在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析的熱度正在快速攀升，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域已成為當(dāng)今最受關(guān)注和追捧的領(lǐng)域之一。數(shù)據(jù)分析是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的重要過(guò)程，它利用各種技術(shù)和方法，揭示數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)系，并為決策和問(wèn)題解決提供支持。
Python 在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面都有非常成熟的庫(kù)和活躍的社區(qū)，從21 世紀(jì)開(kāi)始，在行業(yè)應(yīng)用和學(xué)術(shù)研究中使用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的勢(shì)頭越來(lái)越猛，對(duì)于要往數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展的讀者而言，學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)分析是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
高校對(duì)數(shù)據(jù)分析的廣泛關(guān)注使得這一領(lǐng)域在教育界日益受到重視，不少高校紛紛開(kāi)設(shè)了與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的課程。為了滿足高校數(shù)據(jù)分析教學(xué)的需求，我們特意編寫了這本專注于 Python數(shù)據(jù)分析的教材。
編寫思路
本書(shū)延用第一版的編寫思路，具體如下：
（1）本書(shū)循序漸進(jìn)地介紹了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心知識(shí)，以及一些機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)，幫助讀者具備數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技能，能夠獨(dú)立編寫項(xiàng)目，以勝任 Python 數(shù)據(jù)分析工程師相關(guān)崗位的工作。
（2）本書(shū)在講解時(shí)，采用需求引入的方式，循序漸進(jìn)地介紹了數(shù)據(jù)分析庫(kù)的基本使用，同時(shí)對(duì)比較特殊的時(shí)間序列和文本數(shù)據(jù)的分析進(jìn)行了拓展講解，以提高讀者的開(kāi)發(fā)興趣和開(kāi)發(fā)能力。
（3）在講解知識(shí)的同時(shí)，不斷地增加案例，不僅有針對(duì)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的示例，而且有針對(duì)某章的案例，還有針對(duì)全書(shū)的綜合案例，以最大限度幫助讀者真正掌握 Python 數(shù)據(jù)分析的核心知識(shí)，并幫助開(kāi)發(fā)人員多動(dòng)手練習(xí)，以真正掌握相關(guān)技術(shù)。
修訂內(nèi)容
為了與數(shù)據(jù)分析技術(shù)和行業(yè)發(fā)展保持同步，本書(shū)在第一版的基礎(chǔ)上進(jìn)行了修訂。修訂的主要內(nèi)容包括技術(shù)更新、內(nèi)容優(yōu)化和融入思政。首先，根據(jù)數(shù)據(jù)分析行業(yè)的發(fā)展動(dòng)向進(jìn)行了技術(shù)更新。其次，根據(jù)任課教師的需求和反饋，對(duì)圖書(shū)內(nèi)容進(jìn)行了優(yōu)化，增加了更多案例以平衡理論與實(shí)踐的比重。最后，結(jié)合國(guó)家對(duì)教育行業(yè)的政策要求，加入了與思政教育相關(guān)的內(nèi)容。通過(guò)這些修訂，旨在滿足讀者的需求，完善教學(xué)體系，推動(dòng)學(xué)生全面成長(zhǎng)。修訂的具體內(nèi)容如下：
（1）新增了機(jī)器學(xué)習(xí)一章，讀者可以接觸機(jī)器學(xué)習(xí)以及 KNN 算法。
（2）更新了數(shù)據(jù)可視化一章，刪除 bokeh 庫(kù)，增加 Pyecharts 庫(kù)。
（3）更新 Anaconda 工具的版本，升級(jí)到 2022.10 版本，緊跟技術(shù)發(fā)展需求。
（4）優(yōu)化內(nèi)容，給抽象的知識(shí)點(diǎn)增加示意圖或示例，讀者更容易吸收。
（5）更新七個(gè)章節(jié)的案例，案例與知識(shí)點(diǎn)聯(lián)系更緊密。
本書(shū)內(nèi)容
本書(shū)基于 Windows 10 系統(tǒng)的 Anaconda3 2022.10 工具，系統(tǒng)全面地講解了 Python 數(shù)據(jù)分析的核心知識(shí)，全書(shū)共分為 10 章，各章內(nèi)容介紹如下。
