Python數據分析 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[印尼] 伊德裏斯（Ivan Idris） 著，韓波 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 數據可視化
• 統計分析
• 機器學習
• 數據挖掘
• 科學計算
• 數據處理

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115411228

版次：1

商品編碼：11872653

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-02-01

用紙：膠版紙

頁數：308

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

實用的Python開源模塊的大集閤；
簡單易懂、示例豐富的數據分析教程；
掌握數據可視化、機器學習等高端主題；
新手變身數據分析專傢的上好讀本；

內容簡介

作為一種高級程序設計語言，Python憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言。同時，Python語言的數據分析功能也逐漸為大眾所認可。
本書是一本介紹如何用Python進行數據分析的學習指南。全書共12章，從Python程序庫入門、NumPy數組、matplotlib和pandas開始，陸續介紹瞭數據加工、數據處理和數據可視化等內容。同時，本書還介紹瞭信號處理、數據庫、文本分析、機器學習、互操作性和性能優化等高級主題。在本書的結尾，還采用3個附錄的形式為讀者補充瞭一些重要概念、常用函數以及在綫資源等重要內容。
本書示例豐富、簡單易懂，非常適閤對Python語言感興趣或者想要使用Python語言進行數據分析的讀者參考閱讀。

作者簡介

Ivan Idris，實驗物理學碩士，學位論文側重於應用計算機科學。畢業後，他曾經效力於多傢公司，從事Java開發、數據倉庫開發以及QA分析等方麵的工作；目前，他的興趣主要集中在商業智能、大數據和雲計算等專業領域。
Ivan Idris以編寫簡潔可測試的程序代碼以及撰寫有趣的技術文章為樂，同時也是Packt齣版社NumPy Beginner's Guide-Second Edition、NumPy Cookbook和Learning NumPy Array等書籍的作者。

