《Python在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用：統(tǒng)計(jì)分析方法與計(jì)量模型實(shí)踐》基于Python學(xué)習(xí)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時常用的統(tǒng)計(jì)分析方法，具體包括多元線性回歸模型擬合、多元非線性回歸模型擬合、多元統(tǒng)計(jì)分析推斷、模型變量的異方差性處理、處理面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)方法和隨機(jī)效應(yīng)方法、時間序列數(shù)據(jù)處理的有限分布滯后模型等。
　　《Python在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用：統(tǒng)計(jì)分析方法與計(jì)量模型實(shí)踐》學(xué)習(xí)內(nèi)容略過數(shù)據(jù)的獲取過程，不關(guān)注Python的爬蟲應(yīng)用，僅關(guān)注在數(shù)據(jù)獲取之后應(yīng)用Python實(shí)現(xiàn)利用不同的統(tǒng)計(jì)分析方法構(gòu)建模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律�！禤ython在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用：統(tǒng)計(jì)分析方法與計(jì)量模型實(shí)踐》共十一章的學(xué)習(xí)內(nèi)容建立在對Python應(yīng)用已有一定程度了解和掌握的基礎(chǔ)之上。如果學(xué)習(xí)者對Python了解不多，可以通過附錄部分，先學(xué)習(xí)應(yīng)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)如何搭建Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境，了解掌握Python數(shù)據(jù)處理和分析的常用算法庫和工具包。

　　人類社會發(fā)展進(jìn)程中，通過數(shù)據(jù)來研究規(guī)律并發(fā)現(xiàn)規(guī)律貫穿了始終。從進(jìn)入信息化時代開始，人類社會的各類信息系統(tǒng)就開始積累大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為了有效、充分利用這些數(shù)據(jù)支持日常管理和決策，數(shù)據(jù)分析成為越來越多崗位人員每天的基本工作。進(jìn)入數(shù)字化時代后，不僅數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)形式也越來越多，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)分析的需求也越來越強(qiáng)烈。
　　可以說，數(shù)據(jù)分析正在改變傳統(tǒng)崗位的工作方式，數(shù)據(jù)分析正成為最受人們青睞的工作崗位，數(shù)據(jù)分析能力是數(shù)字化時代各類人才的必備能力。為了增強(qiáng)學(xué)生在人才市場的競爭力，越來越多高校在基礎(chǔ)課程或?qū)�業(yè)必修、專業(yè)選修課程中加入了數(shù)據(jù)分析課程，或是至少在相關(guān)課程中加入了數(shù)據(jù)分析的教學(xué)內(nèi)容。
　　數(shù)據(jù)分析是指將某一主題相關(guān)的數(shù)據(jù)收集整合，然后利用特定的方法分析這些主題數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律或是得到結(jié)論。社會和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中針對不同主題的決策場景進(jìn)行數(shù)據(jù)分析有著不同的分析目的，分析目的不同，分析所基于的數(shù)據(jù)、方法和工具也會不同。因此，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析首先需要確定數(shù)據(jù)分析目標(biāo)。例如，企業(yè)產(chǎn)品運(yùn)營部門進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的目的之一是了解產(chǎn)品存在的問題并分析原因，然后在分析的基礎(chǔ)上思考優(yōu)化的運(yùn)營方案。再如，投資部門進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的目的之一是深入分析備選投資方案的成本、收益和風(fēng)險，以及分析哪些因素會怎樣影響投資成本、投資收益和投資風(fēng)險，以支持投資決策。
　　就數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)分析所基于的數(shù)據(jù)有簡單的數(shù)據(jù)，也有復(fù)雜的數(shù)據(jù)；有數(shù)值數(shù)據(jù)，也有文本數(shù)據(jù)；有連續(xù)數(shù)值數(shù)據(jù)，也有斷點(diǎn)數(shù)值數(shù)據(jù)；有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。就方法而言，統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析的靈魂，統(tǒng)計(jì)分析方法是常用數(shù)據(jù)分析方法。就經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析而言，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是常用的分析模型。
　　很多編程語言都可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，Python是當(dāng)前在實(shí)務(wù)應(yīng)用和課堂教學(xué)中的首選語言。這不僅因?yàn)镻ython語法簡單，代碼可讀性高，容易入門，有利于初學(xué)者學(xué)習(xí)，還因?yàn)镻ython在數(shù)據(jù)處理、分析和交互、探索性計(jì)算以及數(shù)據(jù)可視化等方面都有非常成熟的科學(xué)計(jì)算庫和工具。例如，在數(shù)據(jù)處理和分析方面，Python擁有NumPY、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、IPython等一系列非常優(yōu)秀的庫和工具。此外Python在爬蟲、Web、自動化運(yùn)維甚至游戲等諸多領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用。
　　本教材基于Python學(xué)習(xí)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時常用的統(tǒng)計(jì)分析方法，具體包括多元線性回歸模型擬合、多元非線性回歸模型擬合、多元統(tǒng)計(jì)分析推斷、模型變量的異方差性處理、處理面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)方法和隨機(jī)效應(yīng)方法、時間序列數(shù)據(jù)處理的有限分布滯后模型等。本教材學(xué)習(xí)內(nèi)容略過數(shù)據(jù)的獲取過程，不關(guān)注Python的爬蟲應(yīng)用，僅關(guān)注在數(shù)據(jù)獲取之后應(yīng)用Python實(shí)現(xiàn)利用不同的統(tǒng)計(jì)分析方法構(gòu)建模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律。本教材共十一章的學(xué)習(xí)內(nèi)容建立在對Python應(yīng)用已有一定程度了解和掌握的基礎(chǔ)之上。如果學(xué)習(xí)者對Python了解不多，可以通過附錄部分，先學(xué)習(xí)應(yīng)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)如何搭建Python數(shù)據(jù)分析環(huán)境，了解掌握Python數(shù)據(jù)處理和分析的常用算法庫和工具包。

