这是一个数据驱动的时代，如何解读数据，将数据转变为知识、利用知识做出决策将是所有企业必不可少的能力。在数据分析过程中我们清洗数据，探索数据，利用数据进行决策。本书将以当前***数据科学分析工具Python为基础介绍如何构建基于Python的数据科学环境，利用Pandas处理与分析数据，如何利用Matplotlib以及Seaborn进行数据可视化。同时本书还将以商业应用为目标，通过学习还将掌握何利用学习到的Python数据分析知识来完成客户留存分析，同期群分析，时间序列分析，产品销售数据的关联分析，客户聚类，统计检验等数据分析。

江雪松 2001年获工学硕士学位，曾服务于华为、诺基亚等公司，有丰富的产品团队与研发团队管理经验。先后担任项目经理、研发经理、产品研发负责人，管理多个产品全球支持与交付团队，软件维护业务。邹静 2006年获理学硕士学位，现服务于四川省人民医院，担任副主任药师。拥有十多年的临床药物试验设计、数据统计与分析经验。先后参加了多个国家自然科学基金项目及四川省卫生厅科研项目。

前言 根据Cummulus Media 2018年的数据，全球每分钟向谷歌发起370万次搜索，发送1800万条短信，YouTube上有430万条视频被观看，Facebook登录超过97万次，等等。人们刷微博、聊微信、用滴滴打车、用淘宝购物、用美团点外卖，每一条信息，每一次出行，每一次消费，每一次互动都成为其数字足迹！未来已来，我们进入了数据时代！ 本人与数据正式结缘还要追溯到2003年担任软件项目经理时，当时分析项目团队的软件问题成为我的第一个数据分析任务。2009年，我开始管理多个产品的全球支持团队，与数据的关系更进了一步。作为通信设备商，我们的客户支持有本地技术支持、欧洲及美洲等区域技术支持以及全球技术支持。每层的技术人员解决的问题类型、难度、时间以及成本都不同，电信运营商的设备故障每分每秒都将给客户带来巨大影响。面对成千上万的客户问题，如何快速、高效、低成本地处理各种问题，需要用数据来帮助我们做出决策。2013年后，我开始转向负责软件维护业务，此时我关心的是： 如何从软件维护中获取更多收入； 如何更好地提高客户服务质量； 针对全球的客户，如何对客户进行细分； 哪些客户的维护业务对公司更有价值； 面对客户时如何说服他们维护业务带来的价值远远超过了成本。这一切更需要数据来支持！ 不仅工作中需要数据思维，我们的生活也需要数据思维，它可以帮我们找工作、买房、从投资中获利，等等。那么什么是数据思维？数据思维最核心的思想是利用数据解决问题，而利用数据解决问题则需要深度了解需求，了解真正要解决什么样的问题，解决问题背后的真实目的是什么。在解决问题的过程中， ...