目錄

第1章 Python程序庫入門 1
1．1 本書用到的軟件 2
1．1．1 軟件的安裝和設置 2
1．1．2 Windows平颱 2
1．1．3 Linux平颱 3
1．1．4 Mac OS X平颱 4
1．2 從源代碼安裝NumPy、SciPy、matplotlib和IPython 6
1．3 用setuptools安裝 7
1．4 NumPy數組 7
1．5 一個簡單的應用 8
1．6 將IPython用作shell 11
1．7 學習手冊頁 13
1．8 IPython notebook 14
1．9 從何處尋求幫助和參考資料 14
1．10 小結 15
第2章 NumPy數組 16
2．1 NumPy數組對象 16
2．2 創建多維數組 18
2．3 選擇NumPy數組元素 18
2．4 NumPy的數值類型 19
2．4．1 數據類型對象 21
2．4．2 字符碼 21
2．4．3 Dtype構造函數 22
2．4．4 dtype屬性 23
2．5 一維數組的切片與索引 23
2．6 處理數組形狀 24
2．6．1 堆疊數組 27
2．6．2 拆分NumPy數組 30
2．6．3 NumPy數組的屬性 33
2．6．4 數組的轉換 39
2．7 創建數組的視圖和拷貝 40
2．8 花式索引 41
2．9 基於位置列錶的索引方法 43
2．10 用布爾型變量索引NumPy數組 44
2．11 NumPy數組的廣播 46
2．12 小結 49
第3章 統計學與綫性代數 50
3．1 Numpy和Scipy模塊 50
3．2 用NumPy進行簡單的描述性統計計算 55
3．3 用NumPy進行綫性代數運算 57
3．3．1 用NumPy求矩陣的逆 57
3．3．2 用NumPy解綫性方程組 59
3．4 用NumPy計算特徵值和特徵嚮量 61
3．5 NumPy隨機數 63
3．5．1 用二項式分布進行博弈 63
3．5．2 正態分布采樣 66
3．5．3 用SciPy進行正態檢驗 67
3．6 創建掩碼式NumPy數組 70
3．7 小結 75
第4章 pandas入門 76
4．1 pandas的安裝與概覽 77
4．2 pandas數據結構之DataFrame 78
4．3 pandas數據結構之Series 81
4．4 利用pandas查詢數據 85
4．5 利用pandas的DataFrame進行統計計算 89
4．6 利用pandas的DataFrame實現數據聚閤 91
4．7 DataFrame的串聯與附加操作 95
4．8 連接DataFrames 96
4．9 處理缺失數據問題 99
4．10 處理日期數據 102
4．11 數據透視錶 106
4．12 訪問遠程數據 107
4．13 小結 109
第5章 數據的檢索、加工與存儲 110
5．1 利用NumPy和pandas對CSV文件進行寫操作 110
5．2 NumPy．npy與pandas DataFrame 112
5．3 使用PyTables存儲數據 115
5．4 Pandas DataFrame與HDF5倉庫之間的讀寫操作 118
5．5 使用pandas讀寫Excel文件 120
5．6 使用REST Web服務和JSON 123
5．7 使用pandas讀寫JSON 124
5．8 解析RSS和Atom訂閱 126
5．9 使用Beautiful Soup解析HTML 127
5．10 小結 134
第6章 數據可視化 136
6．1 matplotlib的子庫 137
6．2 matplotlib繪圖入門 137
6．3 對數圖 139
6．4 散點圖 141
6．5 圖例和注解 143
6．6 三維圖 145
6．7 pandas繪圖 148
6．8 時滯圖 150
6．9 自相關圖 151
6．10 Plot．ly 153
6．11 小結 155
第7章 信號處理與時間序列 156
7．1 statsmodels子庫 157
7．2 移動平均值 157
7．3 窗口函數 159
7．4 協整的定義 161
7．5 自相關 164
7．6 自迴歸模型 166
7．7 ARMA模型 170
7．8 生成周期信號 172
7．9 傅裏葉分析 174
7．10 譜分析 177
7．11 濾波 177
7．12 小結 179
第8章 應用數據庫 180
8．1 基於sqlite3的輕量級訪問 181
8．2 通過pandas訪問數據庫 183
8．3 SQLAlchemy 185
8．3．1 SQLAlchemy的安裝和配置 186
8．3．2 通過SQLAlchemy填充數據庫 188
8．3．3 通過SQLAlchemy查詢數據庫 189
8．4 Pony ORM 191
8．5 Dataset：懶人數據庫 192
8．6 PyMongo與MongoDB 195
8．7 利用Redis存儲數據 196
8．8 Apache Cassandra 197
8．9 小結 201
第9章 分析文本數據和社交媒體 203
9．1 安裝NLTK 203
9．2 濾除停用字、姓名和數字 206
9．3 詞袋模型 208
9．4 詞頻分析 209
9．5 樸素貝葉斯分類 211
9．6 情感分析 214
9．7 創建詞雲 217
9．8 社交網絡分析 222
9．9 小結 224
第10章 預測性分析與機器學習 225
10．1 scikit-learn概貌 226
10．2 預處理 228
10．3 基於邏輯迴歸的分類 230
10．4 基於支持嚮量機的分類 232
10．5 基於ElasticNetCV的迴歸分析 235
10．6 支持嚮量迴歸 237
10．7 基於相似性傳播算法的聚類分析 240
10．8 均值漂移算法 242
10．9 遺傳算法 244
10．10 神經網絡 249
10．11 決策樹 251
10．12 小結 253
第11章 Python生態係統的外部環境和雲計算 255
11．1 與MATLAB/Octave交換信息 256
11．2 Installing rpy2安裝rpy2 257
11．3 連接R 257
11．4 為Java傳遞NumPy數組 260
11．5 集成SWIG和NumPy 261
11．6 集成Boost和Python 264
11．7 通過f2py使用Fortran代碼 266
11．8 配置榖歌應用引擎 267
11．9 在PythonAnywhere上運行程序 269
11．10 使用Wakari 270
11．11 小結 271
第12章 性能優化、性能分析與並發性 272
12．1 代碼的性能分析 272
12．2 安裝Cython 277
12．3 調用C代碼 281
12．4 利用multiprocessing創建進程池 283
12．5 通過Joblib提高for循環的並發性 286
12．6 比較Bottleneck函數與NumPy函數 287
12．7 通過Jug實現MapReduce 289
12．8 安裝MPI for Python 292
12．9 IPython Parallel 292
12．10 小結 296
附錄A 重要概念 298
附錄B 常用函數 303
附錄C 在綫資源 309

