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在数据驱动决策的时代，Python 凭借其丰富的库生态和简洁的语法，已成为数据分析领域的首选工具。本书由具备大数据分析与工程背景的专业作者撰写，结合 11 年经验的数据科学家技术审核，系统梳理了 Python 数据分析与可视化的完整工作流，为不同基础的读者提供从入门到实战的全面指导。
全书共 9 章正文与 1 个附录，结构层层递进、逻辑清晰。开篇从数据分析师的核心认知出发，讲解数据分析的定义、重要性及决策价值，明确数据收集、清洗、探索、建模、可视化的核心步骤，同时详细说明 Python 与 Anaconda 的安装配置、Jupyter Notebook 的实操技巧，并用 IPL 板球赛事数据集完成入门实操，帮助读者快速上手。
数据获取章节聚焦高质量数据的来源与获取方法，涵盖问卷收集、网站爬虫、API 调用三大核心途径。通过 Beautiful Soup、Selenium 等库的实战案例，演示如何提取网页表格数据、新闻文本、电商产品信息，同时介绍利用专用库和 API 获取股票、空气质量、书籍评论等专业数据的方法，强调数据质量验证的关键步骤。
数据清洗与准备章节作为数据分析的核心基础，深入讲解数据验证、缺失值处理、异常值检测等关键技术。针对实际数据中常见的格式混乱、缺失、异常等问题，提供删除、填充、转换等解决方案，详解标准化、归一化等数据转换方法，以及数据整合的连接、合并、拼接操作，并介绍 Pyjanitor、Ftfy 等高效清洗库的应用。
探索性数据分析章节通过描述性统计、分布分析、相关性分析等方法，帮助读者挖掘数据隐藏规律。结合直方图、散点图、热图等可视化工具，展示单变量、双变量、多变量分析的实现方式，引入聚类分析与自动 EDA 工具（D-tale、Pandas-profiling），并通过零售、医疗、金融、制造等行业案例，强化实战应用能力。
统计分析章节构建数据分析的理论基础，涵盖描述统计、概率分布（正态分布、泊松分布等）、假设检验（t 检验、卡方检验、方差分析）等核心内容。详解回归分析、相关性分析的实现逻辑，介绍 Scipy、Statsmodels 等专业库的使用，帮助读者建立统计思维，实现从数据描述到规律推断的跨越。
时间序列分析与预测章节针对时序数据的特殊性，讲解平稳性检验、趋势与季节性分解、自相关分析等关键概念。通过移动平均、指数平滑、ARIMA、FBProphet 等模型，结合空气质量数据集演示短期与长期预测的实现流程，引入模型评估指标与自动时序库，提升预测准确性与效率。
信号处理章节拓展数据分析的应用边界，聚焦音频数据处理。讲解采样率、振幅、频谱图等核心概念，利用 Librosa 库实现音频信号的时频域转换、特征提取（MFCC），并基于 Hugging Face 生态实现语音识别与转录的端到端开发，展现 Python 在非结构化数据处理中的优势。
真实世界数据集分析章节强调技术落地能力，通过世界银行 GDP 数据集完整演示数据分析全流程。同时引入 Julius 等 AI 辅助工具与 Mito、PyGWalker 等低代码 / 无代码工具，对比传统编程与高效工具的应用场景，帮助读者提升工作效率，适应多样化的数据分析需求。
附录部分提供 Python 编程速查手册，涵盖语法基础、数据结构、控制流、函数、面向对象编程、异常处理等核心知识点，为读者提供便捷的参考工具。
本书的核心特色在于理论与实战的深度结合，每个技术点均配有可复现的代码示例与真实数据集，同时兼顾传统编程与低代码工具的应用，适合数据分析师、数据科学家、开发工程师等专业人士，也可作为高校相关专业的教学参考用书。通过本书的学习，读者能够系统掌握 Python 数据分析的核心技能，实现从数据获取到洞察输出的全流程自主实现，为业务决策提供科学支撑。