1.以問題為導向，通過問題來介紹Python的使用方法。
2.通過豐富的實例，詳細介紹了Python在數據存取、圖形展示、相關分析、回歸分析、時間序列分析、量化金融與投資、機器學習等領域中的應用。
3..側重於理論方法與應用相結合，實例豐富且通俗易懂。

全書工12章，主要內容包括：商業數據分析概論、Python商業數據存取、Python商業數據的圖形繪制與可視化、Python描述性統計、Python參數估計、Python參數假設檢驗、Python相關分析、Pyth線性回歸分析、Pyth線性回歸分析、Python時間序列分析應用、Python量化金融數據分析、Python人工智能機器學習中的應用。
本書緊跟大數據與人工智能時代，內容新穎、全面，實用性強，融理論、方法、應用於一體，是一部供統計學、數量經濟學、管理科學與工程、應用數學、計算數學、概率統計、金融工程、投資學、金融專業碩士、金融學、經濟學、財務管理、會計學、工商管理、MBA等專業的本科高年級學生與研究生學習商業數據分析、商業統計、計量經濟學等課程使用的教材或實驗參考書。

朱順泉，湖南邵陽人，廣東財經大學教授、碩士生導師；上海社會科學院客座教授、中國軟科學研究會理事。1992年7月畢業於湖南大學計算數學專業，獲理學碩士學位；2001年7月畢業於中南大學管理科學與工程專業金融工程方向，獲管理學博士學位，2004年7月上海財經大學應用經濟學博士後研究出站。曾先後工作於湖南財經學院、湖南大學、暨南大學。

第 1章 商業數據分析概論
1．1商業數據分析的概念及其應用
1．2商業數據類型
1．3商業數據來源
1．4商業數據分析工具簡介
1．5Python商業數據分析工具的下載和安裝
1．6Python的啟動和退出
1．7Python商業數據分析相關的程序包
1．8Python商業數據分析快速入門
練習題
第2章Python商業數據存取
2．1Python-pandas的csv格式本地數據存取
2．2Python-pandas的Excel格式本地數據讀取
2．3挖地兔Tushare財經網站數據存取
2．4Pandas_datareader包獲取國外財經網站數據
2．5商業數據分析的Pandas分組聚合（或分類彙總）
練習題
第3章Python商業數據的圖形繪制與可視化
3．1Python-matplotlib繪圖基礎
3．2Python直方圖的繪制
3．2Python散點圖的繪制
3．3Python氣泡圖的繪制
3．4Python箱圖的繪制
3．5Python餅圖的繪制
3．6Python條形圖的繪制
3．7Python折線圖的繪制
3．8Python曲線標繪圖的繪制
3．9Python連線標繪圖的繪制
3．10Python3D圖的繪制
練習題
第4章Python描述性統計
4．1Python描述性統計工具
4．2Python數據集中趨勢的度量
4．3Python數據離散狀況的度量
4．4Python峰度、偏度與正態性檢驗
4．5Python異常數據處理
練習題
第5章Python參數估計
5．1參數估計與置信區間的含義
5．2Python點估計
5．3Python單正態總體均值區間估計
5．4Python單正態總體方差區間估計
5．5Python雙正態總體均值差區間估計
5．6Python雙正態總體方差比區間估計
練習題
第6章Python參數假設檢驗
6．1參數假設檢驗的基本理論
6．2Python單個樣本t檢驗
6．3Python兩個獨立樣本t檢驗
6．4Python配對樣本t檢驗
6．5Python單樣本方差假設檢驗
6．6Python雙樣本方差假設檢驗
練習題
第7章Python相關分析
7．1相關繫數的概念
7．2使用模擬數據計算變量之間的相關繫數和繪圖
7．3使用本地數據計算變量之間的相關繫數和繪圖
7．4使用網上數據計算變量之間的相關繫數和繪圖
第8章Pyth線性回歸分析
8線性回歸分析基本理論
8．2應用Python-statsmodels工線性回歸分析
8．3應用Python-sklearn工線性回歸分析
練習題
第9章Pyth線性回歸分析
9線性回歸分析基本理論
9．2Pyth線性回歸數據分析
9．3用scikit-learn工回歸分析
9．4Python穩健線性回歸分析
9．5Python邏輯Logistic回歸分析
9．6Python廣義線性回歸分析
9．7違背回歸分析假設的計量檢驗
9．8Python自相關性診斷與消除
9．9Python異方差診斷與消除
9．10Python多重共線性的診斷與消除
練習題
第10章Python時間序列分析應用
10．1時間序列基礎
10．2時間序列的相關概念及其Python應用
10．3自回歸(AR)模型
10．4移動平均(MA)模型
10．5自回歸移動平均ARMA模型
10．6差分自回歸移動平均ARIMA模型
10．7自回歸條件異方差模型(ARCH)及預測
10．8廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)與波動率預測
練習題
第11章Python量化金融數據分析應用
11．1Python金融數據描述性統計
11．2Python在戰勝股票市場策略可視化中的應用
11．3Python在資產組合均值方差模型中應用
11．4Python繪制投資組合有效邊界
11．5Python繪制尋找Markowitz最優投資組合
11．6Python實現量化金融投資統計套利協整配對交易策略

練習題
第12章Python機器學習數據分析應用
12．1機器學習算法分類
12．2常見的機器學習算法及其Python代碼
12．3Python實現K臨近算法銀行貸款分類
12．4Python實現各種機器學習算法
12．5Python實現K最近鄰法分類
練習題