大数据分析教程
大数据分析中数据清洗的使用教程
大数据分析中数据清洗的使用教程在大数据分析中，数据清洗是一个非常重要的步骤。
它的作用是从原始数据集中去除不完整、不准确、重复或无用的数据，并将其转化为更适合进行分析的格式。
本文将为大家提供一份详细的数据清洗使用教程，帮助您更好地理解和应用数据清洗技术。
一、什么是数据清洗？数据清洗是指对原始数据进行处理、筛选和转换的过程，目的是将数据转化为更高质量、更完整、更规范的数据集。
数据清洗的目标是消除数据中的噪声、错误和冗余，并提高数据的一致性和可用性。
二、为什么需要数据清洗？在数据分析过程中，原始数据中常常包含许多问题，如缺失值、异常值、重复数据和错误数据。
这些问题数据对于分析的准确性和可靠性会产生不良影响。
因此，进行数据清洗是必要的。
除此之外，数据清洗还可以提高数据的质量，为后续的数据分析提供更可靠的基础。
三、数据清洗的常用步骤1. 数据收集和整理：在进行数据清洗之前，需要首先收集原始数据并对其进行整理。
这包括将数据从不同来源整合到一个数据集中，并进行必要的数据格式转换。
2. 处理缺失值：缺失值是指数据集中的某些值未被记录或者未能获取。
在数据清洗过程中，需要先检测并处理缺失值。
常用的处理方法包括删除包含缺失值的数据行、进行插补（如均值插补、回归插补等）或根据实际情况进行适当的处理。
3. 处理异常值：异常值是指与其他观测值明显不同的数据。
异常值可能是由于数据输入错误、测量误差、系统错误或其他原因引起的。
在数据清洗过程中，需要识别并处理异常值。
一种常见的方法是使用统计学方法，如均值加减3倍标准差等来判断异常值，并将其进行修正或删除。
4. 去重：数据集中可能存在重复数据，这会对后续的分析造成偏差。
因此，在进行数据清洗时，需要去除重复数据。
可以使用数据处理软件或编程语言中的去重函数或算法进行去重操作。
5. 数据格式转换：在数据清洗过程中，还需要将数据转化为适合进行后续分析的格式。
数据格式转换可能涉及到数值类型、日期类型、文本类型等的转换。
Python大数据分析与挖掘实战 第9章 地铁站点日客流量预测
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近些年来，日益加重的城市交通拥堵问题成为制约经济发展的主要因素，因 此以地铁为代表的城市轨道交通系统得到了大力的发展。地铁相比与其他的交通方 式具有较大的优势，主要体现在运量大、污染小、省能源，并且具有快捷、方便、 安全、舒适的特点。
随着城市轨道交通网络规模的持续扩大，客流时空分布规律愈加复杂，作为 客流生成源头的进出站客流，运营管理部门需对其进行实时监测，准确把握未来短 时间内客流变化趋势，从而实时调整运营计划，对突发大客流做出及时预警和响应。 为此，高精度、小粒度的实时进出站客流量预测已成为精细化运营管理的关键。本 次案例通过郑州市2015年8月-11月各地铁闸机刷卡数据，从数据中根据刷卡类型 编号，刷卡日期两个字段提取出不同时间进站和出站状态下的数据。提取所需数据 之后预测12月1日至7日七天内各个站点的日客流量（进站和出站的总人数），为 节日安保、人流控制等提供预警支持。
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Part 9 9.1 背景案例
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大数据的技术与实践课件(PDF 125页)
大数据技术概论
• 现代数据管理需求分析 • 关系数据库的挑战与应对 • 大数据的定义与特征 • 大数据技术家族
海量数据管理——时代的挑战
数据管理最大的挑战是：高负荷下的
海量数据管理
IDC研究表明：
全球数据产量仅2011就达1.8ZB(或1.8 万亿GB，每个美国人每分钟写3条 Twitter信息，共写2.6976万年； 未来十年的全球数据量将增长50倍。
1
大数据的相关定义---大家都大数据，其实并不是说一件事，必须澄清
• ■大数据
•代表现代信息社会的本质特征，它是更加广泛更加深入的数字化，以及全社会范围内数据的互联 互通。 • “更加广泛、更加深入的数字化”，幵不等同亍纸质文档电子化，而是数据指导业务的习惯、
