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为什么要写这本书
随着信息技术和人工智能产业的蓬勃发展，数据成为时代发展下的珍贵资源。各行各业通过数据分析技术挖掘数据的价值，数据分析技术在许多领域如医疗健康、交通出行、商业策略、经济金融、城乡规划、气象变化、科学研究以及自动化办公等大放异彩，取得了巨大的成功，因此无论是工业界还是学术界，对数据分析人才的需求都十分迫切。
本书选择Python作为数据分析的利器。Python作为一门简单易用的编程语言，又因其具有众多功能强大的第三方库而被广泛应用于人工智能领域，许多与人工智能关联的框架都是以Python作为主要语言进行开发。数据分析与人工智能等相关领域密不可分，数据分析中可以应用相应的智能算法辅助决策，人工智能也离不开对数据的分析与处理，因此使用Python作为数据分析的工具能很好地适应智能产业时代的发展，并且Python与其他学科有很好的交融性、适应性。
由于知识更新迭代的速度日新月异，本书编写的目的不仅仅是希望让读者掌握本书介绍的Python数据分析知识，更希望的是读者能够掌握学习数据分析的技巧，重视编程能力提升，让读者在掌握本书知识内容的情况下，无论是继续学习数据分析相关知识，还是想拓展涉及更多更深的Python应用领域（如人工智能、机器学习方向），都能够有扎实的基础。
本书内容与特色
全书共分为3篇：初识篇、基础篇和进阶篇。初识篇包括第12章，主要介绍数据分析和Python的相关基础概念，一些数据分析的具体应用场景以及Python的集成开发环境；基础篇包括第39章，主要介绍Python的基础语法，自动化办公的基础操作，借助Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，数据分析的核心库NumPy和Pandas，提供了大量详实有趣的编程和数据分析示例；进阶篇包括第10~11章，主要介绍了机器学习的入门基础理论知识和代码实现，监督学习和无监督学习的各种典型算法，涉及机器学习和数据挖掘的常用库scikit-learn以及神经网络框架PyTorch等的使用，还介绍了编程算法中的动态规划，数据分析的实战例子。
由于不同的读者对Python代码的接受程度不一样，知识基础也不一样，因此为了让读者尽可能地能够轻松理解全书内容，没有专业障碍地进行全书内容学习，笔者尽量地站在读者的角度进行全书的写作。本书以通俗的话语为读者进行内容的阐释，对于书中所举的数据分析任务提供分析说明和示例代码，在代码中也有着极为详细的注释，如果书中后面内容的代码使用了前面内容介绍的知识，还会细心地为读者标注相关内容在书中出现的章节位置，以希望减轻读者的代码阅读负担，提高读者的工作效率，节省读者的时间。
读者对象
本书面向的读者是初学者，可以作为高等院校各专业的数据分析课程教材，也可以作为广大数据分析从业者、爱好者、办公人员、科研人员的参考和学习用书。