本书共9章，分为基础篇、中级篇、实战篇。基础篇(第1-3章)主要介绍了数据分析的定义、过程、作用和常用工具，并介绍了Python编程基础知识，以及常用的数据分析库NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和Sklearn的基本使用方法，帮助读者更好地理解Python与数据分析的关系。中级篇(第4-6章)介绍了描述性统计分析与数据可视化、统计推断、数据预处理等任务的理论知识及Python实现方法，帮助读者较快地提高实际操作能力。实战篇(第7-9章)介绍了线性回归分析、分类、聚类分析的原理和典型算法，通过实际案例，逐步实现从基础到综合的过渡，提高读者对数据分析技术的综合运用能力。