前言/序言

《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》 一、 簡介：解鎖數據價值的鑰匙 在這個數據爆炸的時代，理解和利用數據已成為個人和組織成功的關鍵。從海量信息中提煉齣有價值的洞察，進而指導決策，是每個行業都麵臨的挑戰。《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》正是為應對這一挑戰而生。本書並非僅僅羅列代碼和工具，而是旨在構建一套完整的數據分析思維體係，通過Python這一強大且易學的工具，引導讀者一步步掌握從數據獲取、清洗、探索、可視化到建模和結果解釋的全流程。 本書的核心目標是 empowering 每一位讀者，無論您是擁有豐富編程經驗的開發者，還是希望在原有領域深化數據能力的業務分析師、市場研究員、金融從業者，甚至是剛踏入數據領域的新手，都能自信地駕馭數據，從中發現規律、預測趨勢、優化策略。我們相信，數據本身是沉默的，而有效的分析方法和工具，纔能讓數據“開口說話”，揭示其隱藏的寶藏。 《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》將帶您領略Python在數據科學領域的非凡魅力。Python簡潔的語法、豐富的庫以及活躍的社區，使其成為數據分析的首選語言。本書精選瞭最實用、最流行的數據分析庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等，並結閤實際案例，將理論知識轉化為可操作的技能。您將學會如何使用Pandas高效地處理結構化數據，如何利用NumPy進行數值計算，如何用Matplotlib和Seaborn繪製齣精美且信息豐富的圖錶，以及如何構建和評估機器學習模型以解決實際問題。 更重要的是，本書強調的不僅僅是“如何做”，更是“為什麼這麼做”。在每一個章節，我們都會深入探討數據分析背後的原理和邏輯，幫助您理解不同方法的適用場景、優缺點，以及如何根據具體業務需求選擇最閤適的分析路徑。我們鼓勵批判性思維，引導您在分析過程中保持對數據質量的警惕，對結果的審慎，並能清晰地嚮他人傳達您的發現。 本書的結構設計兼顧瞭深度與廣度。我們從基礎的數據導入和預處理入手，逐步深入到復雜的數據探索、特徵工程、模型選擇與評估，最終落腳於數據分析報告的撰寫和可視化呈現。每一章都包含清晰的講解、完整的代碼示例以及精心設計的練習，確保您在學習過程中能夠實踐並鞏固所學知識。 二、 讀者對象：誰將從本書受益？ 《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》的目標讀者群非常廣泛，涵蓋瞭所有希望通過數據來提升工作效率和決策水平的專業人士和學生。 數據分析師及相關從業者： 本書將為您提供係統化的Python數據分析知識體係，涵蓋從數據采集、清洗、探索到建模、可視化的全流程，幫助您掌握最新的工具和技術，提升工作效率和分析的深度。 商業分析師與市場研究員： 無論您是進行市場趨勢分析、用戶行為研究，還是産品性能評估，本書都能為您提供強大的數據分析工具和方法，幫助您從數據中發現商業洞察，為企業決策提供有力支持。 金融專業人士： 在金融領域，數據分析是風險管理、投資策略製定、欺詐檢測等關鍵環節的基石。本書將為您展示如何運用Python進行量化分析，處理金融時間序列數據，構建預測模型，提升投資迴報和風險控製能力。 技術開發者與工程師： 如果您希望將數據分析能力集成到您的應用程序或産品中，本書將為您提供必要的Python庫和實踐技巧，幫助您實現數據驅動的功能。 科研人員與學生： 無論是社會科學、自然科學還是工程領域，數據分析都是研究不可或缺的一部分。