牛亚运

（网名：一个处女座的程序猿）机器学习和大模型算法专家，国内知名AI博主，入选“50位创业者和技术人”榜单，担任达摩院评测官及多个头部社区的专家博主。累计

获得20余项专业资质，包括AI认证、软件著作权、国家发明专利及国际期刊SCI等。AI领域粉丝超200万，文章浏览量突破6000万。

在数据驱动决策成为主流的当下，无论是想入行数据科学的 “萌新”，还是渴望提升技能的从业者，都急需一本系统全面的实战指南。《数据驱动：机器学习实战之道》正是这样一本佳作，它将带领你开启数据科学的进阶之旅。

本书的亮点在于其系统性与实战性的完美结合。全书围绕数据科学全流程展开，从数据科学技术基础概念引入，到数据可视化、任务完整流程，再深入机器学习流程五大阶段详解，内容环环相扣。每一个知识点都搭配了详尽的理论讲解与 Python 3.9.20 代码实例，让读者能够边学边练，真正将知识转化为解决实际问题的能力。例如，在数据可视化章节，书中不仅介绍了基础图、多图组合、三维图、动态图等多种可视化技术，还对常用的可视化库进行了细致对比，读者可以根据实际需求快速选择合适的工具，将枯燥的数据转化为直观易懂的图表。

在技术介绍方面，本书同样表现出色。对于 CRISP-DM 和 TDSP 等常见的数据科学生命周期模型，书中不仅进行了详细介绍，还深入对比了它们的优缺点，为读者在实际项目规划中提供了有力参考。在机器学习流程讲解中，从初步探索性数据分析、数据工程，到模型训练、评估与推理，再到模型发布、部署与监控，每一个环节都剖析得十分透彻。以数据工程为例，对数据清洗中缺失值、异常值处理，以及特征工程中特征构造、特征三化等技术细节的讲解，能够帮助读者有效提升模型性能。

当模型项目进入收尾阶段，《数据驱动：机器学习实战之道》也没有止步。第 8 章专门针对模型项目进行整体性分析、反思与优化，无论是模型过拟合 / 欠拟合问题，还是数据层面、算法层面、系统层面以及代码层面的优化，书中都给出了实用的解决方案和代码实战示例，助力读者打造出更高效、更优质的模型项目。

无论你是想要转行数据科学的职场人士，渴望在新领域一展身手；还是对数据科学充满好奇的学生和爱好者，希望深入探索这个充满魅力的领域，《数据驱动：机器学习实战之道》都能成为你坚实的学习伙伴。

写作背景与目的

在当今快速发展的科技时代，数据科学和机器学习已经成为推动各行各业创新和进步的关键力量。在如今这个数据爆炸的时代，如何有效地利用这些数据以获取有价值的洞见，解决实际问题，是人们面临的一大挑战。为了帮助广大读者掌握数据科学技术和机器学习方法，我决定撰写本书。

本书不仅致力于介绍数据科学和机器学习的基本概念和技术，还涵盖了从数据处理、分析、建模到最终的模型评估与优化的完整流程，旨在为读者提供一套系统、实用的工具和方法，使其能够在实际工作中独立完成数据科学项目。

在当今数据驱动的世界中，数据科学和机器学习成为各行各业解决复杂问题的核心工具。无论是在商业、金融、医疗、科技，还是在政府政策制定中，数据科学技术的应用都在不断拓展和深化。本书旨在为读者提供一个系统、全面、深入的数据科学和机器学习技术的实践指南，从理论到实战，让读者能够掌握并运用这些技术来解决实际问题。

本书的特色

本书具有以下几个显著特色。

 系统性与实战性本书从数据科学的基础概念入手，逐步深入到各个具体技术和方法，涵盖了从数据采集、处理、可视化、建模到评估的完整流程。每个部分和章节都精心设计，配有详尽的理论讲解和实际操作代码实例，力求帮助读者在实际操作中加深理解、全面掌握数据科学和机器学习的核心技术。

 详细的技术介绍与对比书中不仅介绍了CRISP-DM和TDSP等常见的数据科学生命周期模型，还详细对比了不同模型的优缺点，为读者在实际项目中选择合适的方法提供参考。

 丰富的可视化技术针对不同类型的数据，介绍了多种可视化技术和实现方法，帮助读者更好地理解和展示数据。

 实用的机器学习流程全面介绍了机器学习项目的各个阶段，包括初步探索性数据分析、数据清洗、特征工程、模型训练与评估等，为读者提供一套完整的机器学习项目流程指南。

本书的结构

本书分为两个主要部分，共8章。本书代码均使用Python 3.9.20编写，环境依赖及库版本详见requirements.txt文件内容（相关代码请扫描封底二维码获得）。

