本书内容从Python基础到扩展库，从编程到数据分析，再到机器学习和深度学习，循序渐进，逐步推进知识点的实际应用。首先简要介绍数据分析相关概念和Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍数据获取、数据预处理、数据分析、数据可视化以及机器学习过程相关的扩展库，包括beautifulsoup4、numpy、matplotlib、pandas、pyecharts和sklearn等；最后将Python数据分析知识和实用案例有机结合，通过大量的实用案例演示相关理论和Python语言的应用。 本书适合作为高等院校本科生、研究生数据分析等课程的教材，也可以作为数据分析初学者的自学用书，还适合从事相关工作的工程师和爱好者阅读。

于晓梅，女，汉族，中共党员，工学博士，硕士生导师，山东师范大学信息科学与工程学院教师。1972年出生，山东泰安人。目前的研究方向为教育数据分析、医学数据挖掘、深度学习、个性化推荐等。近年来撰写科研专著1部(清华大学出版社)，参与国家自然科学基金3项，科技攻关项目2项；授权国家发明专利6件，获得省高校优秀科研成果二等奖1项；发表本专业领域学术论文50多篇，其中SCI、EI检索论文40余篇。目前培养硕士研究生12名。先后承担了本科生《大学IT》、《网页设计与制作》、《微信小程序》、《Python数据分析》等课程的课堂教学和上机辅导任务，承担研究生《python数据科学》、《教育技术软件与信息服务发展》课程教学任务。作为副主编参与编写高校教材3部，撰写本专业相关教学论文多篇，作为主讲老师参与精品课程建设，主持混合式教学项目1项；主持教育部产学合作项目5项，与腾讯、百度等多家企业建立良好的产学合作关系；主持省级教改项目1项，主持校级教改项目2项，获教育厅教学成果二等奖一项、校级教学成果奖多项；先后多次指导大学生数学建模、数据挖掘、人工智能竞赛多人次获奖，指导校级大学生创新创业项目等。

前言 人们身边的每一台生产设备、每一件智能终端、每一项工作流程，乃至每个人每天的生产生活过程，都不间断地产生新数据。银行、零售、互联网甚至传统的制造业累积了海量的、高增长率、多样化的数据。随着互联网和信息技术的快速发展，数据的种类和数量呈爆炸式增长，以数据为核心的信息革命已悄然发生。进行数据采集、存储、处理、分析、应用和展示，开发数据的功能，发挥数据的作用，最终实现数据的价值，对数据分析和处理提出了更高的要求。各行各业开始逐步开发和应用模型、工具和算法分析数据，从海量数据中总结出规律，辅助决策。 数据分析是大数据时代数学应用的主要方法，也是“互联网+”相关领域的主要数学方法，已经深入科学、技术、工程和现代生活的各个方面。在产品的整个生命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个阶段，都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性，数据分析成为当前企业管理过程中不容忽视的重要支撑点。有了大量完整、真实、有效数据的支撑，企业才能对未来行业的发展趋势进行有效预测，从而采取积极应对措施，制定良好战略。数据分析在各个领域的成功应用，促使企业和政府部门期望各业务部门的工作都由数据分析能力强的人员承担，更希望员工能够探索有效的数据分析方法，并根据实际应用场景分析数据，做出决策。因此，市场对毕业生的数据分析和处理能力提出了更高要求，需要具备良好数据分析技能的人才。这不仅要求学生会使用有效的数据分析工具，而且要求学生能够构建模型和理解算法本身，更需要学生具备跨学科的实践能力，将传统模型和算法逻辑应用到实际生产、生活场景，解决现实问题。 在众多编程语言中，Python语言越来越受到数据...