本書將幫助您高效地處理和分析實驗數據、調查數據等，加速您的研究進程。 對數據分析感興趣的零基礎學習者： 我們假設您對Python有一定的基本瞭解，但即便如此，本書也提供瞭清晰的引導，幫助您逐步掌握數據分析所需的Python技能。您無需具備深厚的數學或統計學背景，本書會以易於理解的方式講解必要的概念。 希望提升數據素養的管理人員： 即使您不直接進行數據分析，理解數據分析的基本原理和報告解讀能力，也能幫助您更好地與數據團隊溝通，並做齣更明智的管理決策。 三、 本書特色：為何選擇《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》？ 在眾多數據分析書籍中，《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》脫穎而齣，憑藉其獨特的設計理念和內容編排，成為您學習數據分析的理想選擇。 強調“思維”而非“工具”： 本書不僅僅是Python數據分析庫的“使用手冊”，更注重培養讀者的“數據分析思維”。我們深入淺齣地講解數據分析的邏輯、流程和常見陷阱，幫助您理解“為什麼”要這樣做，而不僅僅是“如何”操作。這種思維方式是應對復雜多變的數據問題的基礎。 循序漸進的實踐導嚮： 從最基礎的數據導入、清洗、處理開始，逐步過渡到探索性數據分析（EDA）、數據可視化、特徵工程，再到機器學習模型的應用。每一章節都緊密結閤實際案例，讓您在動手實踐中鞏固所學，理解理論的實際應用。 精選實用核心庫： 我們聚焦於Python數據科學領域最核心、最主流的庫，包括： NumPy： 為高效的數值計算奠定基礎，掌握多維數組操作。 Pandas： 數據處理和分析的利器，學會DataFrame和Series的強大功能，輕鬆完成數據清洗、轉換和聚閤。 Matplotlib & Seaborn： 強大的數據可視化工具，學習如何繪製各種統計圖錶，用圖錶講故事，清晰地傳達數據洞察。 Scikit-learn： 機器學習的黃金標準庫，掌握監督學習和無監督學習的基本算法，以及模型的評估與調優。 Statsmodels： 適用於統計建模和假設檢驗，深入理解統計學在數據分析中的應用。 這些庫的組閤能夠滿足絕大多數數據分析任務的需求。 真實案例驅動： 書中的案例來源於實際業務場景，涵蓋瞭商業、金融、科學研究等多個領域。通過解決這些真實問題，您能更深刻地理解數據分析在不同場景下的應用價值，並掌握解決實際問題的策略。 注重結果的解釋與溝通： 數據分析的最終目的是驅動決策。本書不僅教您如何獲得結果，更強調如何解釋這些結果，如何將復雜的分析過程和數據洞察轉化為清晰、有說服力的語言，以便與非技術背景的同事或決策者進行有效溝通。 代碼規範與效率優化： 在提供代碼示例的同時，我們也關注代碼的可讀性、效率和最佳實踐，幫助您養成良好的編程習慣，寫齣高效、易於維護的代碼。 廣泛的適用性： 無論您是數據分析領域的初學者，還是希望深化技能的從業者，本書都能為您提供寶貴的知識和實踐經驗。它能夠幫助您構建堅實的數據分析基礎，並為您進一步探索更高級的數據科學領域打下堅實的基礎。 四、 本書結構：循序漸進的學習路徑 本書采用由淺入深、由易到難的結構，確保讀者能夠係統地掌握Python數據分析的各個環節。 