本书共有8个章节，包括数据分析基础、初识Python、Python基础与数据抓取、数据预处理、探索性数据分析、数据可视化包MatpLotLib、数据库类型、数据挖掘工具，提供了丰富的学习内容，力求为读者打造一本“入门学习＋应用＋实践一体化”的 Python数据分析图书。

第1章数据分析基础
1.1 数据分析的概念
1.2 数据分析的重要性
1.3 数据分析的基本流程
1.4 数据分析的常用工具
 
第2章 初识Python
2.1 Python概述
2.2 搭建Python运行环境
2.3 PyCharm集成开发环境.
2.4科学计算工具
 
第3章 Python基础与数据抓取
3.1 数据结构及方法
3.2 控制流
3.3字符串处理方法
3.4自定义函数
 
第4章数据预处理
4.1 数据清洗
4.2 数据集成
4.3 数据归约
4.4 数据转换
4.5 Python主要数据预处理函数
 
第5章 探索性数据分析
5.1 异常值分析
5.2 缺失值分析
5.3 分布分析
5.4 相关性分析
5.5 对比分析
5.6 统计量分析
5.7 周期性分析
5.8 贡献度分析
 
第6章 数据可视化包MatpLotlib
6.1  Matplotlib绘图基础
6.2Matplotlib常用图形绘制
 
第7章 数据库类型
7.1 关系型数据库
7.2 关系型数据库与非关系型数据库的关系
7.3 SQLite
7.4 MySQL
 
第8章 数据挖掘工具
8.1 数据挖掘工具分类
8.2 数据挖掘经典算法
8.3 免费数据挖掘工具
8.4 Git和GitHub项目数据挖掘工具
8.5 Python数据挖掘工具
 
参考答案
 
参考文献