本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析两个实践案例，通过实践案例帮助读者回顾理论知识并提高实践能力。
本书适合Python零基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。

杨开振，长期从事Java开发工作，拥有近十年的Java开发经验，目前就职于一家互联网金融公司，担任互联网软件开发职位。
IT技术的狂热爱好者，热衷于Java互联网方向的软件技术开发与研究。
熟练掌握Java基础、软件开发设计模式和数据库相关知识，对Spring、MyBatis等主流Java开源框架有深入研究。

第一部分 数据分析的概念和Python基础
第1章 数据分析基础知识
1.1 为什么要做数据分析
1.1.1 分析现状
1.1.2 分析具体问题
1.1.3 预测未来
1.2 为什么要使用Python做数据分析
1.2.1 数据分析的历史
1.2.2 为什么Python+Excel会成为数据分析的主流工具
1.2.3 使用Python做数据分析的优势
1.3 数据分析的对象
1.3.1 总体指标分析
1.3.2 对比分析
1.3.3 按时间维度分析
1.3.4 概率学分析
1.3.5 按指定维度分析
1.4 数据分析的流程
1.4.1 数据获取
1.4.2 数据处理
1.4.3 数据筛选
1.4.4 数据分析
1.4.5 结果保存
1.4.6 数据可视化
1.4.7 数据追踪和验证
第2章 Python基础知识
2.1 安装Python和PyCharm
2.1.1 安装Python
2.1.2 安装和使用PyCharm
2.2 变量
2.2.1 变量的使用
2.2.2 变量的命名
2.3 简单的数据类型
2.3.1 数字
2.3.2 字符串
2.4 控制语句
2.4.1 条件语句
2.4.2 循环语句
第3章 Python中的高级概念
3.1 复杂的数据类型
3.1.1 列表
3.1.2 字典
3.1.3 元组和集合
3.2 函数
3.2.1 函数的定义
3.2.2 指定函数参数的关键字和默认值
3.2.3 函数内外变量的可见性
3.2.4 传递可更改对象与不可更改对象
3.2.5 把函数放在不同的模块中
3.3 类
3.4 异常
3.5 文件操作
3.5.1 读取CSV文件
3.5.2 写入文件
……
第二部分 蜂蜜电商数据分析
第三部分 实践案例