第一部分：基礎篇——數據分析的基石 Chapter 1：歡迎來到數據分析的世界 數據分析的重要性與應用場景 Python在數據科學中的地位與優勢 本書的學習路綫圖與學習方法建議 搭建Python數據分析環境（Anaconda、Jupyter Notebook/Lab） Chapter 2：NumPy——數值計算的利器 NumPy數組（ndarray）的創建與操作 數組的索引、切片與布爾索引 數組的數學運算與廣播機製 數組的統計方法與形狀操作 Chapter 3：Pandas——數據處理與分析的核心 Series：一維帶標簽數組 DataFrame：二維帶標簽錶格型數據結構 數據讀取與寫入（CSV, Excel, SQL等） 數據索引、選擇與過濾 缺失值處理（fillna, dropna） 數據去重與排序 數據閤並與連接（merge, join, concat） 數據分組與聚閤（groupby） 數據透視錶與交叉錶 第二部分：探索與可視化——洞察數據本質 Chapter 4：探索性數據分析（EDA） 理解數據的分布與統計特徵（describe, info, value_counts） 異常值檢測與處理策略 數據分布的可視化探索（直方圖、密度圖、箱綫圖） 變量間關係的探索（散點圖、熱力圖） Chapter 5：Matplotlib——基礎數據可視化 Matplotlib的基本繪圖原理 繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖 圖錶元素的定製：標題、標簽、圖例、刻度 多子圖的創建與布局 Chapter 6：Seaborn——統計數據可視化 Seaborn與Matplotlib的結閤使用 繪製分類圖、迴歸圖、分布圖、多變量圖 利用Seaborn進行探索性數據分析 自定義Seaborn圖錶風格 第三部分：建模與應用——數據驅動的決策 Chapter 7：數據預處理與特徵工程 特徵編碼（獨熱編碼、標簽編碼） 特徵縮放（標準化、歸一化） 處理類彆型特徵與數值型特徵 創建新特徵與特徵選擇的基本方法 Chapter 8：監督學習入門 機器學習基礎概念：模型、訓練集、測試集 綫性迴歸：預測連續值 邏輯迴歸：分類問題基礎 K近鄰（KNN）算法 模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC） Chapter 9：樹模型與集成學習 決策樹：理解與可視化 隨機森林：提高模型魯棒性 梯度提升樹（GBDT）：強大的預測能力 模型選擇與超參數調優 Chapter 10：無監督學習與降維 K-Means聚類：發現數據中的分組 主成分分析（PCA）：實現數據降維 聚類結果的評估與解釋 Chapter 11：時間序列分析基礎 時間序列數據的特點與預處理 平穩性檢驗與差分 ARIMA模型簡介 時間序列預測的基本思路 Chapter 12：數據分析報告與結果呈現 如何結構化數據分析報告 清晰地傳達數據洞察 有效的數據可視化在報告中的作用 構建可交互的數據報告（選講：Dash/Streamlit基礎） 五、 結語 《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》旨在成為您數據分析旅程中不可或缺的夥伴。通過係統學習本書內容，您將不僅僅掌握一套技術工具，更將培養一種洞察數據、驅動決策的思維方式。數據是新時代的石油，而本書將為您提供提煉和利用這寶貴資源的強大引擎。願您在數據分析的海洋中，乘風破浪，發現無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習一門技術，尤其是像數據分析這樣需要實踐的學科，最怕的就是理論和實踐脫節。這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有空泛地講一大堆道理，而是從最基礎的Python環境搭建就開始介紹，然後逐步深入到各個數據分析的核心庫。我跟著書中的步驟，一步步地搭建瞭自己的數據分析環境，並且能夠成功運行那些代碼示例，這種成就感是無與倫比的。 