本课程重点介绍Python语言数据处理与数据分析方面及可视化的应用技巧，内容涉及数据收集与整理、数据分析软件介绍、Python编程分析基础、数据的探索性分析、数据的可视化分析、数据的统计分析及可视化、数据的模型分析及可视化、数据的预测分析及可视化、数据的决策分析及可视化、数据的在线分析及可视化等案例数据分析方面的内容。

  课程共10章内容，其中第1～3章主要讲解数据分析的一些基础知识，重点介绍如何进行数据的收集、整理和分析，以及Python数据的处理和编程技巧；第4～7章主要讲解数据分析的一些常用数据分析方法，如数据的可视化、基本数据分析方法和模型分析；第8～10章介绍数据的一些简单预测决策方法，并给出了一些应用Python方法的数据在线分析案例。

  课程内容丰富，图文并茂，可操作性强且便于查阅，主要面向希望应用Python进行数据分析的读者，能有效地帮助读者提高数据处理与分析及可视化的水平，提升工作效率。本书适合各个层次的数据分析用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册，同时也可作为各大中专院校和培训班的数据分析教材。

 众所周知，数据分析是以数理统计为基础，应用统计学的基本原理和方法，结合计算机对实际资料和信息进行收集、整理和分析的一门科学。因此，它的原理较为抽象，对学生的数学基础要求也较高，教学中存在着大量的数学公式、数学符号、矩阵运算和统计计算，必须借助于现代化的计算工具和软件。

 最好有一定的统计分析基础和Python编程基础！

 为方便读者学习和使用Python的数据分析技术，本书具有三大优点。

（1）使用Python科学计算发行版Anaconda，方便数据分析者使用。

  该版本可从https://www.anaconda.com/下载安装并直接使用。

(2)公开了本书自编函数的源代码，使用者可以深入理解Python函数的编程技巧，用这些函数建立自己的开发包。并建立了本书的学习博客，读者可从中了解数据分析的基本知识和常用的数据分析软件的使用方法。

（3）采用网络化教学平台：Python的基础版缺少一个面向一般人群的菜单界面，这对那些只想用其进行数据分析的使用者是一大困难，本书采用流行的Anaconda自带的分析平台Jupyter（Jupyter Notebook或Jupyter Lab）进行操作，该平台可作为数据分析教学软件使用。

课程教程：

     王斌会, 王术. Python数据分析基础教程——数据可视化（第2版） 北京：电子工业出版社 2021.1

     课程的配套的学习博客和网站

  学习网站 （www.jdwbh.cn/Rstat）  

辅助教程：

     王斌会. 数据分析及Excel应用.  广州：暨南大学出版社，2021.2

进阶教程：

     王术、王斌会. Python数据挖掘方法及应用—知识图谱（第2版） 北京：电子工业出版社 2023.7

需要有一定的Python和统计分析基础知识