环境监测原理与技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:孙春宝编

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2007-10

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787111218593

丛书系列:

图书标签:

环境监测
环境科学
环境工程
监测技术
仪器分析
污染监测
环境质量
生态学
环境遥感
环境大数据

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具体描述

本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。本书力图体现工科教学中加强实践能力培养的特点，以环境监测技术作为教材主线，结合环境监测原理及方法进行编写，重点突出环境监测中的样品采集、处理、分析测试及质量保证等实际操作环节的内容，尽力做到理论与实践、方法与技能的统一，并体现创新性。全书共分8章，包括：绪论、水和废水监测、大气与废气监测、固体废物和土壤监测、物理污染监测、生物监测、监测过程的质量保证、连续自动监测技术与简易监测方法，书末附有20个教学试验及3个环境监测实例。本书可作为环境工程、环境科学、资源与环境及市政工程等专业本科生环境监测的教材，也可作为环境监测及相关专业技术人员的参考书。

现代数据科学与商业智能实践图书简介在全球数字化浪潮的推动下，数据已成为驱动商业决策和创新的核心资产。本书《现代数据科学与商业智能实践》旨在为渴望在数据驱动时代取得成功的专业人士、数据分析师、数据科学家以及企业管理者提供一套全面、深入且高度实用的知识体系和操作指南。本书不仅涵盖了数据科学的前沿理论基础，更聚焦于如何将这些理论转化为可执行的商业洞察和智能决策流程。第一部分：数据科学的基石与思维范式本书伊始，我们将系统地构建数据科学的理论框架。这部分内容将着重剖析数据驱动型思维的培养——如何从海量、复杂的数据中识别出真正具有业务价值的问题。第一章：数据科学的生态系统与战略定位本章详细阐述了数据科学、人工智能（AI）、机器学习（ML）与商业智能（BI）之间的相互关系与区别。重点讨论了在现代企业组织架构中，数据科学团队应如何进行战略定位，确保其工作成果能够有效地嵌入到业务流程中，实现从数据收集到价值变现的完整闭环。我们将探讨数据治理（Data Governance）在保障数据质量和合规性方面扮演的关键角色。第二章：数据采集、清洗与预处理的艺术高质量的数据是所有分析和模型的基础。本章深入探讨了大数据采集的各种技术路径，包括但不限于API集成、网络爬虫（Web Scraping）的高级应用，以及流式数据处理的初步概念。核心内容聚焦于数据清洗（Data Cleaning）的复杂性，包括缺失值、异常值、重复记录的处理策略，以及数据转换（Transformation）的规范化与标准化技术。我们将通过多个行业案例，展示如何运用Python的Pandas库高效地处理TB级别的数据集。第三章：探索性数据分析（EDA）与叙事性统计探索性数据分析是连接原始数据与业务理解的桥梁。本章强调了可视化在EDA中的核心作用。内容涵盖了构建有效的统计图表（如箱线图、散点图矩阵、热力图）的原则，以及如何运用叙事性统计（Narrative Statistics）将复杂的统计发现转化为清晰、有说服力的商业故事。我们不仅关注“是什么”，更深入探讨“为什么”数据会呈现这种模式。第二部分：机器学习模型的构建与应用本部分是本书的核心技术模块，专注于经典及前沿机器学习算法的深入解析及其在实际商业场景中的部署。第四章：监督式学习：预测模型精进本章详尽解析了回归分析（包括线性、多项式和非线性回归）和分类算法（逻辑回归、支持向量机SVM、决策树）。重点在于模型的选择标准、特征工程（Feature Engineering）的高级技巧，以及如何有效避免过拟合与欠拟合。我们将详细介绍梯度提升（Gradient Boosting）框架，如XGBoost、LightGBM，并提供如何在不同数据集规模下进行参数调优的实战指南。第五章：无监督学习与降维技术无监督学习在客户细分、异常检测和模式识别中具有不可替代的价值。本章深入探讨了K-Means、DBSCAN等聚类算法的原理与应用场景。同时，对高维数据处理至关重要的降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE的可视化应用，进行了详尽的阐述，帮助读者理解如何在高维空间中有效提取信息。第六章：时间序列分析与深度学习基础针对金融、供应链和运营管理中的关键需求，本章引入了时间序列分析。内容涵盖了ARIMA模型、指数平滑法，以及更强大的深度学习模型——循环神经网络（RNN）及其变体LSTM在预测任务中的应用。本章强调了时间序列数据的特殊性处理，如季节性分解和差分操作。第三部分：商业智能（BI）与数据驱动的决策流程数据科学模型的最终价值在于其能否被业务用户理解并用于实际决策。本部分将视角从模型训练转向了实际的商业应用和系统部署。第七章：构建交互式商业仪表板本章聚焦于商业智能工具（如Tableau, Power BI等主流平台）的使用，教授读者如何设计高效、直观的交互式仪表板（Dashboards）。设计原则不仅包括视觉美学，更重要的是信息层级结构、关键绩效指标（KPI）的有效展示，以及如何利用钻取（Drill-down）功能支持多层次的决策需求。第八章：模型的可解释性（XAI）与公平性随着模型复杂度的增加，理解模型决策的“黑箱”问题日益突出。本章专门探讨可解释性人工智能（XAI）方法，如LIME和SHAP值，帮助企业建立对预测结果的信任。同时，我们讨论了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源、检测方法，以及如何构建公平、透明的AI系统，满足日益严格的监管要求。第九章：数据科学的部署、监控与A/B测试一个模型只有被成功部署到生产环境（Production）中，才算完成了其生命周期的一部分。本章详细讲解了模型的MLeOps（机器学习运维）流程，包括模型版本控制、API化部署和容器化技术。此外，对A/B测试的设计、执行与结果评估进行了深入的讲解，确保模型迭代能够基于严谨的因果推断进行。总结：实践驱动的未来全书贯穿了大量来自零售、金融科技、医疗健康等行业的真实案例研究，并提供了配套的R和Python代码示例，使读者能够立即将所学知识应用于工作场景。本书的最终目标是培养具备“数据科学家思维”的业务专家，能够熟练驾驭从原始数据到商业价值转化的全过程。 --- 目标读者：数据分析师、商业智能专家、IT项目经理、企业中高层管理者、希望向数据科学领域转型的在职专业人士。学习成果：掌握端到端的数据科学项目流程；能够独立构建、评估和部署复杂的预测模型；精通数据可视化与商业报告的叙事技巧；理解数据驱动决策在现代企业管理中的战略意义。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，从拿到手的那一刻起就给我留下了深刻的印象。封面采用了一种沉稳的墨绿色，搭配着清晰、不花哨的字体，一下子就传递出一种专业而可靠的感觉。内页的纸张选料考究，触感细腻，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳，这对于需要长时间研读专业教材的读者来说，简直是福音。我特别欣赏它在排版上的匠心独运，图文并茂的布局让人在理解复杂概念时，能够更加直观和高效。那些技术图表的绘制精度极高，线条流畅，标注详尽，即便是初次接触这些领域的读者，也能迅速捕捉到核心信息。装订方面也相当扎实，书籍的脊背结实耐用，可以完全平摊在桌面上，这对于边看边做笔记或者对照参考资料时，提供了极大的便利。整体来看，这本书的外观和物理体验，完全配得上其作为一本专业参考书的定位，制作团队在细节上的投入，是显而易见的，让人从翻开它的那一刻起，就对接下来的阅读内容充满了期待与敬意。