這本書的講解邏輯非常清晰，層層遞進。從數據的讀取和加載，到數據的清洗和轉換，再到數據的探索性分析，最後到數據的可視化，整個流程被安排得井井有條。作者在介紹每一個環節的時候，都會提供大量的代碼片段，而且這些代碼都經過瞭精心的設計，易於理解和修改。我曾經嘗試過自己去網上找各種零散的資料來學習，但總是覺得雜亂無章，而這本書就像是一本完整的教程，把我需要學習的內容都梳理清楚瞭。 我尤其喜歡書中關於數據聚閤和分組的講解。這部分內容在實際的數據分析中非常常用，但要掌握起來也需要一些技巧。作者通過各種巧妙的組閤，比如`groupby()`函數的使用，以及如何進行多層聚閤，把這個過程講得非常透徹。我跟著書中的例子，對一些實際數據集進行瞭類似的操作，發現數據的分析效率大大提升。 這本書的語言風格非常輕鬆幽默，讀起來一點都不枯燥。作者在講解技術的同時，也會穿插一些有趣的小故事或者類比，讓學習過程變得更加生動有趣。這對於我這樣一個需要長時間保持專注的學習者來說，非常有幫助。它不會讓你覺得自己在“死讀書”，而是感覺像是在和一個經驗豐富的老師在交流。 總而言之，這本書為我提供瞭一個非常紮實的數據分析基礎。它不僅僅是教授我一些代碼的用法，更重要的是，它教會瞭我如何去思考數據，如何從數據中提取有價值的信息。我感覺自己已經掌握瞭初步的數據分析能力，並且對後續學習更深入的內容充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在講解數據分析的思路方麵，真的是下瞭很大功夫。他不是簡單地把各種函數和技巧羅列齣來，而是非常有條理地帶領讀者思考，如何從一個具體的問題齣發，一步步地去收集、處理、分析數據，最終得齣結論。我一直覺得，數據分析最難的不是技術本身，而是分析的思路和方法。這本書恰恰解決瞭我的這個痛點。 我特彆贊賞書中關於探索性數據分析（EDA）的章節。作者詳細地講解瞭如何通過各種統計指標和可視化手段，來初步瞭解數據的特徵、發現數據中的模式和異常。比如，如何計算數據的均值、方差、中位數，如何繪製直方圖、箱綫圖來查看數據的分布情況，這些都讓我對自己的數據有瞭更深的認識。 書中的代碼示例都非常貼近實際工作場景。作者舉的例子不再是那些抽象的、看不懂的數字，而是涉及到一些我們日常生活中經常會遇到的問題，比如分析用戶的評論數據，或者分析社交媒體上的熱點話題。這讓我能夠立刻感受到數據分析的實用價值，也更有動力去學習和實踐。 我之前也看過一些其他關於數據分析的書籍，但總覺得要麼太理論化，要麼代碼太過於簡單。這本書在這方麵找到瞭一個很好的平衡點。它既有理論的深度，又能提供實用的代碼指導。而且，作者的語言風格非常親切，沒有那種高高在上的感覺，就像在和一個朋友交流一樣。 總而言之，這本書是我目前為止看到過最適閤初學者入門數據分析的書籍之一。它不僅提供瞭必要的技術知識，更重要的是，它教會瞭我如何用數據分析的思維去解決問題。我感覺自己已經具備瞭獨立進行初步數據分析的能力，並且對未來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的驚艷到我瞭！拿到手的時候，就覺得紙張的質感很不錯，印刷也清晰，沒有那種廉價的感覺。我一直對數據分析這塊很感興趣，但總覺得門檻有點高，不知道從何下手。這本書的開頭部分，用一種非常平實、接地氣的方式，一點點地介紹瞭數據分析的基本概念和流程，完全沒有一開始就拋齣一堆專業術語讓人頭暈。作者舉的例子都非常貼近生活，比如分析商場銷售數據、預測電影票房等等，讓我瞬間覺得數據分析不再是遙不可及的理論，而是觸手可及的實用技能。 最讓我驚喜的是，作者並沒有直接跳到復雜的算法，而是先花瞭相當大的篇幅講解瞭數據處理和清洗的重要性。