本书全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章，包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测，以及客户价值分析。
本书所有示例、案例和实战项目都提供源码，另外本书的服务网站提供了模块库、案例库、题库、素材库、答疑服务，力求为读者打造一本“基础入门+应用开发+项目实战”一体化的Python数据分析图书。
本书内容详尽，图文丰富，非常适合作为数据分析人员的学习参考用书，也可作为想拓展数据分析技能的普通职场人员和Python开发人员学习参考用书。

第1篇 基础篇
第1章 了解数据分析
1.1 什么是数据分析
1.2 数据分析的重要性
1.3 数据分析的基本流程
1.3.1 熟悉工具
1.3.2 明确目的
1.3.3 获取数据
1.3.4 数据处理
1.3.5 数据分析
1.3.6 验证结果
1.3.7 结果呈现
1.3.8 数据应用
1.4 数据分析常用工具
1.4.1 Excel工具
1.4.2 Python语言
1.5 小结
第2章 搭建Python数据分析环境
2.1 Python概述
2.1.1 Python简介
2.1.2 Python的版本
2.2 搭建Python开发环境
2.2.1 什么是IDLE
2.2.2 安装Python
2.2.3 使用IDLE编写“Hello World”
2.2.4 配置环境变量——解决“＇python＇不是内部或外部命令”
2.3 集成开发环境PyCharm
2.3.1 下载PyCharm
2.3.2 安装PyCharm
2.3.3 运行PyCharm
2.3.4 创建工程目录
2.3.5 第一个Python程序“Hello World”
2.4 数据分析标准环境Anaconda
2.4.1 为什么安装Anaconda
2.4.2 下载Anaconda
2.4.3 安装Anaconda
2.5 Jupyter Notebook开发工具
2.5.1 认识Jupyter Notebook
2.5.2 新建一个Jupyter Notebook文件
2.5.3 在Jupyter Notebook中编写“Hello World”
2.6 Spyder开发工具
2.6.1 初识Spyder
2.6.2 创建项目
2.6.3 新建/重命名.py文件
2.6.4 创建第一个程序——月销量分析
2.6.5 设置图表显示方式
2.6.6 在Spyder中安装和卸载第三方库
2.7 开发工具比较与代码共用
2.7.1 开发工具比较
2.7.2 代码共用
2.8 小结
第2篇 实践篇
第3篇 高级篇
第4篇 项目篇
附录