支撑商业数据分析的工具有很多，在众多的技术工具中，Python作为一种解释型编程语言，已成为近年来商业数据分析中最热门的工具。其以开源、可移植、面向对象、可扩展、可嵌入、有丰富的库等优点成为商业数据分析人员的首选，越来越多的商业数据分析人员开始学习Python，并使用Python进行数据分析工作。为满足这些人群的学习需求，本书选择了“Python商业数据分析”作为内容主题，并着重以Python为平台介绍商业数据分析的相关知识。

第1章 引言
基础篇
第2章 Python简介
2.1 发展历程
2.2 特点
2.2.1 开源与可移植性
2.2.2 面向对象
2.2.3 其他特点
2.3 语言标准
2.4 Python 3的安装与运行
2.4.1 Windows
2.4.2 Linux/Unix
2.4.3 Mac OS
2.5 思考练习题
第3章 数据类型
3.1 概述
3.1.1 变量
3.1.2 数据类型框架
3.2 数字类型
3.2.1 分类
3.2.2 相关函数
3.3 列表与元组
3.3.1 序列通用操作
3.3.2 列表
3.3.3 元组
3.4 字符串
3.4.1 概述
3.4.2 字符串格式化
3.4.3 方法
3.5 字典
3.5.1 概述
3.5.2 格式化字符串
3.5.3 方法
3.6 集合
3.6.1 概述
3.6.2 方法
3.7 基本运算符
3.7.1 算术运算符
3.7.2 比较运算符
3.7.3 赋值运算符
3.7.4 其他运算符
3.7.5 运算符优先级表
3.8 思考练习题
第4章 条件与循环
4.1 条件
4.1.1 布尔变量
4.1.2 条件语句
4.2 循环
4.2.1 循环语句
……
第5章 函数与类
第6章 标准库、异常与文件流
第7章 Python常用模块
第8章 数据可视化
方法篇
第9章 关联规则
第10章 分类分析
第11章 聚类分析
第12章 社会网络分析
第13章 神经网络
第14章 表征学习
应用篇
第15章 网络数据抓取
第16章 顾客市场细分
第17章 房地产服务平台用户需求分析
第18章 电子商务中消费者评论意见提取
第19章 知识付费中顾客满意度分析