這部分內容講得太細緻瞭，包括如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和標準化，還有各種數據格式的讀取和寫入。我以前總以為數據分析就是寫寫代碼跑跑模型，現在纔意識到，如果數據本身有問題，再厲害的模型也齣不來靠譜的結果。這本書把“垃圾進，垃圾齣”這個道理講得透透的，並且提供瞭大量的實際代碼示例，讓我可以邊看邊練，很快就掌握瞭這些基礎但至關重要的技巧。 這本書的內容不僅僅停留在理論層麵，更多的是一種實踐指導。作者在介紹完數據處理的基礎之後，緊接著就深入講解瞭使用Python進行數據可視化的技術。我一直覺得，好的數據可視化能夠讓復雜的數據變得直觀易懂，甚至能夠講故事。這本書在這方麵做得非常齣色，從基礎的柱狀圖、摺綫圖，到更復雜的散點圖、熱力圖，再到一些高級的可視化技巧，都給齣瞭詳細的步驟和代碼。我嘗試著跟著書中的例子，用自己的數據畫瞭幾張圖，效果簡直驚人！以前看彆人做的圖覺得很厲害，現在自己也能做齣來，成就感爆棚。 我最欣賞這本書的一點是，它不是那種“一本通”的書，而是提供瞭一個非常好的起點和框架。它並沒有包羅萬象，試圖涵蓋所有的數據分析領域，但它所講解的核心概念和技術，比如數據獲取、清洗、探索性分析（EDA）以及基礎的建模思路，都非常紮實。讀完這本書，我感覺自己已經建立起瞭一個初步的數據分析能力體係，對後續學習更高級的機器學習算法、更復雜的數據挖掘技術，也有瞭更清晰的方嚮和信心。它就像一位經驗豐富的老司機，帶你駛上瞭數據分析的高速公路，讓你知道該怎麼走，接下來往哪裏去。 這本書真的給我打開瞭新世界的大門！在學習過程中，我特彆喜歡作者的那種循序漸進的講解方式。他不會一下子就把一個很復雜的問題拋給你，而是把它拆解成一個個小模塊，然後一個一個地攻剋。而且，在講解每一個概念的時候，他都會穿插一些實際的應用場景，讓我能夠立刻理解這個知識點有什麼用，為什麼要去學它。我之前嘗試過看一些其他的數據分析書籍，但都因為晦澀難懂而半途而廢。這本書完全沒有這種感覺，就像在和一個朋友聊天，他把你不會的東西，用一種你最容易接受的方式，一點點地教給你。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計都非常用心。拿到書的那一刻，我就被它封麵上的那種簡潔大氣的設計吸引住瞭。翻開內頁，你會發現它的字體大小適中，行間距也恰到好處，閱讀起來非常舒服，長時間看也不會覺得眼睛疲勞。而且，書中大量的代碼示例都使用瞭清晰的代碼塊格式，語法高亮也很到位，這對於我們這些需要敲代碼的讀者來說，簡直是福音。代碼的注釋也寫得非常詳細，能夠幫助我們理解每一行代碼的作用。 我一直在尋找一本能夠幫助我理解數據分析的入門書籍，這本書絕對是我的首選。作者的講解非常係統化，從最基礎的數據類型，到如何讀取不同格式的數據，再到如何進行初步的數據探索，都講得非常到位。更重要的是，他並沒有停留在理論的層麵，而是大量地使用瞭Python的實際庫，比如Pandas、NumPy，通過大量的代碼示例，讓我們能夠親手去操作數據，去感受數據分析的魅力。我特彆喜歡他講解數據篩選和聚閤的部分，通過各種巧妙的函數組閤，能夠非常高效地從海量數據中提取我們想要的信息。 這本書最大的亮點在於它能夠激發讀者的學習興趣。作者在講解每一個技術點的時候，都會結閤一些實際的案例，讓你明白這些技術在現實世界中的應用。比如，在講解數據可視化的時候，他會用一些生動的圖錶來展示如何分析用戶行為、如何評估産品效果，這些都讓我覺得數據分析不再是枯燥的數字遊戲，而是能夠解決實際問題的有力工具。而且，作者的語言風格非常親切，沒有那種高高在上的學術腔調，讀起來一點壓力都沒有。 對於我這樣一個初學者來說，這本書就像是一盞明燈，為我指明瞭數據分析的方嚮。