本书从Python的相关技能开始，介绍使用Python进行数据分析的知识、技术和技能。本书主要包括安装、配置Python及第三方扩展包的方法；Python语言基础；使用Python进行数据分析的基本方法；使用numpy进行数据分析的基本方法；使用pandas进行数据分析的基本方法和数据可视化技术。
本书为新形态一体化教材，配有丰富的教学资源，包括微课教学课件、案例素材、课后习题及习题答案等。与本书配套的数字课程已在“智慧职教”（www.icve.com.cn）网站上线，学习者可以登录网站进行学习，也可以通过扫描书中二维码观看教学视频，详见“智慧职教服务指南”。
本书适合Python初、中级用户使用，可作为高职院校软件技术专业、大数据技术与应用专业的专业教材，也可供软件设计学习者参考使用。
- 目录
- 前辅文
- 项目1 搭建Python 数据分析开发环境
- 1.1 情境描述
- 1.2 任务分析
- 1.3 任务实施：安装并配置Python 开发环境
- 1.3.1 安装Microsoft Visual C++Build Tools
- 1.3.2 安装Python
- 1.3.3 设置环境变量
- 1.3.4 安装numpy
- 1.3.5 安装pandas
- 1.3.6 安装Matplotlib
- 1.4 拓展任务：安装Anaconda 开发环境
- 1.5 知识储备
- 1.5.1 IDLE 开发环境介绍
- 1.5.2 使用pip 进行第三方库管理
- 1.5.3 Anaconda 开发环境介绍
- 1.5.4 使用conda 进行第三方库管理
- 1.6 课后练习
- 项目2 点餐系统
- 2.1 情境描述
- 2.2 任务分析
- 2.3 任务实施
- 2.3.1 设计入口程序
- 2.3.2 设计费用计算函数
- 2.3.3 设计点餐模块
- 2.3.4 设计打印报告模块
- 2.3.5 设计导出报表模块
- 2.3.6 退出程序
- 2.4 知识储备
- 2.4.1 Python 解释器
- 2.4.2 引入模块
- 2.4.3 语言基础
- 2.4.4 控制流
- 2.4.5 三元表达式
- 2.4.6 文件操作
- 2.5 课后练习
- 项目3 景区游客量统计
- 3.1 情境描述
- 3.2 任务分析
- 3.3 任务实施：使用Python 实现
- 3.3.1 计算九寨沟的游客总量
- 3.3.2 计算其他景区的游客总数
- 3.4 任务实施：使用numpy 和pandas包实现
- 3.4.1 使用numpy 包实现
- 3.4.2 使用pandas 包实现
- 3.4.3 3 种实现方法的比较
- 3.5 知识储备
- 3.5.1 数据分析技术简介
- 3.5.2 CSV 文件介绍
- 3.5.3 Excel 文件介绍
- 3.5.4 Python 常用数值类型
- 3.5.5 字符串类型
- 3.5.6 布尔值类型
- 3.5.7 日期和时间类型
- 3.5.8 元组
- 3.5.9 列表
- 3.5.10 字典
- 3.5.11 集合
- 3.6 课后练习
- 项目4 新浪股票分析
- 4.1 情境描述
- 4.2 任务分析
- 4.3 任务实施
- 4.3.1 计算收盘价常用统计量
- 4.3.2 计算股价最高值和最低值
- 4.3.3 计算成交量加权平均价
- 4.3.4 “周末效应”分析
- 4.4 知识储备
- 4.4.1 numpy 简介
- 4.4.2 使用numpy 数组对象
- 4.4.3 使用numpy 的函数读写文件
- 4.5 课后练习
- 项目5 井下环境监测数据处理
- 5.1 情境描述
- 5.2 任务分析
- 5.3 任务实施
- 5.3.1 井下温度缺失值和异常值处理
- 5.3.2 处理其余井下环境指标数据
- 5.3.3 使用pandas 处理缺失数据
- 5.4 知识储备
- 5.4.1 pandas 介绍
- 5.4.2 pandas 的Series 对象
- 5.4.3 pandas 的DataFrame 对象
- 5.4.4 使用pandas 的函数读写文件
- 5.5 课后练习
- 项目6 超市商品销售额相关性分析
- 6.1 情境描述
- 6.2 任务分析
- 6.3 任务实施
- 6.3.1 分析水果和化妆品销售额的相关性
- 6.3.2 分析化妆品和蔬菜的相关性
- 6.3.3 分析化妆品和海鲜销售额的相关性
- 6.3.4 使用pandas 分析多种商品销售额的相关性
- 6.4 知识储备
- 6.4.1 方差、标准差、协方差、相关系数
- 6.4.2 使用 Matplotlib 进行数据可视化
- 6.5 课后练习
- 参考文献
