1、大數據分析框架結構

2、數據、信息與數據分析

數據：是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。
數據聚焦于數據的采集、清理、預處理、分析和挖掘，圖形聚焦于解決對光學圖像進行接收、提取信息、加工變換、模式識別及存儲顯示，可視化聚焦于解決將數據轉換成圖形，并進行交互處理。

信息：是數據的內涵，信息是加載于數據之上，對數據作具有含義的解釋。
數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。

數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之后得到、并對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；
數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。
數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。

數據分析：是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，為提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
從廣義的角度來說，數據分析涵蓋了數據分析和數據挖掘兩個部分。
從狹義的角度來說，數據分析和數據挖掘存在不同之處。主要體現在兩者的定義說明、側重點、技能要求和最終的輸出形式。

廣義的數據分析包括狹義數據分析和數據挖掘。

狹義的數據分析是指根據分析目的，采用對比分析、分組分析、交叉分析和回歸分析等分析方法，對收集來的數據進行處理與分析，提取有價值的信息，發揮數據的作用，得到一個特征統計量結果的過程。
數據挖掘則是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，通過應用聚類、分類、回歸和關聯規則等技術，挖掘潛在價值的過程。

數據分析與數據挖掘的區別：

差異角度數據分析數據挖掘

定義	描述和探索性分析，評估現狀和修正不足 技術	技術性的“采礦”過程，發現未知的模式和規律
側重點	技術性的“采礦”過程，發現未知的模式和規律	技術性的“采礦”過程，發現未知的模式和規律
技能	統計學、數據庫、Excel、可視化等	過硬的數學功底和編程技術
結果	需結合業務知識解讀統計結果	模型或規則

數據分析的流程：

1、需求分析：數據分析中的需求分析也是數據分析環節的第一步和最重要的步驟之一，決定了后續的分析的方向、方法。
數據獲取：數據是數據分析工作的基礎，是指根據需求分析的結果提取，收集數據。
2、數據預處理：數據預處理是指對數據進行數據合并，數據清洗，數據變換和數據標準化，數據變換后使得整體數據變為干凈整齊，可以直接用于分析建模這一過程的總稱。
3、分析與建模：分析與建模是指通過對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等分析方法和聚類、分類、關聯規則、智能推薦等模型與算法發現數據中的有價值信息，并得出結論的過程。
4、模型評價與優化：模型評價是指對已經建立的一個或多個模型，根據其模型的類別，使用不同的指標評價其性能優劣的過程。
5、部署：部署是指將通過了正式應用數據分析結果與結論應用至實際生產系統的過程。

3、數據可視化

數據分析是一個探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因為這些答案并不總是容易得到的。
數據可視化，即數據的可視化展示。有效的可視化可顯著減少受眾處理信息和獲取有價值見解所需的時間。
數據分析和數據可視化這兩個術語密不可分。在實際處理數據時，數據分析先于可視化輸出，而可視化分析又是呈現有效分析結果的一種好方法。

數據可視化：是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為“一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量”。
數據可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。

數據可視化是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。
數據可視化技術的基本思想是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

數據可視化的方法1----面積&尺寸可視化：

數據可視化的方法2----顏色可視化

數據可視化的方法3----圖形可視化
數據可視化的方法4----概念可視化
可視化典型案例：
1、全球黑客活動
安全供應商Norse打造了一張能夠反映全球范圍內黑客攻擊頻率的地圖（http://map.ipviking.com），它利用Norse 的“蜜罐”攻擊陷阱顯示出所有實時滲透攻擊活動。如下圖所示，地圖中的每一條線代表的都是一次攻擊活動，借此可以了解每一天、每一分鐘甚至每一秒世界上發生了多少次惡意滲透。
2、互聯網地圖：
為了探究互聯網這個龐大的宇宙，俄羅斯工程師 Ruslan Enikeev 根據 2011 年底的數據，將全球 196 個國家的 35 萬個網站數據整合起來，并根據 200 多萬個網站鏈接將這些“星球”通過關系鏈聯系起來，每一個“星球”的大小根據其網站流量來決定，而“星球”之間的距離遠近則根據鏈接出現的頻率、強度和用戶跳轉時創建的鏈接來確定，由此繪制得到了“互聯網地圖”（http://internet-map.net）。

