JavaScript (Node.js) 数据科学：数据处理与机器学习

数据科学的世界通常与 Python 和 R 联系在一起。但如果你的主要工具是 JavaScript，而 Node.js 生态系统已成为你的第二本能呢？《JavaScript (Node.js) 数据科学》一书打破了只有使用“专用”语言才能进行严肃数据工作的刻板印象。

这本实用指南将带你完成数据科学项目的所有阶段，仅使用 Node.js 平台的功能。你不仅仅是阅读理论——你将创建可工作的数据处理管道，学习提取洞察并构建预测模型，而无需离开你熟悉的 JavaScript 环境。

你将学到并掌握什么：

• 数据收集与清洗：网页抓取（Cheerio, Puppeteer）、API 交互、读取 CSV/JSON/Excel（Papa Parse, xlsx）、删除重复项和填充缺失值。
• 数据操作：使用 lodash 和 Danfo.js（JS 版的 pandas）进行高效转换、分组、过滤和聚合。
• 可视化：直接在浏览器或服务器上使用 Plotly.js、Chart.js 和 D3.js 创建交互式图表和仪表盘。
• 统计分析：使用 simple-statistics 和 jStat 计算相关性、分布和假设检验。
• 机器学习：使用 ml.js 和 brain.js（神经网络）实现线性回归、分类（KNN, 朴素贝叶斯）和聚类（K-Means）。
• 部署：将模型打包成 REST API（Express）并创建完整的数据分析 Web 应用程序。

本书适合谁：

• 希望在不学习新语言的情况下扩展数据科学技能的前端和全栈开发者。
• 需要分析日志、指标或用户数据的 Node.js 程序员。
• 希望通过 JavaScript 视角看待数据分析的学生和专业人士。
• 所有寻求轻松进入数据科学领域、无需配置 Anaconda 和 Python 虚拟环境的人。

本书语言生动，包含大量可直接运行的代码示例和巩固练习。你将从简单的文件读取开始，最终创建在 Node.js 上运行的神经网络预测模型。

无需更换技术栈，探索数据科学——JavaScript 为你提供了所有工具！