"本书使用Python编程语言分析大数据，全书以案例为主线，通过大量实例演示了Python在大数据分析应用中的强大功能。本书共分为9章，内容包括Python编程环境的搭建，变量、常量、数据类型与运算符，常用的内置函数，列表、元组及字典的用法，顺序结构、分支结构及循环结构三种控制流的用法，函数定义及使用，模块导入及常用模块的用法，数据获取、数据预处理及导入外部数据的方法，matplotlib数据可视化方法，常用的聚类、分类及回归算法的Python实现，决策树及随机森林算法的Python实现。 本书可作为高等院校计算机科学与技术专业、大数据专业以及其他相关专业的教材，也可作为读者自学Python数据处理的参考书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。"

前言 Python语言是目前比较流行的编程语言之一，在各领域应用中已经受到越来越多的重视。Python语言已经成为各高等院校计算机科学与技术专业、大数据专业等相关专业的必修课程，有的高等院校已经把Python语言作为非计算机专业学生的公共必修课，甚至有些中学已经开设了Python程序设计课程。 在众多高级编程语言中，Python语言是非常适合作为数据分析的编程语言之一。Python语言语法简洁、功能强大，具有非常丰富的扩展库，并且易学易用。目前，市面上已经出版了许多Python语言类的教程，但是编者通过多年的教学实践认为一些Python基础教程还存在一些问题，特别是学生通过基础教程的学习，虽然了解了Python的基本语法，掌握了一些编程技巧，但是仍然不能有效地利用Python解决一些实际问题。所以，编者以提高学生的实际应用能力为出发点编写了本书。本书以培养学生的逻辑思维能力、实践编程能力及解决实际问题能力为目标，精心设计了教学内容，通过大量的应用实例，帮助学生真正理解Python在解决实际问题时的魅力，从而可以真正学会如何应用Python解决实际问题。 本书主要适合高等院校计算机科学与技术专业、大数据专业及信息技术相关专业学生使用。建议读者在学习本书的过程中每一个实例都要进行实践练习，在把本书的实例调试运行成功的基础上，再尝试换不同的数据集或不同的算法进行改进实践。读者在实践过程中遇到问题时要多思考，找出产生问题的原因，及时解决发现的问题，在不断发现问题并解决问题的过程中总结经验、积累经验，从而有效地实现知识与技能及综合实践能力的提升。 本书内容共分为9章。 ...