本书根据大多数软件公司对Python数据分析和可视化的需求，面向Python初学者讲述爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等方面的技术和实践案例。全书共13章：第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象编程思想、Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述NumPy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8、9章为数据分析高级技能篇，主要通过爬取技术博客案例讲述基于Scrapy爬虫框架的实用技巧，以及数据分析的常用方法；第10～13章为综合案例篇，主要讲述图书分析案例、二手房数据分析案例、股票数据分析案例和基于sklearn库的机器学习相关实践，涉及线性回归分析、岭回归分析、SVM分类、KNN分类和逻辑回归等机器学习算法。本书语言通俗易懂，案例丰富，适合想要入职数据分析岗位的新手、大学生以及欲转行进入大数据分析领域的从业人员使用，也可以作为大专院校或培训机构的教学用书。

本书讲解数据分析基础知识，针对数据分析与可视化的初学者介绍相关方法及概念。 全书共分9章，内容包含数据分析概述、数据集的存储与读取、NumPy数组与矩阵运算、Pandas高性能的数据结构和数据分析工具、数据预处理、Matplotlib可视化绘图、机器学习与数据挖掘以及就业分析综合实战和电商数据分析两项综合实战。 本书可作为高等院校计算机、大数据相关专业的教材，也可作为数据分析从业人员的参考用书。

本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。通过阅读本书，读者可以从容地处理数据，高效地完成数据分析工作。本书共9章，主要内容包括不同场景下的数据分析方法，从业者应具备的数据分析基本知识，数据分析师应具有的思维方式，海盗法则和指标体系建模，用户画像赋能数据分析，数据可视化的实操技巧等。 本书不仅适合产品经理、运营人员、市场营销人员阅读，还适合数据分析人员阅读。

本书通过实战案例和可视化的图形讲解数据分析的知识。通过阅读本书，读者可以从容地处理数据，高效地完成数据分析工作。本书共9章，主要内容包括不同场景下的数据分析方法，从业者应具备的数据分析基本知识，数据分析师应具有的思维方式，海盗法则和指标体系建模，用户画像赋能数据分析，数据可视化的实操技巧等。 本书不仅适合产品经理、运营人员、市场营销人员阅读，还适合数据分析人员阅读。

Python 数据分析与可视化实践基于 Python 语言，结合实际的数据集，介绍如何对数据进行可视化分析。Python 数据分析与可视化实践主要包含 3 个 部分。第一部分为 Python 数据可视化基础篇：主要介绍 Python 基础内容、Numpy 和 Pandas 数据操作， 以及 Matplotlib 数据可视化内容；第二部分为 Python 数据可视化提高篇：主要介绍 Python 的 Seaborn、 plotnine、Networkx、igraph、plotly、Bokeh、pyecharts 库中的数据可视化功能；第三部分为 Python 数据 可视化分析实战篇：通过 4 个完整的数据可视化分析案例，详细地介绍了 Python 中数据分析、机器学习 与可视化相结合的应用等内容。

Python 数据分析与可视化实践基于 Python 语言，结合实际的数据集，介绍如何对数据进行可视化分析。Python 数据分析与可视化实践主要包含 3 个 部分。第一部分为 Python 数据可视化基础篇：主要介绍 Python 基础内容、Numpy 和 Pandas 数据操作， 以及 Matplotlib 数据可视化内容；第二部分为 Python 数据可视化提高篇：主要介绍 Python 的 Seaborn、 plotnine、Networkx、igraph、plotly、Bokeh、pyecharts 库中的数据可视化功能；第三部分为 Python 数据 可视化分析实战篇：通过 4 个完整的数据可视化分析案例，详细地介绍了 Python 中数据分析、机器学习 与可视化相结合的应用等内容。

本书以项目为导向，由浅入深地介绍Excel在数据分析与可视化方面的应用。全书以“自动售货机”产品销售为主线，共分7个项目。项目1介绍了某企业“自动售货机”的经营困惑，以及“自动售货机”数据分析的流程；项目2为商品的整体销售情况分析；项目3为区域销售情况分析；项目4为商品库存的分析；项目5为用户行为的分析；项目6为商品销售量的预测；项目7介绍了“自动售货机”周报的撰写。项目2～项目7都包含了技能拓展和技能训练，可以帮助读者巩固所学的内容。 本书可作为高校数据分析类课程的教材，也可作为数据分析爱好者的自学用书。

本书从Power BI概述及对Power BI进行基本操作讲起，逐步展开，依次讲解输入和连接数据、数据的清洗和整理、管理行列数据、建立数据分析模型、创建与修饰可视化报表、数据可视化报表高阶应用、常用视觉对象类型、Power BI在线服务、Power BI实战演练等，形成了一套结构清晰、内容丰富的Power BI知识体系。 通过对本书的学习，读者可以从烦琐的数据处理和报表编制中解脱，快速从海量数据中抽取关键信息并制作令人惊艳的交互式商业报告，此外，还可以将报告通过PPT或网络与他人分享，实现自我价值的提高，为企业决策提供助力。

数据图表是数据分析与可视化常见的表现形式，它不但能直观地显示复杂的数据，高效地表达观点，而且能启发读者思考数据的本质、分析数据并揭示数据背后的规律和问题。 本书分为3 篇（共11 章），分别是基础篇、进阶篇和实战篇，摒弃以往的说明书式教学，由浅入深，遵循"以点及线，以线及面”的对比学习方法。另外，书中有大量职场案例和好看的图表模板可以直接应用到实际工作中，使读者即学即用。 本书适用于各个层次的Excel 用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中高级用户的参考手册。同时，本书适合财务岗位、商务岗位、销售数据统计岗位、HR 岗位等需要用图表进行数据分析的工作人员阅读。

数据图表是数据分析与可视化常见的表现形式，它不但能直观地显示复杂的数据，高效地表达观点，而且能启发读者思考数据的本质、分析数据并揭示数据背后的规律和问题。 本书分为3 篇（共11 章），分别是基础篇、进阶篇和实战篇，摒弃以往的说明书式教学，由浅入深，遵循"以点及线，以线及面”的对比学习方法。另外，书中有大量职场案例和好看的图表模板可以直接应用到实际工作中，使读者即学即用。 本书适用于各个层次的Excel 用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中高级用户的参考手册。同时，本书适合财务岗位、商务岗位、销售数据统计岗位、HR 岗位等需要用图表进行数据分析的工作人员阅读。