前言

随着互联网的飞速发展，人们在互联网上的行为产生了海量数据，对这些数据的存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中，数据分析与可视化技术可以帮助人们对庞大的数据进行分析，找到有价值的信息和规律，使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据科学领域，Python语言由于其简单易用、第三方库强大的特点，深受数据分析人员的青睐。

因此，本书从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍了数据分析和可视化的原理与方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。

本书内容

第1章： 数据分析与可视化概述，主要介绍数据分析与可视化的基本内容、数据分析与数据挖掘的关系、数据分析与可视化常用的工具、Python数据分析与可视化的主要库、Anaconda的安装以及JupyterNotebook的基本使用方法。

第2章： Python编程基础，主要介绍Python语言的基本语法、内建数据结构、函数以及文件操作。

第3章： NumPy数值计算基础，主要介绍数组及其索引、数组运算、数组读写及常用的统计与分析方法。 

第4章： Pandas统计分析基础，主要介绍Pandas数据结构、索引操作、数据编辑与查询、分组汇总聚合、透视表以及Pandas的简单绘图。 

第5章： Pandas数据载入与预处理，主要针对数据预处理阶段的需求，介绍使用Pandas载入数据、合并数据、数据清洗、数据标准化及数据转换的典型方法。

第6章： Matplotlib数据可视化基础，主要介绍Pyplot绘图的基本语法、常用参数设置和各类常用图形的绘制。

第7章： Seaborn数据可视化，主要介绍Seaborn可视化中的风格与主题设置及常见绘图的基本用法。

第8章： pyecharts数据可视化，主要介绍pyecharts的安装与导入、绘图主要过程以及柱状图、饼图、K线图、仪表盘、词云、平行坐标图、桑基图、地图及组合图表的绘制方法。

第9章： SciPy科学计算，主要介绍SciPy中的常数和特殊函数、线性代数运算、优化、稀疏矩阵处理、简单的图像处理及信号处理等内容。

第10章： 统计与机器学习，主要介绍sklearn库的基本功能、典型的回归分析、分类、聚类算法以及主成分分析方法。

第11章： 时间序列数据分析，主要介绍时间序列数据分析的基本方法，包括Pandas中的日期型数据、日期的范围和频率、时期的操作以及平稳序列的基本检验方法。

第12章： 本文数据分析，主要介绍文本数据挖掘的过程与任务、文本分析的主要方法及文本分析中典型的分类、聚类和文本可视化方法。

第13章： 图像数据分析，主要介绍OpenCV的导入、图像的基本操作、SIFT特征点和LBP纹理特征的提取及图像的特征点匹配。

第14章： 综合案例，主要介绍针对职业人群的体检数据分析、全球气温异常数据分析和红酒数据分析三个综合案例，结合前面章节介绍的数据分析和数据可视化技术，进行数据分析。

与第2版相比，第3版有如下调整。

 结构调整： 优化章节顺序，重构数据分析与可视化内容的体系架构。

 内容完善： 修订示例代码，强化关键知识点的讲解与实际应用方法。

 新增内容： 增补典型回归分析方法及模型评估与选择部分的内容。

 领域扩展： 新增时间序列分析和文本数据分析两大专题。

本书特色

（1） 体系完整，搭建全链路知识框架。

从数据分析基础概念、Python编程基础逐步深入，覆盖NumPy、Pandas等核心库用法，延伸至机器学习、时序分析、文本与图像分析，14大章节逻辑连贯，构建从理论到实操的完整知识体系，兼顾基础入门与进阶提升。

（2） 内容升级，适配多元应用场景。

本版深度优化章节架构，修订示例代码并强化知识点应用，新增时间序列、文本数据分析专题，增补回归分析与模型评估内容，覆盖数值计算、数据预处理、可视化绘图等多领域，适配高校教学与职场业务分析需求。

（3） 聚焦实操，实现知识高效转化。

聚焦数据分析与可视化三大核心模块，结合大量代码示例拆解实用技巧，搭配体检数据分析、全球气温异常数据分析和红酒数据分析三大真实业务综合案例，手把手指导数据处理全流程，帮助读者快速将理论知识落地为实际问题解决能力。

（4） 智能赋能，低门槛掌握高效方法。

增设AI辅助数据分析与可视化实战内容，依托智能工具实现数据预处理、趋势预测等全流程高效作业，结合小费数据、自行车租赁等真实场景案例，展示AI赋能核心逻辑，助力读者低门槛掌握智能数据分析方法，提升实操效率与专业输出能力。

本书配套资源

为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表和750分钟的视频讲解。

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本书由西北师范大学教授魏伟一、李晓红、张迪和高志玲共同编写。由于作者水平有限，书中难免存在疏漏和不足之处，敬请读者批评指正。

编者2026年2月于西北师范大学