PYTHON數據分析

黨的二十大報告指出，推動戰略性新興產業融合集群發展，構建人工智能等一批新的增長引擎。我們身處人工智能與大數據時代，其中數據分析占有非常重要的地位。數據分析簡單來說是對具體數據進行詳細的分析，而專業來說是指用適當的統計分析方法對所收集的大量數據進行分析，從而提取有用信息，形成結論並對數據進行更為詳細的研究和概括總結。數據分析的目的其實就是把隱藏在大量雜亂無章的數據中的信息進行集中、萃取和提煉，以便找出所研究對象的內在規律。通過數據分析，可以得到過去發生了什麽，為什麽會發生，未來會發生什麽。通過數據分析，可以進行分類和預測，發現關聯規則，形成推薦系統，將數據縮減和降維，進行數據探索和可視化。在實用中，數據分析可以幫助人們做出判斷，以便采取適當行動。而且數據分析是有組織、有目的地進行數據收集和分析，使之成為信息，從而提升數據利用的有效性的過程。
《Python數據分析》可以作為計算機及相關專業的本科教材，也可以作為計算機及相關專業從業人員的自學參考用書。
《Python數據分析》以Python為承載語言，第2、3章包含了Python編程基礎。為了更有效地處理數據，在第4章介紹了Python內存模型，並在第5章介紹了面向對象的基礎知識。接下來是數據分析的整體流程，第6章介紹了數據獲取，第7章介紹了用Numpy進行數據處理，第8章介紹了數據可視化，並在第9章介紹了采用Python進行數據分析的非常主要工具Pandas。最後將所有知識進行整合，在第10章列舉了一個綜合案例。以上內容是《Python數據分析》的主要構成部分。
特別提出，為了與全球知識接軌，《Python數據分析》引入了Kaggle學習平台的大量相關內容。Kaggle學習平台是一個數據發掘和預測競賽的在線平台，為初學者提供了很多教程、案例和數據。
《Python數據分析》重點在於使用Python語言進行數據分析，如果已經學習過一門程序設計語言（例如C語言），對程序設計的基本用法已經掌握，將會對《Python數據分析》內容的理解起到積極作用。