實用數據分析（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 赫剋托·奎斯塔（Hector Cuesta），德爾·桑帕斯·庫馬爾（Dr.Sampath Kumar） 著，刁曉純 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• Python
• 統計學
• 數據可視化
• 數據挖掘
• 機器學習
• 商業分析
• 數據處理
• Pandas
• NumPy

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111579212

版次：1

商品編碼：12241510

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：236

內容簡介

本書提供瞭一係列將數據轉化為重要結論的現實案例。書中覆蓋瞭廣泛的數據分析工具和算法，用於進行分類分析、聚類分析、數據可視化、數據模擬以及預測。本書的目標是幫助讀者瞭解數據從而找到相應的模式、趨勢、相互關係以及重要結論。書中所包括的實用項目充分利用瞭MongoDB、D3.js和Python語言，並采用代碼片段和詳細描述的方式呈現本書的核心概念。

目錄

譯者序
作者簡介
審校者簡介
前言
第1章　開始1
1.1　計算機科學1
1.2　人工智能2
1.3　機器學習2
1.4　統計學2
1.5　數學2
1.6　專業領域知識3
1.7　數據、信息和知識3
1.7.1　數據、信息和知識之間的相互性3
1.7.2　數據的本質4
1.8　數據分析過程5
1.8.1　問題6
1.8.2　數據準備6
1.8.3　數據探索7
1.8.4　預測建模7
1.8.5　結果可視化8
1.9　定量與定性數據分析9
1.10　數據可視化的重要性9
1.11　大數據10
1.12　自我量化12
1.12.1　傳感器和攝像頭12
1.12.2　社交網絡分析13
1.13　本書的工具和練習13
1.13.1　為什麼使用 Python14
1.13.2　為什麼使用mlpy14
1.13.3　為什麼使用D3.js14
1.13.4　為什麼使用 MongoDB15
1.14　小結15
第2章　數據預處理16
2.1　數據源16
2.1.1　開源數據17
2.1.2　文本文件18
2.1.3　Excel文件18
2.1.4　SQL數據庫18
2.1.5　NoSQL數據庫19
2.1.6　多媒體20
2.1.7　網頁檢索20
2.2　數據清洗22
2.2.1　統計方法23
2.2.2　文本解析23
2.2.3　數據轉化25
2.3　數據格式25
2.3.1　CSV26
2.3.2　JSON27
2.3.3　XML28
2.3.4　YAML29
2.4　數據歸約30
2.4.1　過濾及抽樣30
2.4.2　分箱算法30
2.4.3　降維31
2.5　開始使用OpenRefine工具32
2.5.1　text facet33
2.5.2　聚類33
2.5.3　文本過濾器34
2.5.4　numeric facet34
2.5.5　數據轉化35
2.5.6　數據輸齣36
2.5.7　操作曆史記錄36
2.6　小結37
第3章　可視化38
3.1　可視化概述39
3.2　利用網頁版的可視化39
3.3　探索科學可視化39
3.4　在藝術上的可視化40
3.5　可視化生命周期40
3.6　可視化不同類型的數據41
3.6.1　HTML41
3.6.2　DOM42
3.6.3　CSS42
3.6.4　JavaScript43
3.6.5　SVG43
3.7　開始使用D3.js43
3.7.1　柱狀圖44
3.7.2　餅圖48
3.7.3　散點圖50
3.7.4　單綫圖52
3.7.5　多綫圖55
3.8　交互與動畫59
3.9　社交網絡中的數據61
3.10　可視化分析的摘要62
3.11　小結62
第4章　文本分類63
4.1　學習和分類63
4.2　貝葉斯分類64
4.3　E-mail主題測試器65
4.4　數據66
4.5　算法68
4.6　分類器的準確性71
4.7　小結73
第5章　基於相似性的圖像檢索74
5.1　圖像相似性搜索74
5.2　動態時間規整75
5.3　處理圖像數據集77
5.4　執行DTW77
5.5　結果分析79
5.6　小結81
第6章　模擬股票價格82
6.1　金融時間序列82
6.2　隨機漫步模擬83
6.3　濛特卡羅方法84
6.4　生成隨機數85
6.5　用D3.js實現86
6.6　計量分析師91
6.7　小結93
第7章　預測黃金價格94
7.1　處理時間序列數據94
7.2　平滑時間序列97
7.3　綫性迴歸100
7.4　數據—曆史黃金價格101
7.5　非綫性迴歸101
7.5.1　核嶺迴歸102
7.5.2　平滑黃金價格時間序列104
7.5.3　平滑時間序列的預測105
7.5.4　對比預測值106
7.6　小結107
第8章　使用支持嚮量機的方法進行分析108
8.1　理解多變量數據集109
8.2　降維111
8.2.1　綫性無差彆分析112
8.2.2　主成分分析112
8.3　使用支持嚮量機114
8.3.1　核函數115
8.3.2　雙螺鏇問題116
8.3.3　在mlpy中實現SVM116
8.4　小結119
第9章　應用細胞自動機的方法對傳染病進行建模120
9.1　流行病學簡介120
9.2　流行病模型122
9.2.1　SIR模型122
9.2.2　使用SciPy來解決SIR模型的常微分方程123
9.2.3　SIRS模型124
9.3　對細胞自動機進行建模125
9.3.1　細胞、狀態、網格和鄰域126
9.3.2　整體隨機訪問模型127
9.4　通過D3.js模擬CA中的SIRS模型127
9.5　小結135
第10章　應用社交圖譜136
10.1　圖譜的結構136
10.1.1　無嚮圖137
10.1.2　有嚮圖137
10.2　社交網絡分析137
10.3　捕獲Facebook圖譜138
10.4　使用Gephi再現圖譜139
10.5　統計分析142
10.6　度的分布144
10.6.1　圖譜直方圖145
10.6.2　集中度146
10.7　將GDF轉化為JSON148
10.8　在D3.js環境下進行圖譜可視化150
10.9　小結154
第11章　分析Twitter數據155
11.1　解析Twitter數據155
11.1.1　tweet156
11.1.2　粉絲156
11.1.3　熱門話題156
11.2　使用OAuth訪問Twitter API157
11.3　開始使用Twython158
11.3.1　利用Twython進行簡單查詢159
11.3.2　獲取時間錶數據163
11.3.3　獲取粉絲數據165
11.3.4　獲取地點和趨勢信息167
11.3.5　獲取用戶數據168
11.3.6　API流169
11.4　小結171
第12章　使用MongoDB進行數據處理和聚閤172
12.1　開始使用MongoDB172
12.1.1　數據庫173
12.1.2　集閤175
12.1.3　文件175
12.1.4　Mongo shell175
12.1.5　Insert/Update/Delete176
12.1.6　查詢177
12.2　數據準備178
12.2.1　使用OpenRefine進行數據轉換179
12.2.2　通過PyMongo插入文件180
12.3　分組182
12.4　聚閤框架184
12.4.1　流水綫184
12.4.2　錶達式185
12.5　小結186
第13章　使用MapReduce方法188
13.1　MapReduce概述188
13.2　編程模型189
13.3　在MongoDB中使用MapReduce190
13.3.1　map函數190
13.3.2　reduce函數191
......

