内容简介

作者简介

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作为一部面向本科教学的数据分析教材，本书在内容设计、教学实现与能力培养三个方面具有如下特色：

（1）内容选取恰当，兼顾学理根基与教学实际。本书在内容体系的构建上，遵循“基础优先、重点突出、难度适中”的原则，既保证了数据分析方法和原理的完整呈现，又充分考量了授课学时、学生先修基础及未来就业场景等多重约束条件，使教学内容既不失理论深度，又具备良好的可教性与可学性。

（2）Python实现贯穿始终，降低编程门槛，强化原理理解。本书以Python语言为载体，对书中每一种数据分析方法均给出了可复现的实现示例。代码设计力求规范、简明、注释充分，即便此前未接触过Python的学生，亦可按示例演练、观察输出、对照分析，从而加深对方法内在逻辑的把握，并具备举一反三、迁移应用的能力。

（3）项目驱动贯穿教学全过程，注重问题导向与创新激发。本书在各关键模块中嵌入了具有现实背景的综合实训项目，引导学生将所学方法应用于真实场景之中。项目任务有助于巩固对方法原理的深层理解，提升编程实践与复杂问题解决能力。同时，面对实际数据中的噪声、缺失与异常，学生在尝试应对与优化方案的过程中，触发批判性思维与探索性尝试，有效培养创新意识与初步的科研素养。

综上，本书力图在有限的学时内，基于项目驱动，构建一条“实践 → 理论 → 工具”的学习路径，为学生后续深造或从事数据相关工作奠定扎实的基础。