"《誰說菜鳥不會數據分析》繫列自面世以來贏得眾多有分量的行業獎項，影響幾十萬讀者Python篇繫“小蚊子數據分析”團隊精心打磨的又一力作瀋浩教授、《數據化管理》作者黃成明、《統計之美》作者李艦博士、張文肜博士、“路人甲TM”等專家力薦"

●第1章  數據分析概況 /11.1  數據分析定義（What） /21.2  數據分析作用（Why） /41.3  數據分析步驟（How） /51.3.1  明確分析目的和思路 /61.3.2  數據收集 /71.3.3  數據處理 /91.3.4  數據分析 /91.3.5  數據展現 /101.3.6  報告撰寫 /101.4  數據分析的三大誤區 /121.5  常用的數據分析工具 /131.5.1  Excel /131.5.2  SPSS /141.5.3  R語言 /151.5.4  Python語言 /16第2章  Python 概況 /172.1  Python簡介 /182.2  Python特點 /192.3  Python模塊 /202.3.1  函數 /202.3.2  模塊 /242.4  Python使用場景 /272.5  Python 2與Python 3 /282.6  Python與數據科學 /292.7  Anaconda簡介 /302.8  安裝Anaconda /312.8.1  下載Anaconda /312.8.2  安裝Anaconda /332.9  使用Anaconda /372.9.1  PyCharm 與Spyder /372.9.2  Anaconda 開始菜單 /382.9.3  Spyder 工作界面簡介 /392.9.4  項目管理 /402.9.5  代碼提示 /432.9.6  變量瀏覽 /442.9.7  圖形查看 /442.9.8  幫助文檔 /45第3章  編程基礎 /473.1  數據類型 /483.1.1  數值型 /483.1.2  字符型 /503.1.3  邏輯型 /563.2  賦值和變量 /573.2.1  賦值和變量 /573.2.2  變量命名規則 /583.3  數據結構 /593.3.1  列表 /593.3.2  字典 /633.3.3  序列 /663.3.4  數據框 /723.3.5  四種數據結構的區別 /803.4  向量化運算 /813.5  for 循環 /833.6  Python 編程注意事項 /87第4章  數據處理 /904.1  數據導入與導出 /914.1.1  數據導入 /914.1.2  數據導出 /994.2  數據清洗 /1004.2.1  數據排序 /1014.2.2  重復數據處理 /1024.2.3  缺失數據處理 /1064.2.4  空格數據處理 /1094.3  數據轉換 /1104.3.1  數值轉字符 /1104.3.2  字符轉數值 /1124.3.3  字符轉時間 /1134.4  數據抽取 /1154.4.1  字段拆分 /1164.4.2  記錄抽取 /1214.4.3  隨機抽樣 /1274.5  數據合並 /1304.5.1  記錄合並 /1304.5.2  字段合並 /1334.5.3  字段匹配 /1354.6  數據計算 /1404.6.1  簡單計算 /1404.6.2  時間計算 /1414.6.3  數據標準化 /1424.6.4  數據分組 /144第5章  數據分析 /1485.1  對比分析 /1495.2  基本統計分析 /1525.3  分組分析 /1555.4  結構分析 /1585.5  分布分析 /1595.6  交叉分析 /1625.7  RFM 分析 /1645.8  矩陣分析 /1735.9  相關分析 /1765.10  回歸分析 /1785.10.1  回歸分析簡介 /1785.10.2  簡單線性回歸分析 /1805.10.3  多重線性回歸分析 /185第6章  數據可視化 /1896.1  數據可視化簡介 /1906.1.1  什麼是數據可視化 /1906.1.2  數據可視化常用圖表 /1906.1.3  通過關繫選擇圖表 /1916.2  散點圖 /1926.3  矩陣圖 /2036.4  折線圖 /2106.5  餅圖 /2156.6  柱形圖 /2176.7  條形圖 /222

本書從解決工作實際問題出發，提煉總結工作中Python 常用的數據處理、數據分析實戰方法與技巧。本書力求通俗易懂地介紹相關知識，在不影響學習理解的前提下，盡可能地避免使用晦澀難懂的Python 編程、統計術語或模型公式。本書定位是帶領Python 數據分析初學者入門，並能解決學習、工作中大部分的問題或需求。入門後如還需要進一步進階學習，可自行擴展閱讀相關書籍或資料，學習是永無止境的，正所謂“師傅領進門，修行在個人”。

方小敏，張文霖著 著

"前    言《誰說菜鳥不會數據分析》繫列圖書自上市以來，已擁有數十萬讀者與粉絲，口口相傳，成為職場人士案頭推薦的參考用書。同時非常榮幸地獲得書刊發行業協會授予的“全行業優秀暢銷品種”稱號，這離不開廣大讀者的厚愛與支持。有讀者告訴我們，每次閱讀都會有新的體會與收獲，這讓我們很開心。隨著雲計算、互聯網、電子商務和物聯網的飛速發展，世界已經逐步邁入大數據時代。數據分析、機器學習等數據科學技術也相應流行起來，主流的數據科學技術，都將Python 作為主要的計算工具。Python 越來越被大家熟悉和認可，成為數據分析師的新寵兒，特別是在互聯網行業。市面上Python 數據分析的相關書籍基本上多數由IT 人員編寫，寫作角度相對側重技術層面，很多基礎知識點和編寫的代碼並無詳細介紹，並且在數據分析思維體繫方面相對薄弱，學習門檻非常高，讓非IT 專業朋友等