《对比Excel，轻松学习Python数据分析》围绕整个数据分析的常规流程：熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头必备的实操工具书。--对比Excel，轻松学习Python数据分析

数据分析可以提取隐藏在大量数据背后的信息，总结数据的内在规律。越来越多的公司重视数据分析，而不是以往的摸头阵、根据经验做出决策的做法。具体而言，数据分析在日常业务分析中扮演三个主要角色，即状态分析、原因分析和预测分析。

有幸收到张俊红的做序邀请，我非常高兴。从PC时代到移动互联网时代一路走来，每个人都感受到了数据爆炸性的增长，以及其中蕴含的巨大价值。从PC时代开始，我们用键盘、扫描仪等设备使信息数据化。在移动互联网时代，智能手机通过摄像头、GPS、陀螺仪等各种传感器将我们的位置、行动轨迹、行为偏好，甚至情绪等信息数据化。截至2000年，全人类存储了大约12EB的数据，要知道1PB=1024TB，而1EB=1024PB。但是到了2011年，一年所产生的数据就高达1.82ZB（注：1ZB=1024EB），数据已经变成了一种人造的“新能源”。在商业领域，从信息到商品，从商品到服务，越来越多我们熟悉的事物被标准的数据所度量。无论是在线广告的精准营销，还是电子商务的个性化推荐，又或者是互联网金融的人脸识别，互联网的每一次效率提升都依赖于对传统信息、物品，甚至人的数据化。在使用数据进行效率变革及商业化的道路上，Excel和Python扮演了关键的角色，它们帮助数据分析师高效地从海量数据中发现问题，验证假设，搭建模型，预测未来。作为一本数据分析的专业书籍，作者从数据采集、清洗、抽取，以及数据可视化等多个角度介绍了日常工作中数据分析的标准路径。通过对比Excel与Python在数据处理过程中的操作步骤，详细说明了Excel与Python间的差异，以及用Python进行数据分析的方法。虽与作者素未谋面，但是对于Python在处理海量数据和建模上的高效性与便捷性，以及Python在机器学习中的重要性，我们的观点是一致的。同时我们也相信对于数据分析从业者来说，掌握一种用于数据处理的编程语言是非常必要的，而从 Excel 到Python的学习方法则是一条学好数据分析的“捷

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