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通过了TiDB数据库专员#xff08;PCTA#xff09;、TiDB数据库专家#xff08;PCTP…

博主简介

通过了TiDB数据库专员PCTA、TiDB数据库专家PCTP、TiDB数据库认证SQL开发专家PCSD认证。

通过了微软Azure开发人员、Azure数据工程师、Azure解决方案架构师专家认证。

对大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark、Kafka等有深入研究对Databricks的使用有丰富的经验。

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《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

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。

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。

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。

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。