数据驱动：机器学习实战之道第1部分：数据科学技术实战

第1章：数据科学技术简介

本章将介绍数据科学技术的基本概念及其重要性。首先，讨论数据如何揭示趋势，产生见解，从而实现数据价值。接着，介绍数据科学生命周期，包括CRISP-DM和TDSP模型，并比较它们的特点和应用场景，为读者提供多种数据科学项目管理方法的选择。

第2章：数据可视化技术

数据可视化是数据科学的重要组成部分，本章将深入探讨各种可视化技术及其代码实现，包括从基础图表（如直方图、条形图、折线图）到复杂的多维图表（如散点图、热力图），以及三维图和动态图的创建和实现。本章还将介绍常用的可视化库及其对比，帮助读者选择最适合的工具。

第3章：数据科学任务完整流程

本章详细介绍数据科学任务的四大层次：问题定义、数据认知、机器学习核心流程和决策支持。内容涵盖数据收集、数据存储、数据采样、特征初筛、数据不均衡处理等多个方面，并通过代码实战展示具体操作，帮助读者全面掌握数据科学项目的每个步骤。

第2部分：机器学习流程五大阶段详解

第4章：初步探索性数据分析（EDA）

初步探索性数据分析是机器学习项目的第一步。本章将介绍EDA的基本概念及其重要性，通过数据载入、特征划分和初步数据概览，帮助读者理解数据的整体情况，为后续的数据处理和建模打下基础。

第5章：数据工程（数据分析+数据处理）

数据工程包括数据预处理和特征工程两个主要环节。本章将详细介绍数据清洗过程中对齐、缺失值、异常值和特殊值的处理方法，并通过代码实例展示实际操作。此外，特征工程部分将探讨特征构造和特征三化（归一化、编码化、向量化）的技术细节，帮助读者提升模型的性能。

第6章：模型训练、评估与推理

本章聚焦于模型的选择、训练、评估与调优，介绍常用的分类、回归和聚类算法，并通过代码实例展示不同模型的训练方法，还将详细讲解模型评估指标和调优技术，如超参数调优、模型调参方法等，帮助读者提高模型的准确性和效率。

第7章：模型发布、部署与监控

本章主要讨论了模型的发布、部署及监控。模型发布部分介绍了将模型从开发环境迁移到生产环境的具体步骤，包括使用A/B测试等技术手段进行模型性能比较。模型部署部分详细阐述了如何将模型集成到生产系统中，并展示了基于API的实际应用实例。最后，模型监控部分讲解了在生产环境中持续跟踪和评估模型性能的重要性，并介绍了常用的监控工具和技术，以确保模型的稳定运行和及时优化。

前言

第8章：模型项目整体性分析、反思与优化

本章专注于对模型项目的整体性分析、反思与优化。首先，针对常见的模型过拟合和欠拟合问题，提供了L1和L2正则化的比较及其可视化理解。接着，从数据层面和算法层面探讨了如何通过数据增强、数据稀疏处理和多算法模型融合等手段进行优化。系统优化部分则介绍了在分布式服务器上进行数据处理和算法优化的方法。最后，通过代码优化部分，展示了多种提高代码执行效率和内存利用率的实战示例，确保整个模型项目在性能和资源利用上达到优化。

致谢

在本书的写作过程中，我得到了许多同仁、朋友和家人的帮助与支持。首先，要感谢所有为本书提供宝贵意见和建议的同行专家，你们的知识和经验使本书内容更加丰富和准确。其次，要感谢我的家人，你们的理解与支持是我坚持写作的重要动力。最后，感谢所有读者，正是你们对数据科学和机器学习的热爱和追求，激励我不断探索和进步。

