随着人工智能与大数据时代的到来，数据已经成为至关重要的基础生产要素。如何从数据中发现并挖掘有价值的信息已成为一个热门的研究课题。基于这种需求，数据分析技术应运而生。数据分析是指有目的地收集、整理、加工和分析数据，并提炼出有价值的信息，这就可以帮助企业或个人预测未来趋势和行为，规避风险，使得商务和生产活动具有前瞻性。
Python在数据分析与可视化领域有着强大的优势，如在数据分析、探索性计算、数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区。目前在行业应用和学术研究中，使用Python进行数据分析越来越普遍，对于人们来说，学习Python数据分析是一个不错的选择。
一、编写初衷
作为数据分析领域的常用工具之一，Python的入门并不复杂，通常需要掌握以下内容。
（1）Python的基础语法和语句、程序流程控制、函数、异常处理等。
（2）NumPy、Pandas、Matplotlib等第三方库的使用方法。
站在初学者的角度，本书循序渐进地介绍了学习数据分析必备的基础知识，以及NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等第三方库的使用方法，帮助学生掌握数据分析的相关技能，能够独立编写代码，以胜任Python数据分析工程师相关岗位的工作。
作为开发人员，要想真正掌握一门技术，离不开多动手练习，因此本书在讲解知识的同时不断地增加案例，有针对某个知识点的示例程序，也有针对某模块的案例，以帮助学生真正掌握 Python数据分析的核心技术。
二、内容构成
本书基于课岗赛证创融通的育人模式，实现技术应用研究与职业素养培育的有机统一。本书使用了企业真实案例，结合大数据技术应用开发技能大赛，对数据收集、数据预处理、数据分析、数据可视化等进行讲解，所选案例具有时代性，易于学生把握规律性，增强创造性。本书基于Python 3，系统地讲解Python数据分析的基础知识，具体内容如下。
	模块1：数据分析入门。从数据与数据分析入门、环境搭建两个方面，介绍数据分析的产生背景、数据分析的定义、数据分析的应用场景、数据分析的流程、数据分析开发工具的基本使用等。通过对本模块的学习，学生能对数据分析有一个初步的认识，并为后续内容的学习打下基础。
	模块2：NumPy应用。从认识NumPy、数组的基本操作、数组运算变换、函数与文件读/写4个方面，对NumPy进行讲解，包括创建数组、数据类型、数组访问检索、数组运算、数组变换、通用函数、模块使用、读/写文件等。本模块结合具体任务案例展开讲解，使学生在实战中掌握如何使用NumPy数组完成简单的运算。
	模块3：Pandas应用。从Pandas工作环境、Pandas基本操作、Pandas数据运算、Pandas读/写数据文件4个方面，介绍Pandas的基础功能，包括Pandas数据结构、数据的变更及转换、数据索引和排序、算术运算与数据对齐、逻辑运算、统计计算、文件读/写操作等。本模块结合具体任务案例，使学生在实战中掌握如何使用Pandas操作数据。
	模块4：数据预处理。从数据处理的基本操作、数据分组与聚合、时间数据的处理、透视表与交叉表的运用4个方面，进一步介绍Pandas的数据处理操作，包括数据清洗、合并、重塑、标准化、离散化及类别转换、分组与聚合运算、时间处理序列、透视表与交叉表创建处理等。本模块结合具体任务案例，使学生在实战中掌握如何利用Pandas处理数据。
	模块5：数据可视化。主要介绍了几个数据可视化工具，包括Python的2D绘图库Matplotlib、用于绘制统计图表的库Seaborn和Pyecharts。本模块结合具体任务案例，使学生在实战中掌握如何使用数据可视化工具绘制图表并进行辅助分析。
在学习过程中，学生一定要亲自实践本书中的案例代码，真正做到“做中学、学中做”。在学习知识的过程中遇到困难时，不要纠结于某个细节，继续往后学习。随着学习的逐渐深入，对于前面不懂和存疑的知识，你会感到“豁然开朗”。在学习编程时，一定要多动手实践。如果在实践过程中碰到问题，则可以停下来，整理思路，认真分析问题发生的原因，并在问题解决后及时进行总结。
本书获江苏省高校“青蓝工程”资助，为全国高等院校计算机基础教育研究会2024年度计算机基础教育教学研究项目（项目编号：2024-AFCEC-082）成果。本书由周胜、石艳红担任主编，陈涵、邵世智、张佩瑄、高久源担任副主编，其他参编人员有王禹、杨艳等。东软教育科技集团有限公司、广东泰迪智能科技股份有限公司等众多企业提供了相关案例和习题，并参与了部分内容及视频等资料的整理工作。众多相关人员在近两年的编写过程中付出了很多辛勤的汗水，在此一并表示衷心的感谢。
尽管编者付出了最大的努力，但书中难免会有不妥之处，欢迎广大读者和专家给予宝贵意见。在阅读本书时，如果发现任何问题或有不认同之处，敬请指导。
本书所使用数据仅供学习使用，不具有权威性，可能部分数据与实际数据存在不一致，敬请理解。