在大數(shù)據(jù)時代，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)中提取有價值信息的重要過程，它利用各種技術(shù)和方法，揭示數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)系，并為決策和問題解決提供支持。
Python 在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區(qū)，從21 世紀開始，在行業(yè)應(yīng)用和學(xué)術(shù)研究中使用 Python 進行數(shù)據(jù)分析的勢頭越來越猛，對于要往數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展的讀者而言，學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)分析是一個不錯的選擇。
高校對數(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
本書延用第一版的編寫思路，具體如下：
（1）本書循序漸進地介紹了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心知識，以及一些機器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識，幫助讀者具備數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技能，能夠獨立編寫項目，以勝任 Python 數(shù)據(jù)分析工程師相關(guān)崗位的工作。
（2）本書在講解時，采用需求引入的方式，循序漸進地介紹了數(shù)據(jù)分析庫的基本使用，同時對比較特殊的時間序列和文本數(shù)據(jù)的分析進行了拓展講解，以提高讀者的開發(fā)興趣和開發(fā)能力。
（3）在講解知識的同時，不斷地增加案例，不僅有針對某個知識點的示例，而且有針對某章的案例，還有針對全書的綜合案例，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，并幫助開發(fā)人員多動手練習(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，本書在第一版的基礎(chǔ)上進行了修訂。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)展動向進行了技術(shù)更新。其次，根據(jù)任課教師的需求和反饋，對圖書內(nèi)容進行了優(yōu)化，增加了更多案例以平衡理論與實踐的比重。最后，結(jié)合國家對教育行業(yè)的政策要求，加入了與思政教育相關(guān)的內(nèi)容。通過這些修訂，旨在滿足讀者的需求，完善教學(xué)體系，推動學(xué)生全面成長。修訂的具體內(nèi)容如下：
（1）新增了機器學(xué)習(xí)一章，讀者可以接觸機器學(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，增加 Pyecharts 庫。
（3）更新 Anaconda 工具的版本，升級到 2022.10 版本，緊跟技術(shù)發(fā)展需求。
（4）優(yōu)化內(nèi)容，給抽象的知識點增加示意圖或示例，讀者更容易吸收。
（5）更新七個章節(jié)的案例，案例與知識點聯(lián)系更緊密。
本書內(nèi)容
本書基于 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，全書共分為 10 章，各章內(nèi)容介紹如下。
第1 章主要帶領(lǐng)大家認識數(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、搭建開發(fā)環(huán)境、啟用Jupyter Notebook 工具，以及常見的數(shù)據(jù)分析庫等。通過本章的學(xué)習(xí)，讀者能對數(shù)據(jù)分析有一個初步了解，并為后續(xù)章節(jié)的學(xué)習(xí)準備好開發(fā)環(huán)境。
第2~6 章屬于本書的重點知識，主要對 Python 數(shù)據(jù)分析方向的常用庫進行了介紹，包括NumPy、pandas、Matplotlib、Seaborn 與 Pyecharts，并著重對這幾個庫的核心用法進行了詳細講解。通過這幾章的學(xué)習(xí)，讀者能夠根據(jù)需求熟練使用 pandas 庫進行數(shù)據(jù)處理，使用tplotlib、Seaborn 與 Pyecharts 庫繪制出想要的圖表。
第7~9 章屬于本書的擴展知識，主要介紹了時間序列分析、文本數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)的知識。通過這幾章的學(xué)習(xí)，讀者能夠掌握處理時間序列和文本數(shù)據(jù)的技能，可以簡單了解機器學(xué)習(xí)以及 KNN 算法的知識。
第10 章運用前面所學(xué)的知識，開發(fā)了一個相對比較完整的項目租房數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。
通過本章的學(xué)習(xí)，讀者能夠在項目中靈活運用數(shù)據(jù)分析庫解決問題，舉一反三，以具備開發(fā)簡單數(shù)據(jù)分析項目的能力。
本書特色
本書繼承第一版的特色，修訂后具有以下幾個特色：
（1）強調(diào)實踐導(dǎo)向。本書除了第 1、10 章以外，每個章節(jié)都為知識點配置了大量示例和章節(jié)綜合案例，涵蓋各種實際應(yīng)用場景，比如數(shù)據(jù)清洗、可視化、統(tǒng)計分析和機器學(xué)習(xí)等，另外第 10 章配置了實戰(zhàn)演練。通過這些案例，讀者能夠深入了解如何在真實世界中應(yīng)用 Python進行數(shù)據(jù)分析，并且可以通過實踐來鞏固所學(xué)內(nèi)容。
（2）注重全面性。本書不僅深入探討了 NumPy、pandas、Matplotlib 等數(shù)據(jù)分析常用庫的使用方法，還擴展介紹了數(shù)據(jù)分析相關(guān)領(lǐng)域的知識，比如時間序列分析、文本數(shù)據(jù)分析、機器學(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，可登錄在線平臺，配合平臺中的教學(xué)視頻進行學(xué)習(xí)。此外讀者在學(xué)習(xí)的過程中，務(wù)必要勤于練習(xí)，確保真正吸收所學(xué)知識。若在學(xué)習(xí)的過程中遇到無法解決的困難，建議讀者莫要糾結(jié)于此，繼續(xù)往后學(xué)習(xí)，或可豁然開朗。
致 謝
本書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