3、編程語言之間的影響力關系圖
Ramio Gómez利用來自Freebase上的編程語言維護表里的數據，繪制了編程語言之間的影響力關系圖，如下圖所示，圖中的每個節點代表一種編程語言，之間的連線代表該編程語言對其他語言有影響，有影響力的語言會連線多個語言，相應的節點也會越大。
4、百度遷徙
2014年1月25日晚間，央視與百度合作，啟用百度地圖定位可視化大數據播報春節期間全國人口遷徙情況，引起廣泛關注。

5、世界國家健康與財富之間的關系
“世界國家健康與財富之間的關系”利用可視化技術，把世界上200個國家，從1810年到2010年歷時200年其各國國民的健康、財富變化數據（收集了1千多萬個數據）制作成三維動畫進行了直觀展示（http://www.moojnn.com/Index/whn）。

6、3D可視化互聯網地圖APP
3D可視化是描繪和理解數據的一種手段，是數據的一種表征形式，并非模擬技術。3D可視化以一種獨特的立體視角為用戶呈現數據，可以幫助用戶發現一些在2D模式下無法察覺的內容。Peer 1開發了一個稱為“互聯網地圖”的APP，這是一個建立在小盒子形式上的3D地圖。

7、數據可視化案例-滴滴的交通大數據

數據分析與可視化常用工具

1．Microsoft Excel
Excel是大家熟悉的電子表格軟件，已被廣泛使用了二十多年，如今甚至有很多數據只能以Excel表格的形式獲取到。在Excel中，讓某幾列高亮顯示、做幾張圖表都很簡單，于是也很容易對數據有個大致了解。Excel的局限性在于它一次所能處理的數據量上，而且除非通曉VBA這個Excel內置的編程語言，否則針對不同數據集來重制一張圖表會是一件很繁瑣的事情。

2．R語言
R語言是由新西蘭奧克蘭大學Ross Ihaka和Robert Gentleman開發的用于統計分析、繪圖的語言和操作環境，是屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，是一個用于統計計算和統計制圖的優秀工具。
R語言的主要功能包括數據存儲和處理系統、駐足運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）、完整連貫的統計分析工具、優秀的統計制圖功能、簡便而強大的編程語言以及可操縱數據的輸入和輸出等功能。

3．Python語言
Pyhton 是由荷蘭人 Guido van Rossum 于 1989 年發明的，并在1991年首次公開發行。它是一款簡單易學的編程類工具，同時，其編寫的代碼具有簡潔性、易讀性和易維護性等優點。Pyhton原本主要應用于系統維護和網頁開發，但隨著大數據時代的到來，以及數據挖掘、機器學習、人工智能等技術的發展，促使 Python進入數據科學的領域。
Python同樣擁有各種五花八門的第三方模塊，用戶可以利用這些模塊完成數據科學中的工作任務。

SAS軟件
SAS是全球最大的軟件公司之一，是由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟件。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體，具有功能強大、統計方法齊、全、新并且操作簡便靈活的特點。

SPSS
SPSS是世界上最早的統計分析軟件。它封裝了先進的統計學和數據挖掘技術來獲得預測知識，并將相應的決策方案部署到現有的業務系統和業務過程中，從而提高企業的效益。IBM SPSS Modeler擁有直觀的操作界面、自動化的數據準備和成熟的預測分析模型，結合商業技術可以快速建立預測性模型。

6.專用的可視化分析工具
除了數據分析與挖掘工具中包含的數據可視化功能模塊之外，也有一些專用的可視化工具提供了更為強大便捷的可視化分析功能。目前常用的專業可視化分析工具有Power BI、Tableau、Gehpi和Echarts等。

為何選用Python

Python語言是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言
Python語言是數據分析師的首選數據分析語言，也是智能硬件的首選語言