它沒有上來就灌輸復雜的算法，而是從最基礎的數據處理和可視化入手，讓我能夠逐步建立起對數據分析的認知。作者非常注重細節，對於每一個函數的用法，每一個參數的含義，都解釋得非常清楚。我跟著書中的例子，自己動手實踐，很快就掌握瞭數據分析的基本流程。這本書的價值在於，它不僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我明白瞭“為什麼這麼做”。 總的來說，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本能夠引導讀者進入數據分析世界的嚮導。它用一種非常易於理解的方式，把復雜的數據分析過程變得生動有趣。我尤其贊賞書中對於數據清洗和預處理的講解，這部分內容往往被很多入門書籍所忽略，但作者卻給予瞭足夠的重視，並且給齣瞭非常實用的技巧。讀完這本書，我感覺自己已經具備瞭進行初步數據分析的能力，並且對接下來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者絕對是一位非常有經驗的數據分析師。他在講解每一個知識點的時候，都能夠從實際應用的角度齣發，告訴你這個知識點為什麼重要，在什麼場景下會用到，以及如何去使用。我之前一直覺得數據分析就是一個寫代碼的過程，但通過這本書，我纔意識到，數據清洗、數據預處理、數據可視化這些環節同樣至關重要。 我特彆喜歡書中關於數據可視化的部分。作者不僅講解瞭各種圖錶的繪製方法，更重要的是，他講解瞭如何通過可視化來有效地傳達信息，如何讓圖錶“講故事”。他舉的例子非常生動，讓我能夠直觀地理解數據背後的含義。比如，如何通過散點圖來展示兩個變量之間的關係，如何通過摺綫圖來觀察數據的趨勢變化，這些都讓我受益匪淺。 這本書的講解方式非常係統化，循序漸進。從最基礎的數據類型和數據結構，到如何使用Pandas進行數據操作，再到如何進行數據聚閤和分組，最後到如何進行數據可視化，每一個環節都銜接得很自然。而且，作者提供的代碼示例都非常清晰，注釋也很詳細，方便我邊看邊練。 我最欣賞的一點是，作者在講解過程中，並沒有迴避一些數據分析中常見的難點和挑戰。比如，如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和標準化等等，他都給瞭非常詳細的講解和實用的技巧。這讓我感覺自己在學習過程中，能夠更全麵地掌握數據分析的方方麵麵。 總的來說，這本書是我學習數據分析過程中遇到的最好的一本書。它不僅技術講解紮實，而且思路清晰，語言親切。我感覺自己已經建立起瞭對數據分析的係統性認識，並且對接下來的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

放著，有空看，希望是好書啊啊啊

評分☆☆☆☆☆

有些簡單，不是非常詳細

評分☆☆☆☆☆

最近想研究下程序化交易，買幾本書學習下

評分☆☆☆☆☆

看完全書的人一個中肯的評價（那些好評的有幾個考過這本書的？）對新手不友好，多老手無參考價值，語句編排混亂，缺乏相應庫或函數的解釋。不建議購買，建議參考本書目錄順序使用《python網絡數據采集》《利用python進行數據分析》《機器學習實戰》進行數據分析的學習。當初被好評騙瞭買這本書，真的很後悔。

評分☆☆☆☆☆

專業必備正版脈絡清晰幫助很大

評分☆☆☆☆☆

未來是屬於大數據和人工智能的，活到老學到老，纔不至於落後於時代。多些付齣，多些收貨。

評分☆☆☆☆☆

書寫得很好，適閤基礎入門

評分☆☆☆☆☆

包裝的很好，看上去不錯，還沒拆開看，內容應該也很好

評分☆☆☆☆☆

一直想要的書到手瞭，很好很不錯