本书共9章，第1章主要介绍数据分析内容和数据分析的平台Jupytor Notebook；第2～3章为Python编程，从基础到进阶，使读者掌握数据分析所需的程序设计能力；第4～9章为数据处理和数据分析的融合；第4章介绍NumPy和Pandas，为数据分析打好基础；第5章介绍Pandas如何处理数据集；第6章内容为数据可视化，主要介绍Matplotlib；第7章内容为文本数据处理，主要是正则表达式及文本数据处理；第8章内容为时间序列数据分析，主要介绍时问序列的3个对象应用；第9章从理论到实践系统介绍机器学习应用于回归、分类和聚类，并使用sklearn具体实现。

第1章 数据分析与软件工具概述／1
本章学习目标／1
1.1 数据分析概述／1
1.2 数据分析工具Python／5
1.3 数据分析工具包Anaconda／6
1.4 Python数据分析编程／10
【财务应用与实践】／13
【本章小结】／16
【本章习题】／16
第2章 Python编程基础／19
本章学习目标／19
2.1 Python的标识符与关键词／19
2.2 Python的对象与变量／20
2.3 Python的表达式与运算符／23
2.4 Python的数据类型／25
2.5 Python程序流程控制／44
2.6 可迭代对象、推导式与生成器／47
【财务应用与实践】／49
【本章小结】／51
【本章习题】／51
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