本书是由百度云智学院与多所双高院校共同编写的人工智能技术应用校企“双元”合作系列教材之一。
从数据中提取信息，探索数据内在规律并形成有效结论，需要使用数据分析技术，这也是高等职业教育人工智能技术应用专业后续课程的基础支撑。本书共包括9个项目：项目1介绍数据分析的概念、学习路径、分类和流程，使读者建立数据分析的总体认识；项目2搭建开发环境Anaconda，使用开发工具Jupyter Notebook，使用内置数据结构、函数和推导式，为数据分析做准备；项目3使用NumPy进行多维数组的创建、运算、操作、存取，面向数组编程，奠定数据分析基础；项目4～项目7使用Pandas进行数据分析；项目8使用Matplotlib图形库进行数据可视化分析；项目9运用所学知识和技术进行数据分析实战演练。
本书配有微课视频、课程标准、教学设计、授课用PPT、案例源码等数字化学习资源。与本书配套的数字课程“Python数据处理”在“智慧职教”及“中国大学MOOC”平台上线，学习者可登录平台进行在线学习，授课教师可调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程，详见“智慧职教”服务指南及前言说明。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关资源。
本书以项目任务形式组织教学，由浅入深、图文并茂，着力培养学生的数据思维、学习能力和实践能力，可作为高等职业院校人工智能技术应用、大数据技术、计算机应用技术等相关专业的教材，也可作为Python数据分析及人工智能技术初学者的入门参考书。

项目1 认识数据分析
项目描述
项目分析
项目目标
任务1.1 认识Python与数据分析
1.1.1 任务描述
1.1.2 任务分析
1.1.3 任务实现
1.1.4 知识巩固
任务1.2 认识数据分析类别与流程
1.2.1 任务描述
1.2.2 任务分析
1.2.3 任务实现
1.2.4 知识巩固
小结
练习
项目2 准备数据分析
项目描述
项目分析
项目目标
任务2.1 数据分析环境搭建与使用
2.1.1 任务描述
2.1.2 任务分析
2.1.3 任务实现
2.1.4 知识巩固
任务2.2 内置数据结构使用
2.2.1 任务描述
2.2.2 任务分析
2.2.3 任务实现
2.2.4 知识巩固
任务2.3 序列函数和推导式使用
2.3.1 任务描述
2.3.2 任务分析
2.3.3 任务实现
2.3.4 知识巩固
任务2.4 函数的使用
2.4.1 任务描述
2.4.2 任务分析
2.4.3 任务实现
2.4.4 知识巩固
小结
练习
项目3 NumPy的多维数组处理与存取
项目4 Pandas的数据对象构建和数据运算
项目5 Pandas的数据读写
项目6 Pandas的数据清洗和整理
项目7 Pandas的数据分组与聚合
项目8 Matplotlib图形库的数据可视化
项目9 某短视频平台用户行为分析
参考文献