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ChatGPT扫盲大数据
sockstack
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2023-11-07 00:02:33
<p><span style="color: red; font-size: 18px">ChatGPT 可用网址,仅供交流学习使用,如对您有所帮助,请收藏并推荐给需要的朋友。</span><br><a href="https://ckai.xyz/?sockstack§ion=detail" target="__blank">https://ckai.xyz</a><br><br></p> <article class="baidu_pl"><div id="article_content" class="article_content clearfix"> <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/kdoc_html_views-1a98987dfd.css"> <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_views-6e43165c0a.css"> <div id="content_views" class="htmledit_views"><div class="kdocs-document"> <h1 style="text-align:left;">1. 大数据是什么</h1> <p style="">大数据是指数量巨大、种类繁多、处理速度快、价值密度低的数据集合。它通常指的是超过传统数据处理软件(Excel、关系型数据库)能够处理的数据规模,需要使用特殊的技术和工具来处理和分析。</p> <p style="">大数据的特点包括:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据量大:数据规模非常大,以TB、PB甚至EB计量,无法通过单个计算机或传统的数据处理方法进行处理。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据种类多:大数据包含的数据类型和格式多种多样,包括结构化、半结构化和非结构化数据。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>处理速度快:大数据通常需要实时或接近实时地处理,因此需要采用高效的并行计算和数据流处理技术。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>价值密度低:大数据集合中的数据并非所有都具有高价值,需要进行深入的分析和挖掘才能发现其中的价值。</p></li></ol> <h1 style="text-align:left;">2. 面临的问题和解决思路</h1> <p style="">针对大数据的特点,在处理大数据时,主要会面临以下问题:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据治理和管理</p></li></ol> <p style=""><span class="kdocs-bold" style="font-weight:bold;">问题</span>:大数据集合中的数据<span class="kdocs-color" style="color:#C21C13;">来源复杂、格式多样</span>,需要采取有效的数据治理和管理措施,包括数据的分类、标准化、存储、备份等。</p> <p style="">针对数据治理和管理,可以采用以下技术:</p> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>数据分类:将数据按照不同的类型进行分类,以便后续的数据处理和分析。</p></li></ul> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>数据标准化:采用统一的数据格式和标准,对数据进行标准化处理,以提高数据的一致性和可信度。</p></li></ul> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>元数据管理:对数据的元数据进行管理,包括数据的来源、格式、质量等信息,以便更好地进行数据管理和治理。</p></li></ul> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据质量和可靠性</p></li></ol> <p style=""><span class="kdocs-bold" style="font-weight:bold;">问题</span>:大数据集合中存在大量的<span class="kdocs-color" style="color:#C21C13;">杂乱无章</span>的数据,其中存在一定比例的错误和异常数据,需要进行数据清洗和预处理来提高数据的质量和可靠性。</p> <p style="">针对数据质量和可靠性,可以采用以下技术:</p> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>数据清洗:通过数据去重、缺失值填充、异常值处理等方法,对数据进行清洗,以提高数据的质量和可靠性。</p></li></ul> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>数据预处理:采用数据转换、规范化、归一化等方法,可以帮助提高数据分析的效率和准确度。</p></li></ul> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>处理和分析效率</p></li></ol> <p style=""><span class="kdocs-bold" style="font-weight:bold;">问题</span>:海量数据的处理和分析需要采用<span class="kdocs-color" style="color:#C21C13;">高效的计算和存储</span>技术,以提高处理和分析效率,同时也需要采用合适的算法和工具来处理大规模数据。</p> <p style="">针对处理和分析效率,可以采用以下技术:</p> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>分布式计算和存储技术:如Hadoop、Spark、NoSQL等技术,以实现高效的大数据处理和分析。