Python語言的特點（1）:優點

簡單易學
Python是一種代表簡單主義思想的語言，它有極簡單的語法，極易上手。
2.集解釋性與編譯性于一體
Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序，但是需要解釋器，它也具有編譯執行的特性。
3.面向對象編程
Python 即支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。與其他主要的語言如C++ 、Java相比，Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。
4.可擴展性和可嵌入性
可以把部分程序用C或C++編寫，然后在Python程序中使用它們，也可以把Python嵌入到C/C++ 程序中，提供腳本功能。
5.程序的可移植性
絕大多數的的Python程序不做任何改變即可在主流計算機平臺上運行。
6.免費、開源
可以自由地發布這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用于新的自由軟件中。

Python語言的特點（2）：缺點
Python的唯一缺點是與C和C++相比執行的效率還不夠快，因為Python沒有將代碼編譯成底層的二進制代碼；
但Python具有嵌入性的特征，對于大型程序，完全可以采用多語言混編策略，對于需要較快運行的模塊，例如圖像處理，則可以用C語言編程，對性能要求不是很高的地方則可以用Python編程，當需要他圖像處理的時候Python程序把代碼發送至Python解釋器中內部已經編譯的C代碼，這樣綜合開發效率和性能綜合起來是最高的。例如作為一個Python的數值計算擴展，NumPy將Python變為一個高效并簡單易用的數值計算編程工具。

優點一：優雅、簡單、明確
優點二：強大的標準庫
優點三：良好的可擴展性
優點四：免費、開源

Python常用類庫

Numpy
NumPy軟件包是Python生態系統中數據分析、機器學習和科學計算的主力軍。它極大地簡化了向量和矩陣的操作處理。
除了能對數值數據進行切片（slice）和切塊（dice）外，使用NumPy還能為處理和調試上述庫中的高級實例帶來極大便利。
一般被很多大型金融公司使用，以及核心的科學計算組織如Lawrence Livermore、NASA用其處理一些本來使用C++、Fortran或Matlab等所做的任務。

SciPy
SciPy（http://scipy.org）是基于NumPy開發的高級模塊，依賴于NumPy，提供了許多數學算法和函數的實現，可便捷快速地解決科學計算中的一些標準問題，例如數值積分和微分方程求解、最優化、甚至包括信號處理等。
作為標準科學計算程序庫， SciPy它是Python科學計算程序的核心包，包含了科學計算中常見問題的各個功能模塊，不同子模塊適用于不同的應用。

Pandas
Pandas提供了大量快速便捷處理數據的函數和方法。它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。
Pandas中主要的數據結構有Series、DataFrame和Panel。其中Series是一維數組，與NumPy中的一維array以及Python基本的數據結構List類似；DataFrame是二維的表格型數據結構，可以將DataFrame理解為Series的容器； Panel是三維的數組，可看作為DataFrame的容器。

Matplotlib
Matplotlib是Python 的繪圖庫，是用于生成出版質量級別圖形的桌面繪圖包，讓用戶很輕松地將數據圖形化，同時還提供多樣化的輸出格式。

Seaborn
Seaborn在Matplotlib基礎上提供了一個繪制統計圖形的高級接口，為數據的可視化分析工作提供了極大的方便，使得繪圖更加容易。
用Matplotlib最大的困難是其默認的各種參數，而Seaborn則完全避免了這一問題。一般來說，Seaborn能滿足數據分析90%的繪圖需求。

Scikit-learn
Scikit-learn是專門面向機器學習的Python開源框架，它實現了各種成熟的算法，容易安裝和使用。
Scikit-learn的基本功能有分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇和數據預處理六大部分。

數據科學計算平臺—Anaconda

Anaconda是一個集成的Python數據科學環境，簡單的說，Anaconda除了有Python外，還安裝了180多個用于數據分析的第三方庫，而且可以使用conda命令安裝第三方庫和創建多個環境。相對于只安裝Python而言，避免了安裝第三方庫的麻煩。
網站：
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python数据分析与可视化（1）——Python数据分析与可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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