前言/序言

　　Preface本書提供瞭一係列將數據轉化為重要結論的現實案例。書中覆蓋瞭廣泛的數據分析工具和算法，用於進行分類分析、聚類分析、數據可視化、數據模擬以及預測。本書旨在幫助讀者瞭解數據從而找到相應的模式、趨勢、相互關係以及重要結論。
　　書中所包括的實用項目充分利用瞭MongoDB、D3.js和Python語言，並采用代碼片段和詳細描述的方式呈現本書的核心概念。
　　本書主要內容第1章探討數據分析的基本原理和數據分析步驟。
　　第2章解釋如何清洗並準備好數據來開展分析，同時介紹數據清洗工具OpenRefine的使用方法。
　　第3章展示在JavaScript可視化框架下應用D3.js語言來實現各類數據的可視化方法。
　　第4章介紹應用樸素貝葉斯（Naive Bayes）算法來區分垃圾文本的一種二元分類法。
　　第5章展示一個應用動態時間規整方法來尋找圖像間相似性的項目。
　　第6章解釋如何使用隨機漫步算法和可視化的D3.js動畫技術來模擬股票價格。
　　第7章介紹核嶺迴歸（Kernel Ridge Regression，KRR）的原理以及如何使用此方法和時間序列數據來預測黃金價格。
　　第8章描述如何使用支持嚮量機的方法進行分類分析。
　　第9章介紹對流行病進行模擬計算的基本概念並解釋如何應用細胞自動機方法、D3.js和JavaScript語言來模擬流行病爆發。
　　第10章解釋如何應用Gephi從Facebook獲取社交媒體圖譜並使之實現可視化。
　　第11章解釋如何應用Twitter的應用程序編程接口（API）來獲取Twitter的數據。讀者也將看到如何改進文本分類分析方法並將其應用於情感分析。這一過程在自然語言工具包（Natural Language Toolkit， NLTK）中應用瞭樸素貝葉斯算法。
　　第12章介紹在MongoDB數據庫中進行基本操作以及分組、過濾和聚閤的方法。
　　第13章詳細介紹如何在MongoDB數據庫中應用MapReduce編程模型。
　　第14章解釋如何使用Wakari平颱，同時介紹在IPython中運用pandas進行數據處理和使用PIL圖像處理庫的方法。
　　第15章介紹如何在Cloudera VM上使用分布式文件係統及數據環境。最後，利用實際案例介紹Apache Spark的主要特徵。
　　閱讀準備使用本書需要掌握如下技術：
　　PythonOpenRefineD3.jsmlpyNLTKGephiMongoDB讀者對象本書主要麵嚮那些希望能夠實際開展數據分析和數據可視化的軟件開發人員、分析人員、計算機科學傢。同時，本書也希望能夠為讀者提供包含時間序列數據、數值型數據、多維度數據和社交媒體數據、文本型數據等多種數據形式的實際案例，以幫助讀者獲得對數據分析的真知灼見。
　　讀者不需要具備數據分析的經驗，但仍需要對統計學和Python編程有基礎性的瞭解。
　　下載本書相關資源讀者可登錄華章網站下載本書的相關資源。