</p></li></ul> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>数据分析和挖掘算法:采用机器学习、深度学习等算法,进行数据分析和挖掘,以实现更准确和高效的分析结果。</p></li></ul> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据安全和隐私保护</p></li></ol> <p style=""><span class="kdocs-bold" style="font-weight:bold;">问题</span>:数据<span class="kdocs-color" style="color:#C21C13;">安全和隐私</span>保护是大数据应用中的关键问题。</p> <p style="">针对数据安全和隐私保护,可以采用以下技术:</p> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>数据加密:对敏感数据进行加密,以确保数据的安全性和保密性。</p></li></ul> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>访问控制:采用访问控制机制,对数据进行权限控制,限制非授权用户的访问。</p></li></ul> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据可视化和展示</p></li></ol> <p style=""><span class="kdocs-bold" style="font-weight:bold;">问题</span>:大数据处理和分析的结果需要进行<span class="kdocs-color" style="color:#C21C13;">可视化</span>和展示,以方便用户更好地理解和利用数据。</p> <p style="">针对数据可视化和展示,可以采用以下技术:</p> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>交互式分析:使用户能够更直观地了解数据的情况,更深入地探索数据。</p></li></ul> <ul><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:circle;text-indent:0;"><p>可视化工具:如FineBI、DataV、ECharts等,将数据处理和分析的结果进行可视化展示。</p></li></ul> <h1 style="text-align:left;">3. 数据治理和管理</h1> <h2 style="text-align:left;">3.1 数据分类</h2> <p style="">常见的数据分类方式有以下几种:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>来源分类:可以将数据分为内部数据和外部数据,内部数据来自企业内部的各个系统,外部数据则来自公共数据源或第三方数据供应商。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>类型分类:可以将数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。不同类型的数据需要采用不同的存储方式和处理方法。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>保密级别分类:可以将数据分为公开数据、内部数据和机密数据。不同级别的数据需要采取不同的访问控制策略和加密措施。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>生命周期分类:可以将数据分为数据生成期、数据传输期、数据使用期和数据归档期等不同的阶段,对不同阶段的数据采取不同的管理策略和安全措施。</p></li></ol> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>价值分类:可以将数据分为核心数据和非核心数据,对核心数据采取更加严格的保护和备份策略。</p></li></ol> <h2 style="text-align:left;">3.2 常见的数据标准化</h2> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>命名标准化:对于数据元素、表、列等进行命名规范,例如使用统一的命名规则和规范的缩写、避免使用缩写混淆等。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>格式标准化:对于数据类型、长度、精度、日期格式等进行规范化,例如使用ISO 8601标准的日期格式、规范数值类型的长度等。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>代码值标准化:对于不同系统中使用的数据代码值进行标准化,例如将相同含义的代码值进行统一、消除歧义等。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>元数据标准化:对于数据元数据进行标准化,例如使用统一的元数据标签、定义元数据的语义等。</p></li></ol> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>文档标准化:对于数据文档进行标准化,例如使用统一的文档格式和结构、定义文档的元数据等。</p></li></ol> <h2 style="text-align:left;">3.3 元数据管理</h2> <p style="">元数据管理可以帮助我们更好地理解、管理和利用数据,降低数据治理和管理的成本和风险。元数据管理主要包括元数据采集、存储、维护和利用等方面。以下是常见的元数据管理的方法:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>元数据采集:通过数据抽取、数据分析和数据挖掘等手段,采集数据系统和应用中的元数据信息。例如采集数据表、列的定义信息、数据代码值和关系等。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>元数据存储:将采集到的元数据信息存储在元数据仓库或元数据管理平台中,建立元数据的存储模型和结构。例如采用关系型数据库或图数据库存储元数据信息。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>元数据维护:对元数据进行更新、变更、校验和清理等操作,保证元数据信息的准确性和完整性。例如通过元数据管理工具进行元数据的维护和管理。