一种能够从海量信息中提取有价值见解的能力。它是否会强调如何提出正确的问题，如何设计合理的分析框架，以及如何审慎地解读和应用分析结果？我希望这本书能让我摆脱对数据的恐惧，而是能将数据视为我的得力助手。 总之，《数据之魅：基于开源工具的数据分析》对我而言，不仅仅是一本关于技术学习的书籍，更是一次关于开启数据智慧的召唤。它承载着我对探索数据世界，掌握数据力量的渴望，而“开源”的特质，让这份探索充满了无限的活力和可能。

评分☆☆☆☆☆

书应该是不错的，但价格就贵了，至少比DD贵好多啦。。。

评分☆☆☆☆☆

《基于开源工具的数据分析(影印版)》(作者Philipp K．Janert)使用图形来描述带有一个、两个或者十多个变量的数据；使用粗略计算以及维度和概率参数来开发概念模型；使用诸如模拟和聚类的集约计算方法来挖掘数据；通过报告、信息板和其他度量程序来让你的结论更容易理解；理解财务计算，包括货币时间价值；利用降维技术或者预测分析来克服数据分析过程中面临的挑战；熟悉数据分析的不同开源编程环境。数据收集相对比较简单，而要把原始信息转化为有用的数据则需要知道如何精确地抽取你想要的内容。通过这《基于开源工具的数据分析(影印版)》(作者Philipp K．Janert)的深入讲解，那些对数据分析感兴趣的中等或者富有经验的程序员将可以学习到在商业环境中与数据打交道的技术。你将了解到如何观察数据来找出它所包含的信息，如何在概念模型里捕捉到这些想法，然后把你的理解通过商业计划、度量标准的精确报告和其他方式反馈给你所在的机构。

评分☆☆☆☆☆

好书。学习如何使用开源工具做数据分析

评分☆☆☆☆☆

包装无损，纸质好。暂未阅读。

评分☆☆☆☆☆

知识点比较杂，感觉这点扯那点扯一点。

评分☆☆☆☆☆

没细看，同事在看，不好说

评分☆☆☆☆☆

正版书 但是翻译的 真是不敢苟同 不推荐初学者买

评分☆☆☆☆☆

没细看，同事在看，不好说

评分☆☆☆☆☆

一起买了不少书，还不错吧！