數據洞察的藝術：解鎖商業價值的密碼 在信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産。然而，海量數據的堆積本身並不能帶來價值，真正能夠驅動決策、優化運營、激發創新的，是對這些數據進行深度挖掘、精準分析，並從中提煉齣 actionable insights 的能力。本書並非一本技術手冊，更不是枯燥的統計學理論堆砌。它是一本關於如何將數據轉化為智慧、將洞察轉化為行動的實戰指南，緻力於幫助讀者掌握一套係統性的數據分析方法論，從而在競爭激烈的商業環境中脫穎而齣。 我們生活在一個前所未有的數據驅動的時代。每一次綫上點擊、每一次綫下交易、每一次用戶互動，都在源源不斷地産生著數據。這些數據如同未經雕琢的璞玉，蘊含著巨大的潛力，但也可能成為阻礙企業發展的絆腳石。如何有效地馴服這些數據，讓它們為我們所用，是擺在每一位商業人士麵前的嚴峻挑戰。本書正是為此而生，它將帶領你穿越數據迷霧，撥開技術迷霧，直抵數據核心，解鎖其蘊藏的商業價值。 洞察的源泉：理解數據背後的業務邏輯 本書的核心在於強調，數據分析絕非孤立的技術實踐，而是緊密圍繞業務目標展開的。我們不鼓勵盲目的技術追求，而是倡導從業務問題齣發，以終為始，反推所需的數據及分析方法。這意味著，在展開任何分析之前，我們需要深刻理解企業的業務模式、核心痛點、戰略目標以及麵臨的挑戰。 例如，一傢電商企業希望提升用戶留存率。這背後涉及到用戶的購物習慣、産品偏好、服務體驗、營銷活動的有效性等諸多因素。數據分析師需要與業務部門緊密閤作，理解“用戶留存”的具體含義（例如，是月活躍用戶數，還是復購率，抑或是用戶生命周期價值？），明確影響因素，然後纔能設計齣有針對性的數據收集和分析方案。 本書將帶領你學習如何與業務人員有效溝通，如何提煉齣清晰、可衡量的業務問題，並將其轉化為能夠通過數據迴答的分析課題。我們將探討如何識彆關鍵業務指標（KPIs），如何理解這些指標之間的內在聯係，以及如何利用數據分析來衡量和改進這些指標的錶現。這不僅僅是技術層麵的數據處理，更是商業智慧的體現。 分析的工具箱：精選實用方法與技巧 數據分析的工具和技術層齣不窮，但並非所有工具都適用於所有場景。本書將聚焦於那些在實際商業環境中被證明行之有效的、具有普適性的分析方法和技巧。我們不會深入探討復雜的算法模型（除非它們能直接服務於業務洞察），而是更側重於如何運用這些方法來解決實際問題。 我們將介紹諸如： 描述性分析 (Descriptive Analytics)： 瞭解“發生瞭什麼”。這包括數據可視化、報錶製作、趨勢分析、異常檢測等。例如，分析過去一個月的銷售數據，瞭解哪些産品銷量最好，哪些地區銷售額最高，銷售額的變化趨勢如何。 診斷性分析 (Diagnostic Analytics)： 探究“為什麼會發生”。這涉及到鑽取分析、關聯分析、因果分析等。例如，當發現某産品銷量突然下降時，通過診斷性分析找齣可能的原因，是競爭對手推齣新品？還是營銷活動失效？或是産品質量齣現問題？ 預測性分析 (Predictive Analytics)： 預估“將要發生什麼”。這包括時間序列預測、迴歸分析、分類模型等。例如，預測未來一個季度的銷售額，預測哪些客戶有可能流失，預測哪些用戶會購買特定産品。 規範性分析 (Prescriptive Analytics)： 建議“應該怎麼做”。這涉及到優化模型、模擬實驗、推薦係統等。例如，根據預測結果，製定最優的促銷策略，推薦最適閤用戶的産品，優化庫存管理。 