第1章 人工智能下的大数据时代1.1 大数据时代和人工智能1.1.1 一切皆为数据1.1.2 数据高速增长时代1.1.3 利用人工智能掘金大数据1.2 人工智能三要素1.2.1 数据——AI之源1.2.2 算法——AI之核1.2.3 算力——AI之驱1.3 数据素养1.3.1 何为数据素养1.3.2 数据素养为何重要1.3.3 如何提升数据素养1.4 本章小结第2章 Python数据分析基础2.1 Python基础2.1.1 Python简介2.1.2 Python数据类型2.1.3 常用的操作、函数和方法2.1.4 列表、元组、字典2.1.5 顺序结构2.1.6 分支结构2.1.7 循环结构2.2 Python数据分析环境2.2 Python数据分析环境2.2.1 使用pip安装数据分析相关库2.2.2 安装Anaconda2.3 Python数据分析相关库2.3.1 NumPy库2.3.2 Matplotlib库2.3.3 SciPy库2.3.4 Pandas库2.3.5 xlrd库2.3.6 PyMySQL库2.3.7 其他数据分析相关库2.4 本章小结第3章 Jupyter环境的使用3.1 Jupyter Notebook概述3.1.1 Jupyter Notebook简介及优点3.1.2 Jupyter Notebook开发环境的搭建3.1.3 使用pip命令安装3.2 认识Jupyter Notebook3.2.1 认识Files、Running、Clusters页面3.2.2 认识Jupyter Notebook的主页面3.3 新建、运行、保存Jupyter Notebook文件3.3.1 新建一个Jupyter Notebook3.3.2 运行代码3.3.3 重命名Jupyter Notebook文件3.3.4 保存Jupyter Notebook文件3.4 处理不同类型的数据3.4.1 处理txt文件3.4.2 处理CSV文件3.4.3 处理Excel文件3.4.4 处理sql文件……第4章 探索数据第5章 描述统计第6章 推断统计第7章 数据可视化第8章 NumPy数组第9章 时间序列数据第10章 文本数据第11章 回归分析第12章 聚类分析第13章 数据素养综合案例