本书内容共分为7章。第1章介绍了数据分析的应用背景、研究内容和基本概念。第2章聚焦于数据的可视化方法，并例举了现有网络工具的使用方法，本章内容几乎不需要编程基础。第3章着眼于数据分析与数学优化建模的联系，并介绍了常用的梯度下降优化算法。第4章凸显了数据降维和特征提取的必要性，给出了一些常用的降维算法。第5章和第6章详述了无监督学习和有监督学习的典型算法及示例。第7章介绍了深度学习的鲁棒性问题，这是当前数据分析的前沿领域。本书最后的附录部分简述了深度神经网络的基本原理以及PyTorch开发框架。

第1章 数据分析概述
1.1 数据分析的背景
1.2 数据的类型
1.3 数据集的使用
参考文献
第2章 数据可视化
2.1 数据可视化简介
2.2 数据可视化网络工具
2.3 数据可视化案例
参考文献
第3章 数据分析与优化
3.1 模型与优化目标
3.2 梯度下降算法
3.3 过拟合与欠拟合
参考文献
第4章 特征工程
4.1 数据预处理
4.2 特征选择
4.3 特征降维
参考文献
第5章 无监督学习
5.1 推荐系统
5.2 K均值聚类
5.3 谱聚类
5.4 EM算法
5.5 变分自编码
参考文献
第6章 监督学习
6.1 朴素贝叶斯分类
6.2 感知器
6.3 支持向量机
6.4 深度学习分类
参考文献
第7章 深度学习的鲁棒性
7.1 神经网络的脆弱性
7.2 攻击扰动的构造
7.3 对抗训练防御
7.4 基于分类器改进的防御方法
7.5 总结
参考文献
附录A 开发框架的安装与使用
A.1 PyTorch CPU版本的安装
A.2 PyTorch GPU版本的优势及安装
A.3 开发界面
参考文献
附录B 神经网络
B.1 全连接网络与反向传播算法
B.2 卷积神经网络
B.3 循环神经网络
参考文献