本書將通過大量的案例研究，展示如何將這些分析方法巧妙地應用於各種商業場景，例如市場營銷、産品開發、客戶關係管理、運營效率提升等。我們將強調不同分析方法的適用條件、優缺點以及如何選擇最閤適的工具來解決特定問題。 數據的駕馭者：從數據準備到洞察呈現 高質量的數據是所有有效分析的基礎。本書將帶領讀者深入瞭解數據準備的關鍵步驟，這往往是數據分析過程中最耗時但也至關重要的一環。 我們將探討： 數據收集與整閤： 如何從不同的數據源（如數據庫、API、日誌文件、第三方數據）收集和整閤數據，確保數據的一緻性和完整性。 數據清洗與預處理： 如何處理缺失值、異常值、重復值，以及如何進行數據轉換、標準化和歸一化，使數據達到分析要求。 特徵工程 (Feature Engineering)： 如何從原始數據中創建齣更具信息量的特徵，以提升模型性能和分析的深度。例如，從用戶購買記錄中衍生齣“平均訂單價值”、“最近一次購買時間間隔”等特徵。 數據分析的最終目的是為瞭將洞察清晰地傳達給決策者。本書將花費大量篇幅講解如何有效地進行數據可視化和報告撰寫，讓復雜的分析結果以直觀、易懂的方式呈現。我們將介紹各種圖錶類型（如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、熱力圖等）的適用場景，以及如何運用可視化工具來講述數據故事，引導觀眾理解數據背後的含義，並促使他們采取行動。 分析的思維模式：培養數據驅動的決策習慣 本書的核心價值在於，它不僅僅傳授技術和方法，更重要的是塑造一種數據驅動的思維模式。這意味著，在日常工作中，我們不再憑直覺或經驗做決策，而是學會主動尋求數據的支持，用數據來驗證假設，用數據來衡量結果。 我們將引導讀者： 建立批判性思維： 質疑數據的來源、準確性和潛在的偏見，理解數據分析結果的局限性。 培養探索精神： 不滿足於錶麵的分析，勇於深入挖掘數據，發現潛在的模式和關聯。 強調迭代與優化： 數據分析是一個持續的過程，分析結果應被視為反饋，用於指導下一次分析和業務改進。 擁抱實驗精神： 通過A/B測試等方法，科學地檢驗不同策略的效果，不斷優化業務錶現。 本書旨在幫助讀者建立起一套完整的“數據分析生命周期”意識，從理解業務問題開始，到數據收集、清洗、分析、可視化，再到洞察的傳達和業務的改進，形成一個良性循環。 適用人群 本書適閤所有希望提升數據分析能力，以驅動業務增長的專業人士，包括但不限於： 業務分析師 (Business Analysts)： 深入理解業務需求，並能用數據分析來解決實際問題。 市場營銷人員 (Marketing Professionals)： 優化營銷活動，精準定位目標客戶，提升ROI。 産品經理 (Product Managers)： 理解用戶行為，驅動産品創新，提升用戶體驗。 運營管理者 (Operations Managers)： 提升運營效率，降低成本，優化流程。 初級數據分析師/數據科學傢： 建立紮實的基礎，掌握實用的分析方法。 各行業決策者： 學習如何更明智地利用數據來製定戰略和管理決策。 無論您是剛剛踏入數據分析領域的新手，還是希望係統性梳理和提升自己數據分析能力的資深人士，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具。我們相信，掌握數據分析的藝術，就是掌握解鎖商業價值的密碼，從而在瞬息萬變的商業環境中，乘風破浪，取得輝煌的成就。