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>元数据利用:将元数据应用到数据管理和分析场景中,提高数据的发现、访问和利用效率。例如通过元数据搜索和浏览功能,快速定位和访问数据表和列信息。</p></li></ol> <p style="">元数据管理工具和平台可以实现元数据的自动采集、存储和管理,提高元数据管理的效率和质量。以下是常见的元数据管理工具和平台:</p> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>Apache Atlas:由Apache基金会开发和维护的开源元数据管理工具,支持Hadoop、Spark等大数据平台的元数据管理。</p></li></ol> <ol start="6"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>Data Lake Formation:由阿里云提供的数据湖及Lakehouse的服务,为客户提供了统一的元数据管理、统一的权限与安全管理、便捷的数据入湖能力以及一键式数据探索能力。</p></li></ol> <ol start="7"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>Talend Metadata Manager:由Talend公司开发的元数据管理工具,支持多种数据源的元数据管理,包括关系型数据库、Hadoop、NoSQL数据库等。</p></li></ol> <h1 style="text-align:left;">4. 数据质量和可靠性</h1> <h2 style="text-align:left;">4.1 数据清洗</h2> <p style="">数据清洗可以提高数据的质量,以下是常见的数据清洗步骤:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据去重:去除重复的数据记录。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据过滤:去除无效数据,例如格式不正确、不完整、不符合要求等数据。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据转换:将数据从一种格式转换为另一种格式,例如将日期格式转换为统一的日期格式。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据纠错:通过规则或算法对数据进行自动纠错或手动纠错,例如修复缺失数据、格式错误、逻辑错误等。</p></li></ol> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据标准化:将数据按照规定的标准进行统一化,例如将地址转换为统一的格式。</p></li></ol> <ol start="6"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据匹配:将不同数据源的数据进行匹配,例如将客户信息与订单信息进行匹配。</p></li></ol> <h2 style="text-align:left;">4.2 数据预处理</h2> <p style="">数据预处理可以帮助提高数据分析的效率和准确度,以下是常见的数据预处理方式:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据降维:对数据进行降维处理,以减少数据维度和复杂性,提高数据分析效率和准确度。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>特征选择:从大量的特征中选择出对数据分析有用的特征,以便更好地进行后续分析。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据采样:从大量的数据中抽取一部分数据进行分析和建模,以减少数据分析的复杂性和时间成本。</p></li></ol> <h1 style="text-align:left;">5. 处理和分析的效率</h1> <h2 style="text-align:left;">5.1 分布式计算和存储技术</h2> <ul><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:disc;text-indent:0;"><p>数据处理引擎(流/批处理)</p></li></ul> <ol start="1"><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:lower-alpha;text-indent:0;"><p>Spark(算法):Apache Spark 是一个快速通用计算引擎,支持流式数据处理和批处理,特别适合处理迭代算法和机器学习算法。它支持多种编程语言,如Scala、Java、Python和R等。它通过在内存中存储数据和使用弹性分布式数据集(RDD)来提高计算效率。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:lower-alpha;text-indent:0;"><p>Flink(实时):Flink是一个分布式数据流处理引擎,可以实时处理无限量的数据,并支持批处理。Flink采用了流处理的编程模型,支持有状态的计算和事件驱动的计算。与 Spark 相比,它更适合需要实时响应和低延迟的应用。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:lower-alpha;text-indent:0;"><p>Presto(SQL):Presto 是一个分布式 SQL 查询引擎,它可以查询多种数据源,如 Hadoop、NoSQL 数据库和关系型数据库等。Presto的查询速度非常快,并且可以对PB级的数据进行查询和分析。</p></li></ol> <ul><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:disc;text-indent:0;"><p>数据平台(批处理)</p></li></ul> <ol start="4"><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:lower-alpha;text-indent:0;"><p>Hadoop(离线):Hadoop是一个开源的分布式存储和计算平台,它基于MapReduce编程模型和HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统。