目录第1章数据的收集与整理 111数据的类型 1111按度量尺度分 1112按时间状况分 112数据的收集 2121横向数据的收集 2122纵向数据的收集 613数据的管理 7131表格管理数据 7132数据库管理数据 8数据及练习 8第2章数据分析软件介绍 1021数据分析软件简介 1022Python语言介绍 11221Python简介 11222Python的功能 12223Python编程环境 1423Python数据分析平台 17231Jupyter数据分析平台 18232Python在线分析平台 2324Python编程入门 27241Python的工作目录 27242Python分析包（库） 27243Python中的数据管理 29数据及练习 29第3章Python编程分析基础 3031Python数据类型 30311Python对象 30312数据的基本类型 31313标准数据类型 3332数值分析库numpy 34321一维数组（向量） 34322二维数组（矩阵） 35323数组的操作 3533数据分析库pandas 36331序列（Series） 36332数据框（DataFrame） 37333数据框的读写 39334数据框的操作 4134Python编程运算 45341基本运算 45342控制语句 46343函数定义 47344面向对象 49数据及练习 50第4章数据的探索性分析 5241数据的描述分析 52411基本描述统计量 52412计数数据汇总分析 53413计量数据汇总分析 5342基本绘图命令 57421常用的绘图函数 57422基于pandas的绘图 6643数据的分类分析 70431一维频数分析 70432二维集聚分析 73433多维透视分析 77数据及练习 79第5章数据的可视化分析 8051特殊统计图的绘制 80511数学函数图 80512气泡图 82513三维曲面图 82514三维散点图 8352seaborn统计绘图 83521基本概念 84522常用统计图 8453ggplot绘图系统 88531qplot快速制图 89532ggplot基本绘图 90数据及练习 95第6章数据的统计分析 9761随机变量及其分布 97611均匀分布 97612正态分布 9862数据分析统计基础 102621统计量的概念 102622统计量的分布 10363基本统计推断方法 106631参数的估计方法 107632参数的假设检验 109数据及练习 111第7章数据的模型分析 11371简单线性相关模型 113711线性相关的概念 113712相关系数的计算 114713相关系数的检验 11572简单线性回归模型 116721简单线性模型估计 116722简单线性模型检验 118723简单线性模型预测 11973分组线性相关与回归 120731分组线性相关分析 120732分组线性回归模型 121数据及练习 122第8章数据的预测分析 12481动态数列的基本分析 124811动态数列的介绍 124812动态数列的分析 12682动态数列预测分析 130821趋势预测构建 130822平滑预测法 13483股票数据统计分析 138831股票价格分析 139832股票收益率分析 143数据及练习 147第9章数据的决策分析 14991确定性分析 149911单目标求解 149912多目标求解 15092不确定性分析 151921分析方法 151922分析原则 15293风险分析 154931期望值法 154932后悔期望值法 155数据及练习 155第10章数据的案例分析 157101在线数据获取与分析 1571011在线财经数据获取 1571012在线股票数据分析 1591013新股发行数据分析 161102证券交易数据的分析 1631021历史行情数据分析 1631022实时行情数据分析 1651023大单交易数据分析 1671024公司盈利能力分析 1681025公司现金流量分析 169103宏观经济数据的实证分析 1701031存款利率变动分析 1701032国内生产总值GDP分析 1721033工业品出厂价格指数分析 174104电影票房数据的实时分析 1751041实时票房数据分析 1751042每日票房数据分析 1761043影院日度票房分析 177数据及练习 178附录A本书的学习博客 179附录B书中的例子数据 181附录C书中的自定义函数 182参考文献 183