内容提要 本书讲解数据分析基础知识，并针对Python数据分析与可视化的初学者介绍相关方法及概念。本书共含9章，内容包含数据分析概述、数据集的获取与存储、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，以及就业分析和电商数据分析两个综合实战项目。 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。 前言 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，对它们加以汇总并理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。简单地说，数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机出现，实际操作才成为可能。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 如今，数据分析师这一岗位出现在越来越多的招聘需求中，相应地，“数据分析与可视化”也成为各高校计算机等专业的必修课程。在我们日常的学习和工作中，数据分析也起着潜移默化的作用，能帮助我们提高效率。本书旨在帮助具有Python基础的读者了解并掌握使用Python进行数据分析的基本操作技能。同时，书中有大型数据分析实战案例，能帮助读者掌握更多数据分析实战技巧，以达到“学而会、会而用”的目的。 本书围绕着基本知识、主要方法、数据预处理、可视化及数据挖掘基础展开论述，其目的是使读者掌握数据分析与可视化的原理及基本方法，因此本书适合广大计算机编程爱好者阅读、学习。读完本书，读者能够向更深领域拓展学习。全书共9章。前6章主要讲述Python在数据分析领域的应用与常用扩展库的使用；第7章讲述机器学习与数据挖掘主要算法；第8章和第9章为综合实战项目，用于巩固前面所学知识点。本书内容由易到难、由浅入深，习题类型涵盖填空题、选择题、…