評分☆☆☆☆☆

作為一個已經工作多年的職場人士，我深知在當今這個數據爆炸的時代，數據分析能力的重要性。然而，我之前的工作重心並不在此，所以對於數據分析，我還是一個相對的“新手”。《實用數據分析（原書第2版）》這個書名，直接戳中瞭我的需求——“實用”，這正是我所看重的。我希望這本書能夠幫助我快速入門，理解數據分析的核心概念，並且能夠掌握一些基本的數據處理和分析技能。我尤其關注書中是否能夠提供一些關於如何識彆數據中的模式、如何進行有效的溝通和呈現分析結果的內容。畢竟，數據分析的最終目的不是為瞭分析而分析，而是為瞭驅動業務決策。我希望通過這本書，我能夠學會如何將數據轉化為有價值的商業洞察，並且能夠用清晰易懂的方式將這些洞察傳遞給我的同事和領導。我期待這本書能成為我職業發展的一個強大助推器，讓我能夠在這個數據驅動的時代，更好地應對挑戰，抓住機遇。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個對技術類書籍要求比較高的人，尤其是像《實用數據分析（原書第2版）》這樣涉及大量專業知識的書籍。我曾經閱讀過不少關於數據分析的書籍，但很多要麼過於晦澀難懂，要麼過於流於錶麵，讓我感覺花瞭大量時間卻收效甚微。我希望這本書能夠真正做到“實用”，不僅僅是理論的羅列，更重要的是提供一套行之有效的分析方法和工具。我非常期待書中能夠包含一些關於數據預處理、特徵工程、模型評估等關鍵環節的詳細講解，並且能夠提供一些在實際項目中常用的分析技巧和最佳實踐。如果書中能夠結閤一些真實世界的案例，例如如何分析用戶留 पर्यंत率，如何進行A/B測試，如何構建推薦係統等等，那將對我非常有幫助。我希望能通過這本書，不僅理解數據分析的“是什麼”，更能掌握數據分析的“怎麼做”，並且能夠舉一反三，靈活運用到我自己的工作和研究中。畢竟，掌握一門技能，最終還是要落實在能夠解決實際問題上。

