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| 編輯推薦： |
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本书创新性地融合了 Cursor AI编辑器 与 Python数据分析，打造全流程提效新体验。内容上，从Python环境搭建到Pandas清洗、统计分析、机器学习建模，体系完整，层层递进。作者巧妙设计了大量 Prompt提示语，引导Cursor自动补全代码、识别异常甚至生成报告，让读者不仅能掌握分析技能，更能学会如何与AI协作。书中配有销售、用户行为等 完整实战项目，代码与思路并重，是数据分析师迈向AI辅助编程的绝佳实战指南。
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| 內容簡介： |
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”本书以“让不会写代码的人也能完成高质量数据分析”为核心目标，系统讲解如何借助AI辅助工具Cursor，高效运用Python完成从数据清洗、统计分析、特征构建到建模预测的全流程数据分析任务。全书共分为10章，在介绍Python环境配置及Cursor操作的基础上，讲解数据读取与结构化处理方法，并引导读者建立数据分析思维，从探索性问题识别到因果假设构建。本书重点聚焦数据建模流程，涵盖特征工程、分类与回归算法、时间序列建模等核心环节，系统阐述多表融合与批量分析链路的构建方法。书中结合销售、用户行为分析、医疗等典型业务场景，通过完整的项目案例加深理解与实操能力，最后带领读者探索Cursor的插件扩展与提示词生态，打造智能化、自动化的数据分析工作站。本书注重理论与实践结合，配有丰富的实战代码示例，帮助读者快速掌握现代数据分析技能，学会利用AI赋能传统分析流程。本书适合希望系统掌握数据分析方法的初中级Python用户，尤其适用于有商业分析或自动化实践需求的职场人士和高校学生。”
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| 關於作者： |
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AI新世界专注于人工智能与前沿科技领域，致力于高质量的AI应用类知识服务、AI技术类知识服务，推动技术普及与行业创新。汇聚国内顶尖专家资源，打造涵盖AI办公、AI运营、AI科普、AI编程、AI技术、大模型及AI+等方向的权威内容，为开发者、学者及科技爱好者提供系统化学习方案。AI新世界累计签约国内数十名优秀作者、高校教授、一线工程师、知识达人等内容创作者。深度合作慕课网、W3cschool、51CTO等国内技术社区。
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| 內容試閱：
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数据分析正在成为各行业组织洞察趋势、支持决策、发现问题与创造价值的关键能力。无论是传统企业中的业务分析师，还是面向数据驱动转型的管理者与技术人员，都需要面对复杂而烦琐的数据清洗、变量提取、模型构建与结果解读过程。然而，精通 Python 编程语言、掌握庞大的分析工具生态，对于初学者或非技术背景的用户而言往往是极具挑战的门槛。
与此同时，以 Cursor 为代表的新一代 AI 辅助开发工具正在打破这一壁垒。通过强大的语言模型理解与代码推理能力，Cursor 不仅能够自动补全分析脚本、生成数据处理逻辑、协助构建统计模型，还能以自然语言驱动分析思维的推进，显著降低编程门槛，极大提升数据处理效率。它已不再是单纯的 IDE，而是数据分析者的“智能搭档”。
本书正是在这一背景下诞生的，它致力于构建一个低门槛、高效率、业务导向、
Cursor 协同的数据分析学习路径。全书共分为 10 章，系统涵盖了数据分析的全过程。
第 1 章帮助读者快速完成 Python 环境配置与 Cursor 上手，从 CSV 读取到数据结构初步审查。
第 2 章通过 Pandas 完成清洗、合并、转换等核心处理操作，为数据分析打下坚实的技术基础。
第 3 章特别强调探索式数据分析的思维训练，教读者如何构建分析问题、提出假设、搭建因果逻辑链，并借助 Cursor 进行交互式验证，是本书区别于传统图书的重要创新。
第 4 章进入数据统计分析层面，系统讲解描述性统计、相关性分析与变量检验方法。
第 5 章聚焦特征工程，包括变量衍生、归一化、交叉与选择策略，为数据建模做准备。
第 6 ～ 7 章是建模应用的核心部分，涵盖分类、回归与聚类模型的实战流程，并以时间序列任务为代表引导用户构建预测模型，掌握滚动窗口、趋势线拟合、季节性分解与ARIMA 模型的分析逻辑。
第 8 章进一步引导用户处理多表数据结构，构建批量分析链路，并以Cursor 辅助构建多模块脚本体系。
第 9 章为项目实战，展示销售分析、用户行为分析、医疗数据审查三个典型场景，从数据处理、模型搭建到报告输出形成闭环。
第 10 章面向进阶用户，讲解 Cursor 插件机制、版本控制协同集成、自动报告系统与提示词模块的构建方法，帮助读者将 Cursor 打造为自己的数据分析 AI 工作平台。
本书面向高校学生、职场转型者、业务分析从业者，以及所有希望以“低代码方式高效完成数据分析”的读者。全书采用“Prompt+Python”双驱动模式，结合清晰的实战案例与结果导向的代码生成策略，帮助读者在真正理解业务逻辑的基础上，快速产出有洞察力的分析成果。
本书不强调复杂的算法细节，也不追求繁复的建模公式推导，而是聚焦于完整的数据分析流程、工具之间的高效协作以及结果的可解释性表达。它既具备技术实践的操作性， 也兼顾分析思维的认知训练，是一本面向 AI 时代的实战型数据分析指南。
我们希望，本书不仅能帮助你打开数据世界的大门，更能成为你迈入数据智能时代的自信起点。也希望每一位读者在阅读本书的过程中，不仅掌握实用的分析技能和工具用法， 更能逐步建立起属于自己的数据思维框架。无论你来自技术、业务，还是管理岗位，只要保持好奇心与实践力，就能借助 AI 与 Python 的力量，从数据中发现价值、解决问题，做出更具洞察力的判断。
愿你在学习与探索的旅程中，将 Cursor 变为得力助手，将数据分析转化为一种解决问题的能力，而不仅仅是一项技术。也期待在不远的未来，你能以从容自信的姿态，面对任何复杂的数据挑战。
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