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摘要：第三次信息化浪潮涌动，大数据时代已来，大数据对社会各行各业均产生深远的影响，大数据决策成为一种新的决策方式。以Python开发为基础，简述数据分析及可视化常见方法和基本流程。
关键词：大数据；数据分析；数据可视化；Python
大数据时代已经到来，当前社会数据增长达到PEZ级别，呈现一个指数型的增长趋势[5]，大数据对整个社会都具有深远影响，特别是对思维方式的影响。利用数据解决问题的思维模式-数据思维，开启人类社会利用数据价值的崭新时代。
1 基本介绍
大数据(big data)，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的海量数据的整合。大数据4V特征，即数据量大（Volume）、数据类型多（Variety）、处理速度快（Velocity）以及价值密度低（Value）。大数据的5V特点，补充Veracity(真实性)。
维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中指出“全样而非抽样”、“效率而非精确”、“相关而非因果”大数据时代的新思维方式[3]。大数据技术促进企业或个人，通过分析数据获得的信息做出决策。对实际应用场景深入了解，明确决策需求，保证数据分析结果高价值性。
在数据分析时，数据预处理环节是分析结果可靠性的重要保障。目前主流的大数据处理架构Hadoop、Spark，采用分布式存储系统，结合机器学习和数据挖掘算法，可对海量数据进行并行分析与处理。
数据可视化是将抽象的“数据”转换成图形、图像，以可见的形式表现出来，以帮助人们更为直观地理解和利用数据。
2.数据环境下的数据可视化技术发展趋势
从产品的系统规划角度分析，数据分析可视化技术的应用，不仅能为相关人员深入分析互联网用户特征以及掌握行为规律等提供便利，在一定程度上也能确保所开发的终端软件更加贴合用户需求。充分发挥数据可视化技术优势，紧紧抓住移动互联网时代背景下潜在发展机遇，以期推动相关企业进一步发展。 2.1即时的数据关联趋势可视化服务
仪用放大器数据可视化不仅能够将数据状态简单的表现出来，还能够借助对比大量具有关联性的可视化数据从而进一步掌握数据中的关联性并形成合理的数据发展趋势。基于大数据环境，该种数据可视化服务早就可以轻松满足即时生成的目的，也表示在数据收集结束后能够立即形成可视化方案。类似某个电子钱包中的一项电子账单服务功能，借助用户在应用该电子钱包进行交易时形成的数据信息，月末可以主动形成一套专属用户的个性化图表，帮助用户通过该组数据图能够对本人的消费状况进行合理分析，实时展开调整和规划。
烙饼问题教学设计2.2多维叠加式数据可视化应用
该部分数据可视化中应用得最为普遍的应用为社交网络、生活消费与数字地图等种类的应用，该种叠加方式给年轻人带来了较大的吸引力，以地理位置为基础的网络数据信息分享传播有着较强的互动娱乐性。例如用户能够在中借助对方与自己的距离对好友进行选择；而某相亲网站上也存在一种地图搜索模式，用户能够借助其他人所标注的地理信息形成交友地图展开搜索；而美团等手机应用也能够借助地理信息轻松查到周围的酒店、餐厅等，用户能够在地图上到店铺并展开留言评价，还能够上传图片为别的用户提供参考
信息。在此种数据可视化应用当中，用户在获取视觉信息时并未单一维度而更加多维。
从此项技术在不同的场景中应用效果来看，虽然具备良好的发展前景，但由于该项技术及相关产品涉及移动通信技术、软件开发、大数据技术等相关领域，就产品供应商而言，不仅要具备较强的软件研发和硬件制造能力，也要充分了解和明确上述各个行业的技术原理、市场需求，准确把握发展方向，有利于更好地打破移动互联网数据可视化技术应用壁垒。
3.大数据的web数据可视化方法流程
南京卫星电视很多编程语言都可以完成数据分析及可视化工作，综合考虑Python语法简练、丰富的库、功能强大、通用性强等特点，选择Python开发环境完成数据处理工作。
3.1 环境搭建
Python开发者普遍选择集成开发环境PyCharm IDE，具有代码调试、高亮标注以及项目管理等功能，但是在数据分析场景下，可能面临不停安装计算包的繁琐工作；Anaconda是主要用于科学计算的Python发行版，包含大量常用的科学包，给数据分析人员带来极大便捷。
在创建包含了numpy、matplotlib、pyecharts等包的虚拟环境之后，通过jupyter notebook命令启用Jupyter Notebook界面，便可在Web页面完成代码编辑、运行、结果呈现。注意命令窗口若关闭，WEB页面将会与本地服务器断开而导致无法操作。
3.2 数据准备
目前各领域数据生成量巨大，除了直接获得数据之外，通常利用网络爬虫技术，按照需求内容自行爬取网站中公开的数据，保存到本地.csv文件中。利用pd.read_csv（）函数加载数据文件，为后续做好准备。
3.3察觉问题
数据可视化的应用主要是为处理具体的问题，而在面临大量的数据时，第一步就是应该考虑如何更好的在领域问题中获取到相应的数据，并给信息可视化的创建提出参考依据，并尽量以数据中心为重点，在察觉到问题后将针对数据更正式的分析转化成对数据的改写。
3.4收集数据
合理收集与整理数据在数据可视化中是非常关键的部分，但是怎样精准的到所需数据也是十分困难的任务。一般情况下，可以通过已获取到的数据入手并尽快到合理的解决形式展开描述，在试着主动收集数据，取得原始数据后将重点放在数据的解析、组织、分解与更改环节，再对数据实施再加工。
珍妮特 李3.5数据预处理
高质量的数据得到的数据分析结果才有意义，不规范的数据，如空值、不一致值、重复值、不合法的值等等对后期分析结果很有可能造成偏差。常见处理如下：企业管理创新论文
（1）单位统一。利用replace()方法将不同的单位描述进行统一。例如户型单位可能会有“房间”、“室”等，统一规范为“室”。
（2）去除重复数据。数据信息中不可避免会存在重复信息，利用drop_duplicates()方法快速实现删除重复数据。
（3）填充缺失值。NumPy中缺失值NaN，NAN，nan均表示毫无意义的数据，若直接删除可能会损失信息，多采用填充方式。对于非时间序列，采用常量、统计量值替换；对于
时间序列，采用就近插补、线性插补、K最近距离邻法插补以及更加科学的机器学习算法进行填充。
3.6数据分析
统计分析是数据分析基本的操作，特别是分组和聚合。常见方法是利用groupby()分组，用agg()做均值、标准差、方差等聚合。该方法灵活，不仅可以进行单列分组、单列单统计值，也可以进行多列分组、多列多统计值；另外一种方法是采用数据透视表pivot_table()函数，类似Excel中的透视表，同样可以实现分组聚类的功能。大数据分析，离不开机器学习技术。主要涉及如K近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林以及逻辑回归等算法。