評分☆☆☆☆☆

最近工作中接觸到越來越多的數據，感覺有些力不從心，很多時候隻能做些錶麵的描述性統計，想要深入挖掘數據背後的規律卻顯得捉襟見肘。聽說《實用數據分析（原書第2版）》評價很高，很多同行都推薦，說它講解得非常透徹，而且案例豐富，能夠幫助讀者真正掌握數據分析的核心技能。我本身就是個比較“動手派”的學習者，特彆喜歡看彆人是怎麼解決實際問題的。所以，我非常期待這本書能提供一些切實可行的解決方案，讓我能夠將學到的知識快速應用到實際工作中。我希望通過閱讀這本書，能夠學會如何更有效地處理和清洗數據，如何運用各種統計方法來檢驗假設，以及如何構建預測模型來指導決策。特彆想瞭解書中關於機器學習算法的應用，比如迴歸、分類、聚類等，希望能理解它們的原理，並且知道在什麼場景下選擇哪種算法。如果這本書能讓我從一個“數據小白”變成一個能夠獨立完成數據分析任務的人，那我一定會覺得物超所值。我堅信，在數據驅動的時代，掌握數據分析技能就是掌握未來，而這本書，很有可能成為我開啓這個旅程的關鍵一步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有吸引力，《實用數據分析（原書第2版）》，我一直對數據分析這個領域很感興趣，總覺得它像是現代社會的“點金石”，能從雜亂無章的信息中提煉齣有價值的洞察。我一直想找一本既能打牢基礎，又能讓我快速上手的書，所以當我在書店看到它時，就毫不猶豫地買瞭下來。書的裝幀很不錯，紙張也比較厚實，聞起來有股淡淡的油墨香，這讓我對閱讀充滿期待。翻開目錄，內容涵蓋瞭從數據清洗、探索性數據分析到模型構建和結果解釋的各個環節，感覺內容非常全麵，理論與實踐相結閤，這正是我想要的。我尤其關注其中關於數據可視化和統計建模的部分，希望能通過這本書掌握更高級的分析技巧，為我的工作和學習提供更強大的支持。我設想，學習完這本書，我應該能夠更自信地麵對各種數據挑戰，無論是分析市場趨勢，還是優化産品性能，都能得心應手。而且，“原書第2版”這個標簽也讓我覺得這本書的內容一定是經過瞭市場的檢驗和讀者的反饋，更新迭代後的內容肯定更加精煉和實用。我迫不及待地想沉浸在書中的知識海洋裏，探索數據背後的奧秘，讓自己的分析能力更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種非科班齣身，但又對數據分析充滿好奇的讀者來說，《實用數據分析（原書第2版）》就像是一盞指路明燈。我一直覺得數據分析是個很酷的技能，它能幫助我們理解世界，做齣更明智的決策。但是，市麵上關於數據分析的書籍太多瞭，很多都寫得過於理論化，看得我雲裏霧裏，又或者過於淺顯，學不到什麼實質性的東西。我希望這本書能夠提供一種循序漸進的學習路徑，從最基礎的概念講起，然後逐步深入到更復雜的分析技術。我特彆看重“實用”這兩個字，意味著書中應該會有大量的實際操作指導和代碼示例，能夠讓我邊學邊練，真正掌握技能。我設想，讀完這本書，我應該能夠獨立完成一些小型的分析項目，比如分析一下網站的用戶行為數據，或者對銷售數據進行預測。我希望這本書能夠幫我建立起一套完整的數據分析思維框架，讓我在麵對任何數據問題時，都能找到解決的方嚮。而且，“第2版”也意味著它一定吸取瞭第一版的經驗，內容上更加完善和貼閤當下。

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挺薄的，看目錄還好

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東西不錯，內容很好，值得推薦，學到不少。

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看瞭一下，還是挺不錯的，有實戰例子。

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東西不錯，內容很好，值得推薦，學到不少。

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