本書以Python作為數據分析的工具，系統地介紹數據分析所需的核心知識點，為書中的數據分析任務提供分析說明、代碼示例和極為詳細的代碼注釋，對于代碼中出現的重要知識點會細心地為讀者標注出相關內容在書中出現的章節(jié)位置。
全書共11章，分為3篇：初識篇、基礎篇和進階篇。初識篇（第1和2章），主要介紹數據分析和Python的相關基礎概念，一些數據分析的具體應用場景及Python的集成開發(fā)環(huán)境；基礎篇（第3~9章），主要介紹Python的基礎語法，自動化辦公的基礎操作，數據可視化庫Matplotlib和Seaborn，數據分析的核心庫Numpy和Pandas，提供了大量翔實有趣的編程和數據分析示例；進階篇（第10和11章），主要介紹了機器學習的入門基礎理論知識和代碼實現，監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的各種典型算法，涉及機器學習和數據挖掘的常用庫scikit-learn及神經網絡框架PyTorch等的使用，還介紹了編程算法中的動態(tài)規(guī)劃，數據分析的實戰(zhàn)例子。
本書面向初學者，可以作為高等院校各專業(yè)的數據分析課程教材，也可以作為廣大數據分析從業(yè)者、愛好者、辦公人員、科研人員的參考和學習用書。