Hadoop通过将数据划分成小块并在集群中的多个节点上进行并行计算,从而实现大规模数据的处理和分析。</p></li></ol> <ol start="5"><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:lower-alpha;text-indent:0;"><p>Hive(SQL):Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,主要用于对结构化数据进行查询和分析。它支持类 SQL 的查询语言,可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务执行。它更适适合作为数据仓库和数据探索工具。</p></li></ol> <ul><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:disc;text-indent:0;"><p>分布式 NoSQL 数据库</p></li></ul> <ol start="6"><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:lower-alpha;text-indent:0;"><p>Cassandra:Apache Cassandra 是一个面向列族的分布式 NoSQL 数据库,适合于存储和查询结构化数据和半结构化数据。采用Gossip协议实现最终一致性模型,可以在数据可用性和一致性之间做出权衡。</p></li></ol> <ol start="7"><li style="margin-left:2.8em;list-style-type:lower-alpha;text-indent:0;"><p>MongoDB:MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库,它适用于处理非结构化和半结构化的数据。采用弱一致性模型,读操作可以在不同节点返回不同结果。</p></li></ol> <h2 style="text-align:left;">5.2 数据分析和挖掘算法</h2> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>线性回归(Linear Regression):用于建立数值型数据之间的线性关系,例如预测房价、销售量等。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>逻辑回归(Logistic Regression):用于建立分类模型,例如预测某个人是否患有疾病、是否会购买某个产品等。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>决策树(Decision Tree):一种基于树结构的分类算法,用于分析数据中的关键性变量和目标变量之间的关系。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>随机森林(Random Forest):一种集成学习算法,将多个决策树组合起来进行分类或回归,能够提高模型的准确性和鲁棒性。</p></li></ol> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>支持向量机(Support Vector Machine,SVM):一种二分类算法,能够将样本映射到高维空间,从而找到最优的超平面,将不同类别的样本分开。</p></li></ol> <ol start="6"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>神经网络(Neural Network):一种基于生物神经系统的学习算法,能够学习输入数据的非线性特征,并在训练后对新数据进行分类或预测。</p></li></ol> <ol start="7"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN):一种常用于图像识别和分类的神经网络模型,通过卷积、池化等操作提取图像中的特征。</p></li></ol> <ol start="8"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN):一种能够处理序列数据的神经网络模型,适用于自然语言处理、语音识别等领域。</p></li></ol> <ol start="9"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>聚类算法(Clustering):用于将数据分组成不同的簇,每个簇内的数据相似度较高,不同簇之间的数据相似度较低,例如K均值聚类、层次聚类等。</p></li></ol> <ol start="10"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>关联规则挖掘(Association Rule Mining):用于发现数据中的关联关系,例如购物篮分析中发现顾客经常购买的商品组合,可以用于商品推荐、市场营销等领域。</p></li></ol> <h1 style="text-align:left;">6. 数据安全和隐私保护</h1> <h2 style="text-align:left;">6.1 数据加密</h2> <p style="">数据加密是指对敏感数据进行加密处理,使得未经授权的人无法直接读取和使用这些数据。以下是常见的数据加密方式:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>对称加密:使用同一个密钥对数据进行加密和解密,加密速度快,但密钥管理较为复杂,不适合在公共网络中使用。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>非对称加密:使用一对公钥和私钥对数据进行加密和解密,公钥可以公开,私钥只有数据接收方拥有,安全性较高,适合在公共网络中使用。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>散列算法:将数据通过散列算法进行加密,得到一段固定长度的密文,具有不可逆性和防篡改性,但不能直接解密数据。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数字签名:利用非对称加密技术对数据进行签名,证明数据的来源和完整性,防止数据被篡改。</p></li></ol> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>SSL/TLS协议:通过建立安全通道对数据进行加密传输,保障数据传输的安全性和隐私性。