1.实验指导手册，通识课必选
2.针对商科院校打造，立足于零基础人群
3.充足的实验项目，帮助解决Python数据分析技能的应用问题。
4.提供课后习题解答。

本书注重零基础商科类专业读者实现Python数据分析的学习，加强读者基于数据分析而非常用的编程基础，本书是Python数据分析与应用配套的实验指导与习题解析。全书分为2篇，第一篇为实验指导，实验指导与主教材章节对应，提供符合商科院校实际教学需要的课堂实验；第二篇为习题解析，与主教材章节对应，提供知识提要与习题答案解析的内容。本书可作为高等院校电子商务、信息管理与信息系统、大数据管理与应用等专业相关课程的教材，也可作为从事数据咨询、研究或分析等人士的参考书。

Python数据分析基础实践教程目录
实验1 Python基础应用
实验1.1 IDLE的使用
实验1.2 Pycharm的使用
实验1.3 购物计算器程序设计
实验2 基本数据类型
实验2.1中英文分离
实验2.2 最长公共子串求解
实验3 程序的控制结构
实验3.1 顺序结构的程序设计
实验3.2 分支结构的程序设计
实验3.3 循环结构的程序设计
实验4 函数
实验4.1 资金的时间价值
实验5 组合数据类型
实验5.1 商品价格统计
实验5.2 英文词频统计
实验5.3 中文词频统计
实验6 文件操作
实验6.1 数据文件的简单分析案例
实验6.2 图像文件的处理
实验7 Python数据分析Pandas的使用
实验7.1 公司人事财务数据分析
实验7.2 中国对外经济数据分析
实验7.3 股票数据分析
实验8 Python时间序列分析
实验8.1 时间的格式化处理
实验8.2 图书借阅记录分析
实验9 Python可视化分析
实验9.1 各年份人口数据分析
实验9.2 APP下载量数据分析
实验9.3 全国热门旅游景点数据分析
实验10 Python科学计算Numpy
实验10.1 使用NumPy分析学生成绩数据
实验10.2 使用NumPy对某保险产品模型分析推算
实验10.3 使用NumPy分析股票指标
实验11 Python机器学习分析
实验11.1 分类算法在股票中的应用
实验11.2 回归分析在股票中的应用