本书以Python作为数据分析的工具，系统地介绍数据分析所需的核心知识点，为书中的数据分析任务提供分析说明、代码示例和极为详细的代码注释，对于代码中出现的重要知识点会细心地为读者标注出相关内容在书中出现的章节位置。

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作者根据自己多年的前后端开发经验，站在完全零基础读者的角度，详尽介绍了Pytho数据分析的基础知识，以及大量的开发技巧，全书围绕着“数据分析三剑客（NumPy、Pandas、Matplotlib）”进行细致的介绍。这三款工具的知识点非常多，本书尽量系统细致地介绍最精华的知识点，以便为读者构建一个完善的知识体系，并且为后续的工作打下坚实的基础。 每一章后面的实战题以及练习题，经过精心设计，可以锻炼读者的数据分析实战能力，对于巩固基础以及锻炼技术是非常有帮助的。

作者根据自己多年的前后端开发经验，站在完全零基础读者的角度，详尽介绍了Pytho数据分析的基础知识，以及大量的开发技巧，全书围绕着“数据分析三剑客（NumPy、Pandas、Matplotlib）”进行细致的介绍。这三款工具的知识点非常多，本书尽量系统细致地介绍最精华的知识点，以便为读者构建一个完善的知识体系，并且为后续的工作打下坚实的基础。 每一章后面的实战题以及练习题，经过精心设计，可以锻炼读者的数据分析实战能力，对于巩固基础以及锻炼技术是非常有帮助的。

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Python解决数据分析中的实际问题。 本书适合作为高等院校工商管理类研究生、本科生的数据分析课程教材，还适合作为金融行业人员的参考资料。

Python作为一种程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。 本书就是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组和Pandas入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、Python生态系统的外部环境和云计算、性能优化及分析、并发性等内容。在本书的最后，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。

《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视表、处理日期与时间、Scikit-Learn机器学习模块、Matplotlib模块入门、Matplotlib模块进阶、Seaborn图表、Plotly图表、Bokeh图表、Pyecharts图表等内容，以及4个项目实战综合案例。书中所有知识结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可轻松领会Python数据分析程序开发的精髓，从而快速提升数据分析开发技能。

《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章，包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测，以及客户价值分析。

本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。

本书展示如何用 Python 程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括 ：Python 基础知识介绍、CSV 文件和 Excel 文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。本书适合数据分析与处理工作相关人员。