高效率資料分析：使用Python

　　“這本書對想運用Python進行資料分析的新手而言，是很實用的學習資源。這本書的教學風格與練習，可協助初學者體驗Python語言、程式寫作環境，以及一些在這個環境中最重要的套件。”-Wes McKinney, pandas程式庫的創造者

　　如果你是7.5億Excel使用者其中之一，但想要更進一步運用資料，例如對上百個檔案重複執行類似的分析，或一次結合許多檔案的資料進行分析；這本實用的指南，將會教導你這位具備遠大理想，但沒有程式寫作經驗的人，使用Python來自動處理與分析各種格式的資料，並且擴展程式的功能。

　　你不需要具備任何程式設計經驗，當你學習到作者傳授的Python基礎之後，你將有能力編寫簡單的腳本來處理試算表與資料庫內的資料。你也會學到如何使用一些Python模組來解析檔案、分組資料，以及產生統計結果。

　　‧學習基本語法，建立並執行自己的Python腳本
　　‧使用Python的csv模組讀取與解析CSV檔案
　　‧使用xird模組讀取多個Excel工作表與活頁簿
　　‧以MySQL或使用mysqlclient模組執行資料庫作業
　　‧建立Python應用程式尋找特定的記錄、分組資料及解析文字檔案
　　‧使用matplotlib、pnadas、ggplot與seaborn建立統計圖表
　　‧產生摘要統計，並估算迴歸與分類模型
　　‧安排腳本的執行時間，在Windows與Mac環境下自動執行它們

作者簡介

Clinton Brownley

　　是任職於Facebook的資料科學專家，負責各式各樣的資料管線、統計模型建立及資料視覺化專案，提供資訊並協助大型的資料基礎設施決策。他也是Section on Practice of the Institute for Operations Research and the Management Sciences的理事會成員。