《PySpark大数据分析实战》-18.什么是数据分析
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《PySpark大数据分析实战》-18.什么是数据分析
- 《PySpark大数据分析实战》-18.什么是数据分析
- 前言
- 什么是数据分析
- 结束语
《PySpark大数据分析实战》-18.什么是数据分析
前言
大家好!今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第3章第1节的内容:什么是数据分析。
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数据分析是人们通过收集、清洗、转换、处理、统计和可视化等方式,从大量的数据中提取有用的信息的过程。Python是数据分析的重要程序语言,Python提供了一系列数据分析工具方便人们对数据进行处理及可视化。本章将介绍数据分析的基础知识以及Python中的常用的数据分析工具,掌握好这些知识及工具对数据分析非常有用。
什么是数据分析
数据分析是指使用适当的统计和计算方法对数据进行处理、解释、推理和预测的过程。通过对数据的分析,人们可以发现数据之间的关系、趋势等,并以此作出决策、指导实践、预测未来等。数据分析的应用范围非常广泛,可以用于商业、金融、科学等领域。
数据分析的基本处理流程通常可以分为以下几个步骤:
1)收集数据。需要明确分析的数据类型和来源,然后收集数据,收集的数据可以是结构化数据,例如表格和数据库的数据,也可以是非结构化数据,例如文本和图像等。
2)清洗数据。收集到的数据可能存在缺失值、重复值、错误数据等问题,需要进行数据清洗,包括去除无用数据、去除重复值、填充缺失值等操作。
3)数据预处理。数据预处理是为了让数据更适合后续的分析,包括特征提取、特征缩放、数据转换等。
4)分析处理。在数据预处理后,使用统计分析、机器学习等方法,进行数据分析和挖掘,找出数据之间的关系和规律,进行预测和决策。
5)结果呈现。将分析结果可视化呈现,包括数据报表、图表、图像等,使得分析结果更加直观、易于理解和传达。
结束语
好了,感谢大家的关注,今天就分享到这里了,更多详细内容,请阅读原书或持续关注专栏。
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