本书基于Python 3.10版本，使用Jupyter Notebook进行编程；以项目任务驱动模式，系统地阐述了Python数据分析的相关知识，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算实战、pandas统计分析实战、Matplotlib数据可视化实战、Python数据探索、数据预处理、基于sklearn的数据分析实战、电商产品评论数据情感分析实战；通过多个实战任务的学习与练习，让读者在短时间内掌握Python数据分析的技术和方法。为了方便读者学习，本书附有配套源代码、教学PPT、题库、教学视频、教学设计等资源。本书可作为高职院校人工智能、大数据相关专业数据分析课程的教材，也可作为从事数据分析工作的相关人员的参考用书。

项目1 Python数据分析概述
任务1.1 认识数据分析
任务1.2 搭建Anaconda环境
任务1.3 基于Jupyter Notebook创建餐饮订单数据分析项目
项目2 NumPy数值计算实战
任务2.1 数据的读取与显示
任务2.2 利用NumPy进行统计分析
项目3 pandas统计分析实战
任务3.1 从CSV文件中读取餐饮订单数据
任务3.2 创建餐饮订单数据的DataFrame
任务3.3 利用行列索引查看餐饮订单数据的子集
任务3.4 生成餐饮订单数据的销售额
任务3.5 按给定的时间周期统计菜品或餐饮店的销售额
任务3.6 按菜品拆分销售额数据
项目4 Matplotlib数据可视化实战
任务4.1 基于pyplot()函数绘制图表和图像
任务4.2 绘制餐饮订单数据中日销售额的散点图
任务4.3 绘制餐饮订单数据中某家餐饮店月销售额的折线图
任务4.4 绘制餐饮订单数据中各家餐饮店月销售额的直方图
任务4.5 绘制餐饮订单数据中各家餐饮店月销售额的饼图
任务4.6 绘制餐饮订单数据中月销售数量前五的销售额的箱形图
项目5 Python数据探索
任务5.1 餐饮订单数据的缺失值分析
任务5.2 餐饮订单数据的异常值分析
任务5.3 餐饮订单数据的分布分析
任务5.4 餐饮订单数据的周期性分析
任务5.5 餐饮订单数据的相关性分析
任务5.6 餐饮订单数据的贡献度分析
任务5.7 餐饮订单数据的统计量分析
项目6 数据预处理
任务6.1 清洗餐饮订单数据
任务6.2 集成餐饮订单数据
任务6.3 规约餐饮订单数据
任务6.4 转换餐饮订单数据
任务6.5 分组与聚合餐饮订单数据
项目7 基于sklearn的数据分析实战
任务7.1 预处理广州珠江水道水质化验数据
任务7.2 划分广州珠江水道水质化验数据的训练集与测试集
任务7.3 构建与评价广州珠江水道总氮浓度的回归模型
任务7.4 构建广州珠江水道水质类别的决策树模型
任务7.5 基于餐饮订单数据的销售额预测分析
任务7.6 基于餐饮订单数据的菜品关联分析
任务7.7 基于iris数据集的鸢尾花聚类分析
项目8 电商产品评论数据情感分析实战
任务8.1 电商产品评论数据的分词处理
任务8.2 电商产品评论数据的词性标注
任务8.3 电商产品评论数据的停用词去除
任务8.4 电商产品评论数据的文本分类
任务8.5 电商产品评论数据的文本相似度计算
任务8.6 电商产品评论数据的文本情感分析