导图社区 第四章 数据处理与应用
这是一篇关于第四章 数据处理与应用的思维导图,Spark是一种与Hadoop相似的、应用较广的开源方式计算架构。Spark启用 了内存存储中间结果,运行速度比Hadoop快很多
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第四章 数据处理与应用
常用表格数据的处理
数据整理
常见的数据问题有数据缺失、数据重复、数据异常,还有逻辑错误、格式不一致等
通常采用平均值、中间值或概率统计值来填充缺失值
对于重复数据,可以在进行进一步审核的基础上进行合并或删除
异常数据指数据集中不符合一般规律的数据处理对象
逻辑错误问题指数据集中的属性值与实际值不符,或违背业务规则或逻辑
数据计算
日常简单的数据处理可以使用Excel软件完成,专业的数据处理和统计分析工具有SPSS、SAS、MATLAB等,也可以通过R、Python、Java等计算机语言编程进行数据处理
Excel软件中可以应用公式进行数据的计算。公式是以“=”开头,由常数、函数、单元格引用和运算符组成的式子。公式不仅用于计算,更重要的是构建计算模型
单元格引用是指对工作表中的单元格或单元格区域的引用
算数运算符由有^、%、*、/、+、-,用于进行基本的数学运算
比较运算符有=、>、<、>=、<=、<>,用于比较两个值,结果为逻辑值TRUE或FALSE
文本连接运算符“&”,可以连接一个或多个文本字符串,生成一段文本
函数语法:SUM(),AVERAGE(),MIN(),MAX()
数据图表呈现
常见的图表类型有柱状图、折线图、饼图、雷达图、散点图、气泡图等
分析数据,创建表格,检查图表
大数据处理
大数据处理的基本思维与架构
批处理计算
Hadoop是一个可运行于大规模计算机集群上的分布式系统基础架构,适用于静态数据的批处理计算
Spark是一种与Hadoop相似的、应用较广的开源方式计算架构。Spark启用了内存存储中间结果,运行速度比Hadoop快很多
分布式文件系统HDFS
分布式数据库HBase
分布式并行计算模型MapReduce
流计算
图计算
实时处理与批处理的整合
编程处理数据
利用pandas模块处理数据
Series
Series对象常用属性
DataFrame
DataFrame对象常用属性
DaraFrame常用函数
利用matplotlib模块绘图
matplotlip是一个绘图库,使用其中的pyplot子库所提供的函数可以快速绘图和设置图标的坐标轴、坐标轴刻度、图例
常见绘图函数
利用Python分析数据实践
文本数据处理
文本数据处理的一般过程
中文分词
基于词典的分词方法,也称作基于字符匹配的分词方法
基于统计的分词方法
基于规则的分词方法
常见的分词系统
特征提取
文本数据分析与应用
标签云
标签云用词频表现文本特征,将关键词按照一定的顺序和规律排列,并以文字大小的形式代表词语的重要性
标签云是文本可视化的一种方式
文本情感分析
数据可视化
数据可视化是将数据以图形图像等形式表示,直接呈现数据中蕴含信息的处理过程
可视化的作用
快捷观察与追踪数据
实时分析数据
增强数据的解释力与吸引力
可视化的基本方法
有关时间趋势的可视化
有关比例的可视化
有关关系的可视化
有关差异的可视化
有关空间关系的可视化
可视化的工具
主要用于数据可视化的工具有大数据魔镜、Gephi、Tableau等,也可以使用Python、R等计算机语言编程程序实现数据的可视化
一些优秀的可视化工具库,如基于JavaScript的D3.js、Highcharts、Google Charts等,基于Python的matplotlib等
可视化的典型案例
风、气象、海洋状况的全球地图
编程语言之间的影响力关系图
“双十一”全网销售直播图
航班飞行实时跟踪地图
微博热词趋势图
大数据典型应用
智能交通
电子交通整合了物联网、大数据、云计算、人工智能等技术
交通大数据是智能交通中“智能”的基础
交通信息服务系统
交通管理系统
电子收费系统
电子商务
精准营销
供应链管理
智能网站