前言

Python数据分析通过一系列强大的库和工具简化了数据处理流程，其应用场合非常广泛。在医疗健康领域，它用来进行疾病预测、患者数据分析及基因序列分析；社交媒体公司利用Python分析用户行为，优化用户体验；电子商务平台使用Python进行销售趋势分析、客户细分以及个性化推荐系统的开发。总之，无论是在科研、工程还是商业决策中，Python数据分析都发挥着重要作用，成为推动数据驱动决策的关键力量。掌握Python数据分析技能，不仅能提高工作效率，还能为企业带来更精准的市场洞察力和竞争力。

Python之所以适合数据分析，是因为其拥有强大的库支持，如Pandas和NumPy可以简化数据处理，Matplotlib便于数据可视化。Python语法简洁易学，降低了入门门槛，其跨平台兼容性及活跃的社区支持也使得解决问题更为便捷。无论是数据清洗、数据分析还是机器学习，Python都能高效完成。

本书首先介绍Python程序设计的相关知识，然后介绍扩展库NumPy、Pandas、Matplotlib,最后进行scikitlearn机器学习实战，探索其部分核心算法，包括线性回归分析、聚类分析、决策树分类、朴素贝叶斯分类、协同过滤算法推荐。本书适合研究生、本科生及对Python语言和Python数据分析感兴趣的读者使用。

本书的教学资源丰富，提供配套的教学资源，包括PPT、习题解答、微课视频、教学大纲、教案、例题代码等，方便教师和学生使用。另外，本书采用通俗易懂的语言介绍Python语言和相关扩展库的语法知识，通过大量的实际案例引导读者逐步掌握知识点，并使用丰富的图表和代码示例增强直观性。在强调关键概念的同时，本书保持逻辑清晰，避免过度复杂的术语可读性好，使初学者也能轻松上手。

本书共15章，由汪小燕、夏敏两位老师共同编写，其中，汪小燕编写第1～7章、第10～15章，夏敏编写第8～9章。由于编者水平有限，书中难免有不当和疏漏之处，恳请读者批评指正。

编者2026年1月