策略与模式。 • “全社会范围内数据的互联互通”，是指企业现在面对的不仅仅是其内部数据互联互通的问题
大数据技术教程---
------ Hadoop/NoSQL的技术与实践
议程
1
大数据技术概论
2
Hadoop MapReduce教程
3
Hadoop MapReduce技术分析
4
NoSQL教程
5
NoSQL技术分析
6
大数据与关系数据库及技术趋势分析
7
大数据技术新进展
8
大数据与新一代企业数据架构规划
补充与答疑
部分产品实现资源精细化管理，支持混合负载 大多数情况下更适合亍批量操作为主的OLAP场景
企业交易操作支持与数据管理 复杂BI报表与分析需求
Oracle ExaData，IBM PureData，TeraData，EMC GreenPlum
10
大数据技术概论
大数据教程01第一章 大数据概述
数据量很大，超大的数据量决定了需要考虑的数据价值和潜在
（Volume） 信息；同时也决定了计算的规模。
多样
多样指大数据数据类型的多样性，大数据包含着半结构化、非结构化的
（Variety） 数据。
价值
海量的大数据中，真正有价值的数据可能很少，因此从整体来看，大数
（Value） 据的价值密度低。
Master 是 Namenode ， Slave 是 Datanode ， HDFS 集 群 由 一 个 名 称 节 点 （Namenode）和一定数量的数据节点（Datanode）组成。其中 Namenode控 制客户端对数据的访问和负责管理文件系统命名空间，是一个负责管理文件 系统命名空间和客户端访问文件的中央服务器。Datanode通常用于管理连接 到节点的存储，即管理正在运行的节点上的数据存储。在内部，Datanode节 点包含有一个或多个块（blocks）并将数据存储在其中，HDFS是使用Java语 言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode。
第一章 大数据基础
1.1 大数据发展背景概述 1.2 大数据相关概念及特点 1.3 大数据应用过程 1.4 大数据技术 1.5 大数据应用行业 1.6 大数据的挑战和机遇
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.1 数据采集
2.集群（Clustering） 指将多台计算机或者服务器通过物理上以及软件上的部署，使其像 一台计算机一样被使用。集群强调的是扩展。
3.分布式（Distribute） 指是将任务或者数据切分到不同的服务器进行计算或者存储，分布 式强调的是切分。
前端大数据实践利用Hadoop与Spark进行数据处理与分析的教程
前端大数据实践利用Hadoop与Spark进行数据处理与分析的教程大数据在现代信息技术中扮演着至关重要的角色，而前端开发人员可以通过利用Hadoop和Spark来进行数据处理和分析，从而更好地满足不断增长的信息需求。
本教程将指导你如何使用Hadoop和Spark进行前端大数据实践。
一、概述随着互联网的迅猛发展，前端应用程序收集到的数据量不断增加。
为了更好地处理和分析这些海量数据，使用Hadoop和Spark是一个明智的选择。
Hadoop是一个优秀的开源框架，可以分布式存储和处理大规模数据集。
而Spark则提供了快速的数据处理和分析能力，能够高效地处理前端收集到的海量数据。
二、环境搭建与配置在开始使用Hadoop和Spark之前，我们需要先搭建和配置相应的环境。
首先，确保你的机器上已经安装了Java开发环境。
然后，下载并安装Hadoop和Spark的最新版本。
根据官方文档配置相关参数，确保Hadoop和Spark可以正常运行。
接下来，创建一个适当的文件夹结构，以便存储和管理你的数据。
三、数据准备在进行数据处理和分析之前，需要准备好相应的数据集。
可以使用Web日志、用户行为数据等前端收集到的数据作为样本。
确保数据集包含足够的样本量和多样性，以便进行准确和有意义的分析。
