大数据分析与可视化资料总结与应用实例

PowerBI 的可视化能力真挺强的，尤其是面对大数据场景，响应也快，操作还直观。数据源支持多，像Excel、SQL Server、Google Analytics都能一键接入。你只要稍微了解下数据建模的基础概念，就能快速上手。PowerBI 的在线服务也蛮方便，出门在外用PowerBI Mobile看看仪表板，数据随时随地掌握。Pro 版虽然要付费，但功能确实更全，像更高频的数据刷新、更大的数据集限制，还有团队协作功能，适合需要共享报表的场景。仪表板交互性不错，可以把你觉得重要的图表钉在首页，支持复制、分享、编辑，甚至还能加上QR 码、图片、链接这些小细节。另外，PowerBI 还支持 Fl

第一节、环境设置1.Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言2.语言特征：编译性语言、解释性语言（python平台兼容性）、动态语言、静态语言、强类型数据（只能进行类型安全转换的语言）、弱类型数据（一个变量可以分配不同数据类型的值） 3.python环境部署：网址www.python.org选择的最低版本不小于3.5配置完成python3环境后，配置IDE的工具，推荐vscode、pycharm第二节、基础知识学习目标：掌握变量、语句、缩进、注释掌握输入和输出语句掌握编程文件化及执行1.变量命名规则：标识符只能由字母、数字或下划线组成，第一个字符不能是数字，区分大小写

SWOT 数据分析与可视化 SWOT 分析法，也称为态势分析法或道斯矩阵，是一种常用的战略规划工具，用于评估企业或项目的内部优势和劣势，以及外部环境中的机会和威胁。 SWOT 分析的四个要素： 优势 (Strength)： 内部有利因素，例如强大的品牌声誉、高效的运营流程等。 劣势 (Weakness)： 内部不利因素，例如缺乏资金、技术落后等。 机会 (Opportunity)： 外部有利因素，例如市场增长潜力、新技术出现等。 威胁 (Threats)： 外部不利因素，例如竞争对手的行动、政策变化等。 在 Excel 中展示 SWOT 分析结果： 可以使用 Excel 的表格和图表功能

首先，通过设定随机数种子确保结果的可重复性。然后生成了一个在0到10之间等间隔的x轴数据x，以及基于线性关系加上正态分布随机噪声的y轴数据y，并将其组合成一个DataFrame。接着计算了数据中y的最大值、最小值和标准差等统计信息。在绘图部分，绘制了数据的散点图，并通过多项式拟合得到拟合直线并绘制出来。最后，在图上添加了显示最大值、最小值和标准差的文本标注。整体展示了如何使用随机生成的数据进行数据分析，包括数据可视化、拟合以及统计信息的呈现。

分析上市公司股票财务指标，如流动比率、资产负债率等。 使用Matplotlib绘制统计图，包括折线图、条形图、柱状图、散点图。 利用Jupyter Notebook进行交互式数据分析和可视化。 运用NumPy、Pandas和Matplotlib进行数据处理和图形绘制。

大数据离线项目是一个基于大数据平台进行数据并图形化展示的项目，目的是设计一个高效的数据调查报告系统。通过将数据结果可视化，用户更好地理解和利用数据。你可以在这个平台上执行数据清洗、并生成报告，最终以图表形式展现结果。它也支持自由添加表单功能，方便用户根据需求自定义内容，提升了平台的灵活性和扩展性。项目涉及的技术包括Hadoop、Hive、Linux操作系统等，还要注意选择合适的硬件配置和工具来优化系统性能。如果你有类似的数据需求，可以尝试一下，挺好用的！同时，也建议你多了解数据清洗、数据格式转换等相关知识，避免数据杂乱无章影响效果。，这个项目既注重高效设计，也兼顾简单易用，是大数据的不错选择。

大数据的与应用案例讲得还挺细的，尤其是对Hadoop生态的拆解，蛮适合刚入门或者想系统捋一遍的前端朋友看一看。嗯，它不是讲怎么撸代码，但对你理解大数据架构、后端接口、数据流转逻辑挺有。Hadoop 的HDFS是怎么存储 TB 级数据的，MapReduce怎么拆解计算任务都说得明明白白，还顺带提了下YARN、Hive这类常见工具，干货不少。另外，国内外的技术发展也顺手提了一嘴，虽然不是重点，但能帮你大致知道业界都怎么玩，算是长点见识。如果你最近在搞可视化平台、BI界面、或者和后端协作搭数据功能，推荐花半小时扫一遍这篇。需要动手的朋友也可以顺着下面这些链接看一看，像《构建大数据 hadoop 分布

信息可视化技术的发展数据库中的知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）KDD是一门交叉性学科，涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计算、专家系统等多个领域。KDD可以用在信息管理、过程控制、查询优化、科学研究和决策支持。KDD的核心技术是数据挖掘（Data Mining），它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。可视化挖掘：为了使发现知识的过程和结果易于理解和在发现知识过程

这个Python项目涉及到爬虫技术，用于采集中国各大城市的地铁信息，并进行详细分析和可视化。项目的主要功能包括：1. 使用爬虫获取各城市地铁线路数据，并保存为CSV文件。2. 将CSV文件转换为Pandas DataFrame，便于后续数据处理。3. 分析每个城市的地铁线路数量分布，绘制相应的图表。4. 探索各城市中地铁站数最多的地铁线路。5. 统计各城市地铁站数，并生成地铁名词云。6. 分析中国地铁站名称中最常出现的字，并绘制柱状图。