"本书共5部分。第1部分（第1章）为基础理论，概述大数据的基本概念、特征、发展历史、生态系统及实际应用。第2部分（第2、3章）为数据采集，详细介绍数据采集的基本概念、特征、方法和技术，并重点讲解如何使用Python进行网络数据采集。第3部分（第4、5章）为数据预处理，深入探讨数据清理、数据集成、数据归约、数据转换等理论和技术，以及如何使用NumPy和Pandas这两个强大的Python库来进行数据预处理。第4部分（第6、7章）为数据可视化，讲解数据可视化的发展历史、分类和应用，并展示如何使用Matplotlib等Python库来绘制各种类型的图表。第5部分（第8~10章）为案例，展示使用Python进行数据采集、预处理与可视化的全过程。 本书既可以作为高等院校计算机及相关专业的教材，也可以作为软件从业人员、计算机爱好者的学习指导用书。 "

吕云翔，北京航空航天大学软件学院副教授。具有多年的软件开发、项目管理、计算机教学经验，对IT行业具有较全面的认识，出版教材多部。目前研究领域包括：软件工程、人工智能、大数据。

前言 如今，大数据已成为推动社会进步与产业升级的重要力量。从商业智能到科学研究，从城市管理到个人生活，大数据的应用无处不在，深刻改变着世界。然而，大数据需要经过精心的采集、预处理与可视化，才能转化为有价值的信息和知识。 本书基于这一背景，通过深入浅出的讲解和丰富的案例演示，帮助读者理解大数据的基本概念、生态系统和实际应用，数据采集、预处理与可视化的各个环节，以及如何使用Python编程语言来实现这些过程。 本书共5部分。在基础理论部分，将带领读者走进大数据的世界，了解大数据的基本概念、特征、发展历史、生态系统及实际应用； 在数据采集部分，将详细介绍数据采集的基本概念、特征、方法和技术，并重点讲解如何使用Python进行网络数据采集，包括网络爬虫基础及Scrapy框架和Selenium库的应用； 在数据预处理部分，将深入探讨数据清理、数据集成、数据归约、数据转换等关键技术，并介绍如何使用NumPy和Pandas这两个强大的Python库来进行数据预处理； 在数据可视化部分，将讲解数据可视化的发展历史、分类和应用，并展示如何使用Matplotlib等Python库来绘制各种类型的图表，从而直观展示数据的内在规律和趋势； 在案例部分，将展示使用Python进行数据采集、预处理与可视化的全过程。通过阅读本书，读者将能够掌握数据处理与分析的核心技能，提升数据素养和数据分析能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。 本书的作者为吕云翔、姚泽良、宗坚、杨壮、韩延刚、仇善召、朱英豪、张扬，此外，曾洪立参与了部分内容的编写并进行了素材整理及配套资源制作等。 由于作者水平和能...