评分☆☆☆☆☆

这本书在跨学科知识的整合方面做得尤为出色，它超越了传统学科壁垒的限制。我发现，要真正理解其中的许多监测技术，必须触类旁通地理解一些基础的化学动力学、流体力学乃至信号处理的基础知识。作者并未将这些视为需要额外去查阅的背景资料，而是巧妙地在相关章节中进行了简明的回顾或链接，构建了一个广阔的知识图谱。例如，在讨论大气颗粒物采样效率时，书中不仅涉及了化学吸附原理，还穿插了对气流动力学中惯性碰撞、拦截效应的简要分析，并最终落脚到电子控制系统的优化上。这种多学科视角的融合，使得读者能够跳出单一学科的局限性，从更宏观和系统的角度去理解环境监测的复杂性和综合性，这对于培养具备全面解决问题能力的复合型人才，具有不可替代的价值。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上来说，作者采用了非常精炼且目标明确的行文风格，这对于技术类书籍至关重要。全书的措辞严谨，避免了冗余和模棱两可的表达，每一个技术术语的使用都极为精准，这极大地提高了阅读效率。我感受最深的是，作者似乎非常尊重读者的智力水平，没有采取“哄着读者学习”的口吻，而是用一种平等的、专业对等的姿态来阐述问题。这种坦诚直接的沟通方式，反而让我更有动力去攻克那些原本看起来有些棘手的概念。书中对复杂公式的引入也把握得恰到好处，通常会先给出公式的物理意义和工程背景，然后再给出数学表达，避免了“公式堆砌”带来的压迫感。这种清晰、有条理的语言结构，使得即便面对高度专业化的内容，读者的心流也不会被打断，阅读体验保持在一个非常流畅和专注的状态。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读后，我发现作者在构建知识体系时，展现了极强的逻辑性和系统性思维。这本书并未仅仅停留在对各种监测方法的罗列和描述上，而是巧妙地将理论基础、实验流程、数据处理和实际应用这几个核心环节，编织成一个严密且易于理解的知识网络。特别是在介绍那些高精度的分析技术时，作者没有采用晦涩难懂的数学推导，而是通过大量贴近实际的案例和生动的比喻，将抽象的物理化学原理，转化为可以被工程实践者所掌握的具体操作。更值得称赞的是，它对于“为什么”和“如何优化”的探讨深度，远超同类教材。例如，在讨论环境影响评估的流程时，作者不仅解释了标准步骤，还深入剖析了不同采样频率对结果可靠性的影响，并提供了基于历史数据的统计优化建议。这种层层递进、由表及里的讲解方式，使得读者在掌握“是什么”的同时，也理解了“为什么是这样”，从而真正建立起批判性的分析能力，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性达到了一个令人惊喜的高度。我注意到，它并非是一本只适合在象牙塔内传授的理论书籍，其中穿插了大量一线工程师和科研人员可能遇到的实际操作难题及解决方案。无论是对不同气候带下仪器设备的维护保养建议，还是针对特定污染物交叉干扰的排除方法，都有着详尽的描述。特别是关于质量控制（QC）和质量保证（QA）部分的论述，它细致到每一步的空白对照、标准物质的溯源要求，甚至包括了常见错误表格的范例，这对于需要进行规范化操作的实验室人员来说，简直就是一份即开即用的操作手册。相比其他很多偏重理论推导的书籍，这本书的实操价值更高，它就像一位经验丰富的前辈，在你的身边手把手地指导你如何避免在野外或实验室中“踩坑”，确保采集到的数据不仅数量上足够，更在质量上无可指摘。

评分☆☆☆☆☆