本书以Python 3.9为编程环境，从Python基础到扩展库，从编程到数据分析，逐步展开Python数据分析内容。本书首先简要介绍数据分析和可视化相关概念，并讲解Python基础知识； 然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化及机器学习建模过程相关的扩展库，包括BeautifulSoup4、NumPy、Matplotlib、Pandas、seaborn和sklearn等； 最后通过销售业客户价值数据分析案例演示相关理论和Python应用，将Python数据分析知识和实战案例进行有机结合。 本书可作为高等院校数据分析等课程的教材，也可作为数据分析初学者和感兴趣读者的自学用书，并可作为相关从业人员的参考用书。

前言 党 的二十大报告指出： 教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，这三大战略共同服务于创新型国家的建设。高等教育与经济社会发展紧密相连，对促进就业创业、助力经济社会发展、增进人民福祉具有重要意义。 Python语言自20世纪90年代初诞生至今，已被广泛应用于处理系统管理任务和科学计算，是较受欢迎的程序设计语言之一。 在众多编程语言中，Python语言越来越受到数据分析人员的喜爱。Python语言因其功能强大、扩展库丰富和开源免费、简单易学的低门槛特点，成为越来越多的公司进行数据分析领域软件开发的首要选择。目前，Python已成为最适合进行数据分析、数据处理和数据可视化的语言之一。本书编者长期从事程序设计语言教学与数据分析开发，了解在学习的时候需要什么样的书才能提高Python数据分析能力，从而使读者以最少的时间投入得到最快的实际应用。 本书内容如下。 （1） 简要介绍数据分析和可视化相关概念，并讲解Python基础知识。 （2） 按照数据分析的主要步骤，重点介绍数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化及机器学习建模过程相关的扩展库，包括BeautifulSoup4、NumPy、Matplotlib、Pandas、seaborn和sklearn等。 （3） 通过销售业客户价值数据分析案例演示相关理论和Python应用，将Python数据分析知识和实战案例进行有机结合。 本...