希望本书能成为大家在数据科学和机器学习领域中的得力助手，并助力大家在实际工作中取得成果。

前言

第1部分 数据科学技术实战

第1章 数据科学技术简介/

1.1数据科学技术概述/

1.2数据科学生命周期简介/

1.2.1数据科学生命周期概述/

1.2.2CRISP-DM模型简介/

1.2.3TDSP模型简介/

1.2.4五大模型对比与总结/

第2章 数据可视化技术/

2.1基础图简介及代码实现/

2.1.1单维度可视化/

2.1.2多维度可视化/

2.1.3其他图的简介/

2.2多图组合的简介及代码实现/

2.2.1单关系图(Jointplot/JointGrid函数)/

2.2.2多变量关系矩阵图(pairplot/PairGrid函数)/

2.2.3数据分组矩阵图(FacetGrid函数)/

2.3三维图简介及其代码实现/

2.3.1三维散点图、三维柱状图、三维折线图/

2.3.2三维标签图——八象空间三维图/

2.4动态图简介及其代码实现/

2.4.1动态趋势图/

2.4.2动态轨迹图/

2.5常用的图可视化相关库/

2.5.1常用库的概述/

2.5.2不同库的对比/

第3章 数据科学任务完整流程/

3.1数据科学任务流程概述/

3.2问题定义/

3.3数据认知/

3.3.1数据认知概述/

3.3.2数据收集/

3.3.3数据渠道/

3.3.4数据存储/

3.3.5数据采样/

3.3.6数据不均衡/

3.3.7特征初筛/

3.4机器学习核心流程/

3.5决策支持/

第2部分机器学习流程五大阶段详解

第4章 初步探索性数据分析(EDA)/

4.1EDA概述/

4.2载入数据/

4.2.1载入数据概述/

4.2.2载入数据代码实战/

4.3初步概览数据集信息/

4.3.1初步概览数据集信息概述/

4.3.2初步概览数据集信息代码实战/

4.4划分特征类型/

4.4.1相关术语解释/

4.4.2四大特征类型概述/

4.4.3划分特征类型代码实战/

4.5分离特征与标签/

4.5.1分离特征与标签概述/

4.5.2分离特征与标签代码实战/

第5章 数据工程(数据分析+数据处理)/

5.1数据工程概述/

5.2数据清洗/

5.2.1数据对齐——针对原生“类别型”特征/

5.2.2缺失值的分析与处理/

5.2.3异常值的分析与处理/

5.2.4特殊值的分析与处理/

5.3数据分析与处理/

5.3.1数据分析与处理概述/

5.3.2校验两份数据集是否同分布/

5.3.3目标变量的分析与处理/

5.3.4“类别型”特征分析与处理/

5.3.5“数值型”特征分析与处理/

5.3.6组合关联统计分析/

5.4构造特征/

5.4.1基于常识经验和领域知识构造特征/

5.4.2基于纯技术构造特征/

5.4.3基于业务规则和意义构造特征/

5.4.4利用深度学习技术自动构造特征/

5.4.5相关库和框架/

5.5特征三化/

5.5.1特征三化概述/

5.5.2“数值型”特征归一化/

5.5.3“类别型”特征编码化/

5.5.4特征向量化/

5.6优化特征集/

5.6.1优化特征集概述/

5.6.2特征删除/

5.6.3特征筛选/

5.6.4特征降维（狭义）/

5.7特征导出(可选)/

第6章 模型训练、评估与推理/

6.1模型训练、评估与推理概述/

6.2数据集划分/

6.3模型选择与训练/

6.3.1选择算法/

6.3.2模型训练/

6.4模型评估与调优/

6.4.1模型评估/

6.4.2模型调优/

6.5模型预测结果剖析/

6.5.1Bad-case分析/

6.5.2特征重要性挖掘/

6.6模型可解释性分析/

6.6.1模型可解释相关图的简介/

6.6.2模型可解释性分析代码实战/

6.7模型导出并推理/

6.7.1模型导出/

6.7.2模型推理（基于无标签的新数据）/

6.7.3模型导出并推理代码实战/

第7章 模型发布、部署与监控/

7.1模型发布、部署与监控概述/

7.2模型发布/

7.2.1模型发布概述/

7.2.2模型发布代码实战/

7.3模型部署/

7.3.1模型部署概述/

7.3.2模型部署的实现/

7.3.3模型部署的流程/

7.3.4模型部署代码实战/

7.4模型监控/

7.4.1模型监控概述/

7.4.2模型监控常用工具/

7.4.3模型监控代码实战/

第8章 模型项目整体性分析、反思与优化/

8.1模型项目整体性分析、反思与优化概述/

8.2模型过拟合/欠拟合问题/

8.2.1模型过拟合/欠拟合问题概述/

8.2.2L1正则化和L2正则化对比/

8.2.3模型过拟合/欠拟合问题代码实战/

8.3数据层面优化/

8.3.1数据层面优化概述/

8.3.2数据增强/

8.3.3数据稀疏及其优化/

8.3.4数据泄露及其优化/

8.3.5数据降内存/

8.4算法层面优化/

8.4.1算法层面优化概述/

8.4.2单算法优化/

8.4.3多算法模型融合——模型提效技巧点/

8.5系统优化/

8.5.1系统优化概述/

8.5.2系统优化的常用思路和方法/

8.5.3机器学习系统架构设计简介/

8.6代码优化/

8.6.1代码优化概述/

8.6.2代码优化代码实战/