前言　　XIII
第1章　简介　　1
1.1　概述　　1
1.2　数据科学就是OSEMN　　2
1.2.1　数据获取　　2
1.2.2　数据清洗　　2
1.2.3　数据探索　　3
1.2.4　数据建模　　3
1.2.5　数据解释　　3
1.3　插入的几章　　4
1.4　什么是命令行　　4
1.5　为什么用命令行做数据科学工作　　6
1.5.1　命令行的灵活性　　6
1.5.2　命令行可增强　　6
1.5.3　命令行可扩展　　7
1.5.4　命令行可扩充　　7
1.5.5　命令行无处不在　　7
1.6　一个现实用例　　8
1.7　延伸阅读　　11
第2章　入门指南　　13
2.1　概述　　13
2.2　设置数据科学工具箱　　13
2.2.1　步骤1：下载和安装VirtualBox　　14
2.2.2　步骤2：下载和安装Vagrant　　14
2.2.3　步骤3：下载并启动数据科学工具箱　　14
2.2.4　步骤4：登录（Linux 和Mac OS X）　　16
2.2.5　步骤4：登录（微软Windows）　　16
2.2.6　步骤5：关闭或重启　　16
2.3　必要的概念和工具　　17
2.3.1　环境　　17
2.3.2　运行命令行工具　　18
2.3.3　五类命令行工具　　19
2.3.4　命令行工具的组合　　21
2.3.5　输入和输出重定向　　22
2.3.6　处理文件　　23
2.3.7　寻求帮助　　24
2.4　延伸阅读　　26
第3章　数据获取　　27
3.1　概述　　27
3.2　将本地文件复制到数据科学工具箱　　28
3.2.1　本地数据科学工具箱　　28
3.2.2　远程数据科学工具箱　　28
3.3　解压缩文件　　29
3.4　微软Excel电子表格的转换　　30
3.5　查询关系数据库　　32
3.6　从互联网下载　　33
3.7　调用Web API　　35
3.8　延伸阅读　　36
第4章　创建可重用的命令行工具　　37
4.1　概述　　38
4.2　将单行转变为shell脚本　　38
4.2.1　步骤1：复制和粘贴　　39
4.2.2　步骤2：添加执行权限　　40
4.2.3　步骤3：定义shebang　　41
4.2.4　步骤4：删除固定的输入　　42
4.2.5　步骤5：参数化　　42
4.2.6　步骤6：扩展PATH　　43
4.3　用Python 和R 创建命令行工具　　44
4.3.1　移植shell 脚本　　45
4.3.2　处理来自标准输入的流数据　　46
4.4　延伸阅读　　47
第5章　数据清洗　　49
5.1　概述　　50
5.2　纯文本的常见清洗操作　　50
5.2.1　行过滤　　50
5.2.2　值提取　　54
5.2.3　值替换和删除　　55
5.3　处理CSV　　56
5.3.1　主体、头部和列　　56
5.3.2　对CSV执行SQL查询　　60
5.4　处理HTML/XML 和JSON　　61
5.5　CSV的常见清洗操作　　65
5.5.1　列的提取和重排序　　65
5.5.2　行过滤　　66
5.5.3　列合并　　67
5.5.4　多个CSV文件的合并　　70
5.6　延伸阅读　　73
第6章　管理数据工作流　　75
6.1　概述　　76
6.2　Drake简介　　76
6.3　Drake的安装　　76
6.4　获取古腾堡计划中下载最多的电子书　　78
6.5　所有工作流都从单个步骤开始　　79
6.6　具体情况具体对待　　81
6.7　重新构建具体目标　　82
6.8　讨论　　83
6.9　延伸阅读　　83
第7章　数据探索　　85
7.1　概述　　85
7.2　检查数据及其属性　　86
7.2.1　确定有无数据头　　86
7.2.2　检查所有数据　　86
7.2.3　特征名称和数据类型　　87
7.2.4　唯一标识、连续变量和因子　　89
7.3　计算描述性统计信息　　90
7.3.1　使用csvstat　　90
7.3.2　在命令行中通过Rio使用R　　92
7.4　生成可视化图形　　95
7.4.1　介绍Gunplot和feedgnuplot　　95
7.4.2　介绍ggplot2　　97
7.4.3　直方图　　99
7.4.4　条形图　　101
7.4.5　密度图　　102
7.4.6　箱线图　　103
7.4.7　散点图　　103
7.4.8　折线图　　105
7.4.9　总结　　106
7.5　延伸阅读　　106
第8章　并行管道　　107
8.1　概述　　108
8.2　串行处理　　108
8.2.1　对数字进行遍历　　108
8.2.2　对行进行遍历　　109
8.2.3　对文件进行遍历　　110
8.3　并行处理　　111
8.3.1　GNU Parallel介绍　　112
8.3.2　指定输入　　113
8.3.3　控制并发任务的个数　　114
8.3.4　记录日志和输出　　115
8.3.5　创建并行工具　　116
8.4　分布式处理　　117
8.4.1　获得运行中的AWS EC2实例列表　　117
8.4.2　在远程机器上运行命令　　118
8.4.3　在远程机器间分发本地数据　　119
8.4.4　在远程机器上处理文件　　120
8.5　讨论　　123
8.6　延伸阅读　　123
第9章　数据建模　　125
9.1　概述　　126
9.2　更多的酒，来吧！　　126
9.3　用Tapkee降维　　129
9.3.1　介绍Tapkee　　130
9.3.2　安装Tapkee　　130
9.3.3　线性和非线性映射　　130
9.4　用Weka 聚类　　132
9.4.1　介绍Weka　　132
9.4.2　在命令行里改进Weka　　132
9.4.3　在CSV和ARFF格式之间转换　　136
9.4.4　比较三种聚类算法　　136
9.5　通过SciKit-Learn Laboratory进行回归　　139
9.5.1　准备数据　　139
9.5.2　运行实验　　139
9.5.3　解析结果　　140
9.6　用BigML分类　　141
9.6.1　生成均衡的训练和测试数据集　　141
9.6.2　调用API　　143
9.6.3　检查结果　　143
9.6.4　小结　　144
9.7　延伸阅读　　144
第10章　总结　　145
10.1　让我们回顾一下　　145
10.2　三条建议　　146
10.2.1　有耐心　　146
10.2.2　有所创新　　146
10.2.3　肯于实践　　147
10.3　接下来做什么　　147
10.3.1　API　　147
10.3.2　shell 编程　　147
10.3.3　Python、R 和SQL　　147
10.3.4　数据解释　　148
10.4　联系方式　　148
附录A　命令行工具列表　　149
附录B　参考文献　　167
作者介绍　　169
封面介绍　　169
· · · · · · (收起)