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本書主要介紹與數據分析有關的語法基礎，針對性強，幫助讀者快速入門，譬如在第2部分重點介紹了Python入門語法、特徵以及數據分析所需要的一些基本語法。Python可以通過多個庫、多種方法實現相同目的，如實現線性回歸可以用sklearn、statsmodels等庫，實現生存分析可以使用lifelines、pysurvival、statsmodels等庫，並且存在很多代碼不統一的情況，這會給初學者帶來困惑。針對這個問題，本書主要使用Scipy庫來實現假設檢驗，使用statsmodels庫來擬合統計模型，並且儘量使用簡潔的代碼來完成數據分析，譬如在第7部分中介紹了利用Pandas庫在同步完成數據清洗和統計圖繪製，減少代碼書寫量，提高數據分析效率。本書的編寫突出實用性，注重數據前期處理與醫學統計分析相結合；按照資料類型介紹統計學方法，有利於讀者在實際數據分析中快速查找對應的統計學方法；在介紹每種統計方法時，強調適用條件，提供最完整的代碼，注重統計結果的解釋，突出實用性和可操作性，以達到降低數據分析難度的目的。