本书采用产教融合方式编写，以数据分析与可视化应用场景为设计框架，选择汽车、金融、生活、零售、电子商务等典型的数据应用场景，以Python 为数据分析与可视化工具，以机器学习为主要分析方法。全书以通俗易懂、图文并茂的方式，介绍了商业问题的分析逻辑、处理流程及工具方法的有效使用，帮助学生形成可以迁移的问题解决认知图式，避免课程学习变成纯粹的统计理论知识学习，或者简单数据分析工具（软件）的操作训练。本书适合高等职业院校及应用型本科院校学生使用，同时也适合对商业数据分析与可视化感兴趣的企业、培训机构相关人员使用。
黄志平：重庆电子工程职业学院财经管理学院院长，三级教授，武汉大学访问学者。曾担任教育部高职高专工商管理类专业教学指导委员会市场营销分委会委员、教育部电子商务职业教育教学指导委员会委员、教育部商务职业教育教学指导委员会委员经济信息管理分委会秘书长；现任成渝地区双城经济圈直播电商产教联盟理事长、泛亚国际物流产教联盟理事长。主持重庆市高等教育教学改革重大项目1项、重点项目1项，主研全国教育科学“十一五”规划项目重点课题1项；主持建设省部级精品课程2门；在全国中文核心期刊发表论文10余篇；主编10多本教材和著作，其中，2本入选新闻出版总署“十一五”国家重点图书规划项目、2本入选“十二五”职业教育国家规划教材；参与3项国家标准（GB）编制。
第1 章 二手车估价… …………………………………………………………… 1
1.1 前测… ……………………………………………………………………………………1
1.2 概念理解… ………………………………………………………………………………2
1.3 任务单… …………………………………………………………………………………3
1.4 知识与技能学习… ………………………………………………………………………4
1.5 实践应用… …………………………………………………………………………… 18
1.6 后测… ………………………………………………………………………………… 19
1.7 拓展学习… …………………………………………………………………………… 20
1.8 回顾与反思… ………………………………………………………………………… 21
第2 章 季节性库存预测… …………………………………………………… 22
2.1 前测… ………………………………………………………………………………… 22
2.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 23
2.3 任务单… ……………………………………………………………………………… 23
2.4 知识与技能学习… …………………………………………………………………… 24
2.5 实践应用… …………………………………………………………………………… 31
2.6 后测… ………………………………………………………………………………… 32
2.7 拓展学习… …………………………………………………………………………… 33
2.8 回顾与反思… ………………………………………………………………………… 33
第3 章 咖啡豆品种分类预测… ……………………………………………… 34
3.1 前测… ………………………………………………………………………………… 34
3.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 35
3.3 任务单… ……………………………………………………………………………… 36
3.4 知识与技能学习… …………………………………………………………………… 37
3.5 实践应用… …………………………………………………………………………… 46
3.6 后测… ………………………………………………………………………………… 47
3.7 拓展学习… …………………………………………………………………………… 49
3.8 回顾与反思… ………………………………………………………………………… 49
第4 章 健身客户流失预测… ………………………………………………… 50
4.1 前测… ………………………………………………………………………………… 50
4.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 51
4.3 任务单… ……………………………………………………………………………… 51
4.4 知识与技能学习… …………………………………………………………………… 52
4.5 实践应用… …………………………………………………………………………… 60
4.6 后测… ………………………………………………………………………………… 62
4.7 拓展学习… …………………………………………………………………………… 63
4.8 回顾与反思… ………………………………………………………………………… 65
第5 章 客户群体特征分析… ………………………………………………… 66
5.1 前测… ………………………………………………………………………………… 66
5.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 67
5.3 任务单… ……………………………………………………………………………… 67
5.4 知识与技能学习… …………………………………………………………………… 68
5.5 实践应用… …………………………………………………………………………… 81
5.6 后测… ………………………………………………………………………………… 82
5.7 拓展学习… …………………………………………………………………………… 84
5.8 回顾与反思… ………………………………………………………………………… 85
第6 章 小贷公司暗点操作风险识别… ……………………………………… 86
6.1 前测… ………………………………………………………………………………… 87
6.2 概念理解… …………………………………………………………………………… 87
6.3 任务单… ……………………………………………………………………………… 87
6.4 知识与技能学习… …………………………………………………………………… 88
6.5 实践应用… ………………………………………………………………………… 100
6.6 后测… ……………………………………………………………………………… 101
6.7 拓展学习… ………………………………………………………………………… 102
6.8 回顾与反思… ……………………………………………………………………… 102
第7 章 商品销售关联分析… ……………………………………………… 103
7.1 前测… ……………………………………………………………………………… 103
7.2 概念理解… ………………………………………………………………………… 104
7.3 任务单… …………………………………………………………………………… 105
7.4 知识与技能学习… ………………………………………………………………… 105
7.5 实践应用… ………………………………………………………………………… 118
7.6 后测… ……………………………………………………………………………… 119
7.7 拓展学习… ………………………………………………………………………… 120
7.8 回顾与反思… ……………………………………………………………………… 121
第8 章 商品评价分析… …………………………………………………… 122
8.1 前测… ……………………………………………………………………………… 122
8.2 概念理解… ………………………………………………………………………… 123
8.3 任务单… …………………………………………………………………………… 123
8.4 知识与技能学习… ………………………………………………………………… 124
8.5 实践应用… ………………………………………………………………………… 134
8.6 后测… ……………………………………………………………………………… 136
8.7 拓展学习… ………………………………………………………………………… 136
8.8 回顾与反思… ……………………………………………………………………… 140
附录A Matplotlib 数据可视化………………………………………………141
A.1 基础图形绘制… …………………………………………………………………… 141
A.2 坐标轴控制… ……………………………………………………………………… 147
A.3 多个图形显示… …………………………………………………………………… 149
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