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本书在语言上力求通俗化，便于学生理解，力求做到“内容一看即懂，实例一练就会”。
本书充分考虑到学生复习、教师备课的需要，本着方便师生的原则，在配套资源上进行了综合设计，包括教学课件、教学大纲、数据源文件、参考答案、教案等材料，还特别为每个实例配套了微课。
本书适合作为高等院校、职业院校相关专业教材，也可作为职业技术培训教材，还可供编程爱好者学习和参考。

单元1 数据分析概述
1.1 数据分析的时代背景
1.2 什么是数据分析
1.3 数据分析的基本流程
1.4 为什么选择Python
1.5 下载与安装Anaconda
1.6 安装IPython
单元小结
技能检测
单元2 NumPy基础
2.1 NumPy数组对象ndarray
2.2 数组的访问与变换
2.3 矩阵与通用函数
2.4 统计方法和文件存取
2.5 随机函数
2.6 案例——利用NumPy库求值
单元小结
技能检测
单元3 Pandas入门
3.1 Pandas数据结构
3.2 索引操作
3.3 排序
3.4 数据的更新、选取和过滤
3.5 算术运算与数据对齐
3.6 统计计算与描述
3.7 案例——某高校录取分数线统计分析
单元小结
技能检测
单元4 文件格式与读写
4.1 读取文本文件
4.2 读写Excel文件
4.3 读取JSON文件
4.4 读取HTML
4.5 读取数据库
单元小结
技能检测
单元5 数据规整化
5.1 合并数据集
5.2 重塑
5.3 数据转换
5.4 案例——期末成绩规整化处理
单元小结
技能检测
单元6 数据可视化
6.1 Matplotlib
6.2 Pandas绘图函数
6.3 案例——商场抽奖
单元小结
技能检测
单元7 分组与聚合
7.1 分组
7.2 聚合
7.3 分组级运算和转换
7.4 案例——学生信息的分组与聚合
单元小结
技能检测
单元8 时间序列
8.1 日期和时间
8.2 时间序列操作
8.3 固定频率时间序列
8.4 时间周期及算术运算
8.5 重采样
8.6 移动窗口函数
8.7 案例——2010年某市天气情况分析
单元小结
技能检测