第1 章主要帶領(lǐng)大家認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析，包括數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的背景、什么是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)據(jù)分析的流程、選擇 Python 做數(shù)據(jù)分析的原因、搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境、啟用Jupyter Notebook 工具，以及常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析庫(kù)等。通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，讀者能對(duì)數(shù)據(jù)分析有一個(gè)初步了解，并為后續(xù)章節(jié)的學(xué)習(xí)準(zhǔn)備好開(kāi)發(fā)環(huán)境。
第2~6 章屬于本書(shū)的重點(diǎn)知識(shí)，主要對(duì) Python 數(shù)據(jù)分析方向的常用庫(kù)進(jìn)行了介紹，包括NumPy、pandas、Matplotlib、Seaborn 與 Pyecharts，并著重對(duì)這幾個(gè)庫(kù)的核心用法進(jìn)行了詳細(xì)講解。通過(guò)這幾章的學(xué)習(xí)，讀者能夠根據(jù)需求熟練使用 pandas 庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用tplotlib、Seaborn 與 Pyecharts 庫(kù)繪制出想要的圖表。
第7~9 章屬于本書(shū)的擴(kuò)展知識(shí)，主要介紹了時(shí)間序列分析、文本數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)。通過(guò)這幾章的學(xué)習(xí)，讀者能夠掌握處理時(shí)間序列和文本數(shù)據(jù)的技能，可以簡(jiǎn)單了解機(jī)器學(xué)習(xí)以及 KNN 算法的知識(shí)。
第10 章運(yùn)用前面所學(xué)的知識(shí)，開(kāi)發(fā)了一個(gè)相對(duì)比較完整的項(xiàng)目租房數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。
通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，讀者能夠在項(xiàng)目中靈活運(yùn)用數(shù)據(jù)分析庫(kù)解決問(wèn)題，舉一反三，以具備開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的能力。
本書(shū)特色
本書(shū)繼承第一版的特色，修訂后具有以下幾個(gè)特色：
（1）強(qiáng)調(diào)實(shí)踐導(dǎo)向。本書(shū)除了第 1、10 章以外，每個(gè)章節(jié)都為知識(shí)點(diǎn)配置了大量示例和章節(jié)綜合案例，涵蓋各種實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，比如數(shù)據(jù)清洗、可視化、統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等，另外第 10 章配置了實(shí)戰(zhàn)演練。通過(guò)這些案例，讀者能夠深入了解如何在真實(shí)世界中應(yīng)用 Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并且可以通過(guò)實(shí)踐來(lái)鞏固所學(xué)內(nèi)容。
（2）注重全面性。本書(shū)不僅深入探討了 NumPy、pandas、Matplotlib 等數(shù)據(jù)分析常用庫(kù)的使用方法，還擴(kuò)展介紹了數(shù)據(jù)分析相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)，比如時(shí)間序列分析、文本數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)，使讀者能夠全面了解數(shù)據(jù)分析的方法和技巧。
讀者若不能完全理解教材中所講知識(shí)，可登錄在線平臺(tái)，配合平臺(tái)中的教學(xué)視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)。此外讀者在學(xué)習(xí)的過(guò)程中，務(wù)必要勤于練習(xí)，確保真正吸收所學(xué)知識(shí)。若在學(xué)習(xí)的過(guò)程中遇到無(wú)法解決的困難，建議讀者莫要糾結(jié)于此，繼續(xù)往后學(xué)習(xí)，或可豁然開(kāi)朗。
致 謝
本書(shū)的編寫和整理工作由傳智播客教育科技股份有限公司完成，主要參與人員有高美云、王曉娟、孫東等，全體人員在這近一年的編寫過(guò)程中付出了很多辛勤的汗水，在此一并表示衷心的感謝。
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黑馬程序員
2023 年 5 月于北京