</p></li></ol> <h2 style="text-align:left;">6.2 访问控制</h2> <p style="">在处理数据安全和隐私保护时,访问控制可以控制用户对数据资源的访问权限,以保证数据的安全性和保密性。以下是常见的数据访问控制方法:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>基于角色的访问控制(Role-Based Access Control,RBAC):RBAC是一种常用的访问控制模型,它基于用户角色来控制对资源的访问权限。用户被分配到不同的角色,而每个角色都被授予了特定的权限,这些权限反映了用户所需的任务和职责。通过将用户与角色相关联,可以实现对资源的访问控制。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>基于策略的访问控制(Policy-Based Access Control,PBAC):PBAC是一种访问控制模型,它将访问控制策略分离出来,并将它们与用户或用户组关联。PBAC的策略可以定义在访问控制列表(Access Control List,ACL)中,也可以通过访问控制矩阵(Access Control Matrix,ACM)来管理。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>基于属性的访问控制(Attribute-Based Access Control,ABAC):ABAC是一种访问控制模型,它基于用户属性来决定对资源的访问权限。这些属性可以是用户的身份信息、角色、组织、位置、时间等。ABAC通过将属性与策略相关联来管理访问控制,可以实现更细粒度的访问控制。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>基于身份的访问控制(Identity-Based Access Control,IBAC):IBAC是一种访问控制模型,它基于用户的身份信息来控制对资源的访问权限。与RBAC不同,IBAC不需要用户被分配到不同的角色,而是直接将用户与其身份信息相关联。IBAC通常与其他访问控制模型结合使用,以实现更高级别的访问控制。</p></li></ol> <h1 style="text-align:left;">7. 数据可视化和展示</h1> <h2 style="text-align:left;">7.1 交互式分析</h2> <p style="">交互式分析的目标是让用户能够快速地探索大数据,并通过交互式探索发现隐藏在数据中的模式、趋势和异常情况。交互式分析的基本流程如下:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据获取和准备:包括从数据源中提取数据、进行数据清洗、数据预处理等。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>数据探索和可视化:通过可视化工具将数据呈现出来,支持多种图表、图形和表格的展示,如散点图、柱状图、饼图、地图等。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>交互式探索:通过交互式控件和操作,对数据进行探索和分析,包括过滤、排序、聚合、切片、钻取等。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>模式和趋势发现:通过探索数据,发现数据中的规律、趋势和模式,如异常数据、重要数据、热点数据等。</p></li></ol> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>分析结果展示:将分析结果以可视化的形式展示出来,支持导出数据和分享分析结果等。</p></li></ol> <h2 style="text-align:left;">7.2 可视化工具</h2> <p style="">交互式分析的核心是可视化工具,常见的可视化工具有:</p> <ol start="1"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>ECharts:百度开源的一个基于JavaScript的可视化库,支持折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等多种图表类型。</p></li></ol> <ol start="2"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>DataV:阿里云推出的一款可视化大屏设计工具,支持实时数据展示、多种图表类型、自定义主题等功能。</p></li></ol> <ol start="3"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>FineBI:中国国内一款较为成熟的商业化BI工具,支持数据可视化、多维分析、报表制作等功能。</p></li></ol> <ol start="4"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>AntV:蚂蚁金服推出的数据可视化工具,包括G2、G6、F2等多个可视化库,支持图表类型丰富、性能优越等特点。</p></li></ol> <ol start="5"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>Metabase:国内一款开源的数据可视化工具,支持多种数据源、简单易用、自定义报表等功能。</p></li></ol> <ol start="6"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>D3.js:一款用JavaScript编写的开源数据可视化库,提供丰富的可定制化的图表类型,可以创建高度交互式的数据可视化。</p></li></ol> <ol start="7"><li style="margin-left:1.4em;list-style-type:decimal;text-indent:0;"><p>Matplotlib:一款基于Python语言的数据可视化库,提供各种常用的图表类型,支持自定义设置和交互式功能。</p></li></ol> </div></div> </div> <div id="treeSkill"></div> </article>
ChatGPT扫盲大数据
作者
sockstack
许可协议
CC BY 4.0
发布于
2023-11-07
修改于
2024-12-24
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