第一章 應(yīng)用Python擬合多元線性回歸模型
第一節(jié) 多元線性回歸模型
第二節(jié) 普通最小二乘法的Python實(shí)現(xiàn)

第二章 應(yīng)用Python進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析推斷
第一節(jié) 多元統(tǒng)計(jì)分析推斷的基本原理
第二節(jié) 單個總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)的Python實(shí)現(xiàn)
第三節(jié) 置信區(qū)間
第四節(jié) 線性組合假設(shè)檢驗(yàn)

第三章 應(yīng)用Python擬合多元非線性回歸模型
第一節(jié) 標(biāo)準(zhǔn)化回歸模型
第二節(jié) 含有其他形式的回歸模型
第三節(jié) 將回歸模型用于預(yù)測

第四章 應(yīng)用Python檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定和數(shù)據(jù)問題
第一節(jié) 模型誤設(shè)
第二節(jié) 代理變量
第三節(jié) 異常觀測值

第五章 應(yīng)用Python處理含虛擬變量的多元回歸模型
第一節(jié) 自變量為二值虛擬變量的情形
第二節(jié) 自變量為多類別虛擬變量的情形
第三節(jié) 自變量為虛擬變量時的交互作用
第四節(jié) 因變量為二值虛擬變量的情形

第六章 應(yīng)用Python處理異方差性
第一節(jié) 異方差性及其影響
第二節(jié) 異方差性檢驗(yàn)
第三節(jié) 異方差性處理

第七章 應(yīng)用Python處理簡單面板數(shù)據(jù)
第一節(jié) 獨(dú)立混合橫截面數(shù)據(jù)分析
第二節(jié) 兩期面板數(shù)據(jù)分析

第八章 應(yīng)用Python估計(jì)工具變量
第一節(jié) 遺漏變量和工具變量
第二節(jié) 工具變量相關(guān)檢驗(yàn)
第三節(jié) 其他條件下的2SLS應(yīng)用

第九章 應(yīng)用Python處理多期面板數(shù)據(jù)
第一節(jié) 面板數(shù)據(jù)處理的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)方法
第二節(jié) 使用Python工具包linearmodels處理面板數(shù)據(jù)

第十章 應(yīng)用Python處理聯(lián)立方程組
第一節(jié) 聯(lián)立方程組的關(guān)鍵概念
第二節(jié) 方程組參數(shù)估計(jì)方法的Python實(shí)現(xiàn)

第十一章 應(yīng)用Python處理時間序列數(shù)據(jù)
第一節(jié) 時間序列數(shù)據(jù)分析的基本模型
第二節(jié) 不同特征的時間序列數(shù)據(jù)分析

附錄 應(yīng)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)
第一節(jié) Python概述
第二節(jié) Python數(shù)據(jù)處理和計(jì)算
第三節(jié) Python繪圖
第四節(jié) 常用Python統(tǒng)計(jì)分析語法