《Python在数据分析中的应用：统计分析方法与计量模型实践》基于Python学习在进行数据分析时常用的统计分析方法，具体包括多元线性回归模型拟合、多元非线性回归模型拟合、多元统计分析推断、模型变量的异方差性处理、处理面板数据的固定效应方法和随机效应方法、时间序列数据处理的有限分布滞后模型等。 《Python在数据分析中的应用：统计分析方法与计量模型实践》学习内容略过数据的获取过程，不关注Python的爬虫应用，仅关注在数据获取之后应用Python实现利用不同的统计分析方法构建模型进行数据挖掘和发现数据规律。《Python在数据分析中的应用：统计分析方法与计量模型实践》共十一章的学习内容建立在对Python应用已有一定程度了解和掌握的基础之上。如果学习者对Python了解不多，可以通过附录部分，先学习应用Python进行数据分析的基础，学习如何搭建Python数据分析环境，了解掌握Python数据处理和分析的常用算法库和工具包。