本书是国家级一流本科专业建设成果，也是高等学校智能财经系列教材之一。

本书主要内容包括：导论、Python语法基础、程序控制结构、组合数据类型、函数、文件操作、Numpy 科学计算、Pandas 数据分析Matplotlib数据可视化、Python文本分析、财经数据接口机及其应用、电商销售数据分析实践。

本书另配有教学课件、教学大纲、教案、代码、案例数据，并通过二维码链接了补充知识，适合教学。

本书适合作为高等学校相关课程教材，也可作为相关从业人员参考用书。

第一篇 Python语言基础
  第一章 导论003
   学习目标 003
   1.1 程序设计语言 003
   1.2 Python语言概述 005
   1.3 程序设计的基本方法 007
   1.4 数据分析概述 009
   1.5 Python的安装与使用 013
   本章小结 021
   复习思考题 021
   操作实践题 022
  第二章 Python语法基础023
   学习目标 023
   2.1 基本语法规则 023
   2.2 数值类型数据 030
   2.3 布尔类型与运算 033
   2.4 标准函数库的使用 036
   2.5 字符串 039
   本章小结 050
   复习思考题 050
   操作实践题 051
  第三章 程序控制结构052
   学习目标 052
   3.1 顺序结构 052
   3.2 分支结构 053
   3.3 循环结构 060
   3.4 turtle 库 070
   3.5 异常处理结构 074
   本章小结 076
   复习思考题 077
   操作实践题 077
  第四章 组合数据类型 078
   学习目标 078
   4.1 列表 078
   4.2 元组 089
   4.3 字典 092
   4.4 集合 097
   本章小结 102
   复习思考题 103
   操作实践题 103
第二篇 Python 语言进阶
  第五章 函数 107
   学习目标 107
   5.1 函数的概念与优点 107
   5.2 函数的定义与调用 109
   5.3 函数的参数 112
   5.4 变量作用域 115
   5.5 函数高级应用 119
   5.6 程序级封装 123
   本章小结 125
   复习思考题 126
   操作实践题 126
  第六章 文件操作 127
   学习目标 127
   6.1 文件的相关概念 127
   6.2 文件的打开与关闭 129
   6.3 文件的读写 131
   6.4 Word和Excel文件的读写 140
   本章小结 143
   复习思考题 144
   操作实践题 144
第三篇 数据分析基础
  第七章 NumPy科学计算 147
   学习目标 147
   7.1 NumPy 库的基本数据结构 147
   7.2 数组的访问与运算 152
   7.3 数组的形态变换与排序 155
   7.4 NumPy常用函数 157
   本章小结 165
   复习思考题 166
   操作实践题 166
  第八章 Pandas数据分析 167
   学习目标 167
   8.1 Pandas 的基本数据结构 167
   8.2 数据整理 173
   8.3 数据分析 178
   8.4 数据读写 181
   8.5 数据绘图 183
   本章小结 192
   复习思考题 193
   操作实践题 193
  第九章 Matplotlib数据可视化 195
   学习目标 195
   9.1 Matplotlib 基本使用 195
   9.2 常见图形绘制 203
   9.3 图形绘制进阶 210
   本章小结 217
   复习思考题 217
   操作实践题 217
第四篇 数据分析应用实践
  第十章 Python文本分析 221
   学习目标 221
   10.1 文本分析基础 221
   10.2 中文文本分析 228
   10.3 WordCloud词云图绘制 232
   本章小结 241
   复习思考题 241
   操作实践题 241
  第十一章 财经数据接口及其应用 242
   学习目标 242
   11.1 财经数据接口简介 242
   11.2 沪深股票数据分析 243
   本章小结 257
   复习思考题 257
   操作实践题 257
  第十二章 电商销售数据分析实践 258
   学习目标 258
   12.1 案例背景与分析流程 258
   12.2 数据准备 259
   12.3 数据导入与探索 260
   12.4 数据预处理 264
   12.5 订单与商品分析 266
   12.6 物流与配送分析 274
   12.7 销售与利润分析 281
   12.8 客户价值分析 287
   12.9 数据分析报告撰写 292
   本章小结 295
   复习思考题 295
   操作实践题 296
主要参考文献 297