Python大数据指的是使用Python编程语言进行数据处理和分析的技术。具体来说，它涉及以下几个方面：
数据收集：
从各种来源（如网络爬虫、数据库、API等）获取数据。
数据清洗：
对收集到的数据进行预处理，包括去重、处理缺失值、数据转换等。
数据可视化：
将清洗后的数据以图表、图形等形式展示，便于理解和分析。
数据分析：
运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，提取有价值的信息和知识。
机器学习模型应用：
构建和训练模型，进行预测分析、分类、聚类等任务。
结果解释：
将分析结果转化为可理解的报告或建议，支持决策过程。
Python因其简洁的语法、丰富的库支持（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）以及强大的社区和生态系统，在大数据分析领域得到了广泛应用。