为了培养读者学习统计方法的兴趣，提高读者利用统计知识和Python工具分析数据、解决具体问题的实践能力，书稿编写注重以下两个方面：一是书稿内容包括四个模块。其一是Python基础语法和概念，包括变量、基本数据结构、控制语句、函数、面向对象等。其二是Python数据整理与显示、数据分布特征描述，及Numpy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels等第三方库的使用。其三是利用Python常用的统计分析和机器学习第三方库，包括Statsmodels、Scikit-learn实现抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、时间序列、分类和聚类等统计方法。其四是Python实际案例数据分析演示，包括经济高质量发展、人口老龄化、生态环境保护、京津冀协同发展、脱贫攻坚和共同富裕等二十大报告关注的社会经济热点问题。二是书稿内容秉承循序渐进原则，并由易到难分为三个层次。其一是了解Python基础语法；其二是可以使用Python完成实际数据分析，能够利用Python工具直观展现统计方法和解决具体问题，使读者明确统计方法的应用界面；其三是理解Python工具的背后的统计理论，加深统计思想理解，提高运用统计方法和Python工具解决实际社会经济问题的能力，为今后进一步学习和研究打下良好基础。 本书主要是为财经类高校经济管理类专业包括统计学专业和经济统计学专业本科生编写的统计教材，可作为辅助教材配合“统计学”课程教学过程中的Python语言实践，也可作为独立教材面向数据分析方法学习的Python零基础编程者。本书还可以用作相关专业的本科学生和研究生的教材和教材参考书。

杨贵军，天津财经大学统计学教授，博士生导师，院长。长期从事统计学专业的教学和研究工作。国家百千万人才工程和教育部新世纪优秀人才支持计划。组织数据工程师系列精品教材编写、统计学国家级一流本科课程负责人，出版 全国统计规划教材3部。 白东杰，讲师，经济学博士，硕士生导师，美国佛罗里达大学博士后，全国工业统计学教学研究会理事、中国现场统计研究会经济与金融统计分会理事等。统计学课程组负责人，出版《金融数学》（主编）教材一部。 凤丽洲，工学博士，天津财经大学统计学院副教授，数据工程系主任，硕士生导师，长期从事数据挖掘、深度学习领域的教学和科研工作。在相关领域发表学术论文20余篇，主持和参与国家级及省部级项目10余项。

目录
第1章 Python语言基础
1.1 开发环境及配置
1.2 基础语法
1.3 数据结构
1.4 控制语句
1.5 函数
1.6 面向对象及模块
1.7 文件读写
1.8 小结
1.9 习题
第2章 Python第三方库
2.1 Numpy
2.2 Pandas
2.3 Matplotlib
2.4 Statsmodels
2.5 小结
2.6 习题
第3章 数据分布特征
3.1 数据分布特征的基本概念
3.2 数据分布特征的基本公式与步骤
3.3 数据分布特征的知识点结构图
3.4 数据分布特征的知识点及Python语言实践
3.5 应用示例：省域人均国内生产总值比较分析
3.6 小结
3.7 习题
第4章 概率抽样
4.1 概率抽样的基础概念
4.2 概率抽样的过程和方法
4.3 概率抽样的知识结构图
4.4 概率抽样的知识点及Python语言实现
4.5 应用示例：高校学生西部支教意愿调查
4.6 小结
4.7 习题
第5章 参数估计
5.1 参数估计的基础概念
5.2 参数估计的原理与步骤
5.3 参数估计的知识结构图
5.4 参数估计的知识点与Python语言实践
5.5 应用示例：中国省域碳排放强度均值估计
5.6 小结
5.7 习题
第6章 假设检验
6.1 假设检验的基础概念
6.2 假设检验的原理与步骤
6.3 假设检验的知识结构图
6.4 假设检验的知识点与Python语言实践
6.5 应用示例：核酸检测重复实施的统计解释
6.6 小结
6.7 习题
第7章 非参数检验
7.1 非参数检验的基础概念
7.2 非参数检验的基本原理与步骤
7.3 非参数检验的知识结构图
7.4 非参数检验的知识点与Python语言实践
7.5 应用示例：“一带一路”对欧洲国家进出口贸易影响分析
7.6 小结
7.7 习题
第8章 方差分析模型
8.1 方差分析模型基础概念
8.2 方差分析的步骤和方差分析表
8.3 方差分析模型的知识结构图
8.4 方差分析模型的知识点与Python语言实践
8.5 应用示例：A品牌啤酒销量的方差分析
8.6 小结
8.7 习题
第9章 相关和回归
9.1 相关和回归的基本概念
9.2 相关和回归的基本原理与步骤
9.3 相关和回归的知识点结构图
9.4 相关和回归的知识点及Python语言实践
9.5 应用示例：“西部大开发”惠及省城经济发展因素研究
9.6 小结
9.7 习题
第10章 时间序列分析
10.1 时间序列分析的基本概念
10.2 时间序列分析的基本公式
10.3 时间序列分析的知识点结构图
10.4 时间序列分析的知识点与Python语言实践
10.5 应用示例：中国国内生产总值预测
10.6 小结
10.7 习题
第11章 对比分析
11.1 对比分析的基础概念
11.2 对比分析的形式、方法和原则
11.3 对比分析的知识结构图
11.4 对比分析的知识点与Python语言实践
11.5 应用示例：中美欧经济总量对比分析
11.6 小结
11.7 习题
第12章 指数分析
12.1 指数分析的基础概念
12.2 指数分析的基本原理与步骤
12.3 指数分析的知识结构图
12.4 知识点与Python语言实践
12.5 应用示例：居民消费价格指数计算
12.6 小结
12.7 习题
第13章 统计综合评价
13.1 统计综合评价的基础概念
13.2 统计综合评价的基本原理与步骤
13.3 综合评价的知识结构图
13.4 综合评价的知识点与Python语言实践
13.5 应用示例：河流水质的TOPSIS综合评价
13.6 小结
13.7 习题
参考文献