本书以企业真实案例为载体，紧扣数据分析全流程，覆盖数据收集、预处理、分析、可视化等核心技能操作。全书分为五大模块：模块1引导学生认识数据分析，涵盖数据分析的背景、流程及工具搭建；模块2聚焦NumPy科学计算库，通过数组操作、运算变换等实战案例帮助学生掌握基础应用；模块3介绍Pandas数据处理，讲解数据结构、运算及文件读/写；模块4聚焦数据预处理，包括清洗、合并、分组聚合及时间数据处理；模块5重点介绍Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等可视化工具，通过案例帮助学生掌握绘图与分析方法。本书基于Python 3编程语言，深入浅出地讲解数据分析基础与实战技能，其内容兼具时代性与实践性，旨在帮助学生掌握规律、提升能力、激发创新。本书既可作为高等院校人工智能、大数据等相关专业学生的数据分析课程教材，也可作为人工智能与大数据技术爱好者的入门用书。

周胜，男，高级实验师，担任软件专业负责人，近五年来，课程及资源建设完成如下：2013年主持完成《ASP.NET动态网页开发》课程信息化建设；2014年完成《计算机组装与维护实训指导书》校本教材建设；2015年完成《XAML基础教程》工学结合校本教材建设；2016年完成《大学计算机基础教程》编写及出版工作；2018年上半年完成《Python数据分析程序基础》工学结合校本教材建设。

模块1　数据分析入门 1
1.1　了解数据与数据分析 2
1.1.1　任务1 数据分析策略制定 2
1.1.2　任务2 Python在数据分析中的应用探索 7
1.2 环境搭建实践 10
1.2.1　任务1 Python数据分析工具的安装与配置 10
1.2.2　任务2 Jupyter Notebook使用 16
综合应用1：开启数据分析之旅——环境安装 23
模块小结 24
课后习题 24
模块2 NumPy应用 26
2.1　认识NumPy 27
2.1.1　任务1 认识与安装NumPy 27
2.1.2　任务2 创建NumPy数组对象 31
2.2　数组的基本操作 40
2.2.1　任务1 NumPy数据类型查看与转换 41
2.2.2　任务2 数组访问与数据检索 44
2.3 数组运算变换 56
2.3.1　任务1 数组运算 56
2.3.2　任务2 数组变换 66
2.4　函数与文件读/写 72
2.4.1　任务1 NumPy常用函数实践 72
2.4.2　任务2 NumPy读/写文件操作 75
综合应用2：通过NumPy来看中国东部率先发展的情况 79
模块小结 80
课后习题 80
模块3　Pandas应用 82
3.1　搭建Pandas工作环境 83
3.1.1　任务1 认识与安装Pandas 83
3.1.2　任务2 认识Pandas数据结构 86
3.2　Pandas的基本操作 91
3.2.1　任务1 数据的变更及转换 91
3.2.2　任务2 数据索引和排序 99
3.2.3　任务3 通过索引访问数据 107
3.2.4　任务4 设置层次化索引 114
3.3　Pandas数据运算 121
3.3.1　任务1 Pandas运算 122
3.3.2　任务2 统计计算与描述 126
3.4　Pandas读/写数据文件 131
3.4.1　任务1 Pandas读/写文件 132
3.4.2　任务2 Pandas读/写数据库 139
综合应用3：通过Pandas来看中国中部崛起战略的成就 144
模块小结 145
课后习题 145
模块4　数据预处理 147
4.1　数据处理的基本操作 148
4.1.1　任务1 数据清洗 149
4.1.2　任务2 数据合并 162
4.1.3　任务3 数轴与索引处理 173
4.1.4　任务4 数据标准化、离散化处理与类别处理 180
4.2　数据分组与聚合 191
4.2.1　任务1 数据分组 191
4.2.2　任务2 数据聚合 200
4.3　时间数据的处理 210
4.3.1　任务1 创建与处理时间对象 210
4.3.2　任务2 时间运算 224
4.4　透视表与交叉表的运用 229
4.4.1　任务1 透视表的运用 230
4.4.2　任务2 交叉表的运用 234
综合应用4：通过Pandas来看中国西部大开发的情况 237
模块小结 238
课后习题 238
模块5　数据可视化 241
5.1　数据可视化的基础 242
5.1.1　任务1 数据可视化入门 243
5.1.2　任务2 认识图表类型与工具 245
5.2　利用Matplotlib绘制图表 253
5.2.1　任务1 认识并安装Matplotlib 254
5.2.2　任务2 了解Matplotlib的基本功能 256
5.2.3　任务3 绘制常用图表 268
5.3　利用Seaborn绘制统计图形 279
5.3.1　任务1 认识并安装Seaborn 279
5.3.2　任务2 了解Seaborn图形绘制 281
5.3.3　任务3 根据变量分布使用Seaborn绘图 286
5.3.4　任务4 通过分类数据使用Seaborn绘图 294
5.4　利用Pyecharts绘制图表 303
5.4.1　任务1 认识并安装Pyecharts 303
5.4.2　任务2 掌握Pyecharts的基本操作方法 305
5.4.3　任务3 使用Pyecharts绘制常用图表 310
5.4.4　任务4 使用Pyecharts绘制组合图表 323
综合应用5：从数据中观看中华民族的复兴之路 329
模块小结 331
课后习题 331