四、数据预处理在将数据加载到Hadoop和Spark中进行处理和分析之前，需要进行数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、去除重复项、处理异常值等。
可以使用Hadoop的MapReduce来实现数据预处理的任务。
五、数据处理与分析一旦数据完成预处理，就可以使用Hadoop和Spark进行数据处理和分析了。
Hadoop的分布式文件系统（HDFS）可以存储海量数据，而Hadoop的MapReduce框架可以进行数据处理和计算。
利用Spark的强大功能，我们可以进行更复杂的数据处理和分析任务，如数据聚合、数据挖掘、机器学习等。
可以编写相应的MapReduce程序或Spark应用程序，使用它们来处理和分析前端收集到的大数据。
大数据分析技术在航空运输中的使用教程
大数据分析技术在航空运输中的使用教程随着航空业的快速发展，航空运输的数据量不断增加，数据分析变得越来越重要。
大数据分析技术的应用可以有效地改善航空公司的运营效率、提高安全性和减少成本。
本文将介绍大数据分析技术在航空运输中的使用方法及其优势。
第一部分：概述大数据分析技术在航空运输中的应用1. 什么是大数据分析技术大数据分析技术是一种通过收集、处理和分析庞大、复杂和多样化的数据集，从中提取有价值的信息和见解的技术。
在航空运输中，大数据分析技术可以应用于机场运营、航班调度、飞行安全等方面。
2. 大数据分析技术在航空运输中的应用领域- 机场运营管理：大数据分析技术可以帮助航空公司分析机场的客流量、员工运动、航班延误等数据，从而更好地优化机场运营和资源分配。
- 航班调度管理：通过分析历史航班数据和天气数据，大数据分析技术可以帮助航空公司优化航班调度，减少延误和取消的情况。
- 预测航空客流：通过对历史航班数据、旅客购票数据等的分析，大数据分析技术可以预测特定时间和地点的航班客流，从而帮助航空公司调整航班计划和资源分配。
- 飞行安全管理：大数据分析技术可以分析飞行数据、维修记录和机组人员数据，实时监控飞行操作和飞机状态，以提高飞行安全性。
第二部分：大数据分析技术在航空运输中的具体应用方法1. 数据收集和处理首先，航空公司需要收集并整理各种相关的数据，如航班数据、乘客数据、机组人员数据和机器数据等。
然后，利用大数据平台进行数据清洗、数据整合和数据存储。
2. 数据可视化通过数据可视化，航空公司可以直观地观察数据并发现潜在的规律和问题。
利用数据可视化工具，航空公司可以创建各种图表、地图和仪表盘，展示各项数据，以便更好地理解数据并做出相应的决策。
3. 数据分析和建模通过使用机器学习和数据挖掘算法，航空公司可以进行数据分析和建模，从而提取数据中的有价值信息和见解。
例如，可以使用聚类算法来识别不同类别的乘客群体，帮助航空公司开展针对性的市场营销。
数据分析与可视化实践教程
数据分析与可视化实践教程第一章：介绍数据分析与可视化的重要性数据分析和可视化是现代社会中重要的技能，能够帮助人们利用大量的数据进行决策和解决问题。
无论是企业管理还是学术研究，数据分析和可视化都扮演着重要角色。
本章将介绍数据分析与可视化的定义以及它们在不同领域中的应用。
第二章：数据获取与清洗数据是进行数据分析和可视化的基础，本章将讲解如何从各种数据源中获取数据。
例如，从数据库、API、网站爬虫等手段获取数据。
同时，数据清洗也是非常重要的一步，本章将介绍如何处理缺失值、异常值等数据异常情况。
第三章：数据探索性分析数据探索性分析是数据分析的第一步，通过对数据进行可视化分析，可以了解数据的基本特征、分布和关系。
本章将介绍数据的探索性分析方法，包括数据汇总、数据可视化和关系分析等。
第四章：统计分析基础统计分析是数据分析的核心内容，通过统计方法对数据进行分析可以发现数据中的规律和趋势。
本章将介绍统计分析的基本概念，包括描述统计分析和推断统计分析等。
第五章：数据可视化基础数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式的可视化展示。
通过数据可视化，可以更直观地理解和分析数据。
本章将介绍常用的数据可视化工具和技术，包括条形图、饼图、散点图、折线图等。
第六章：高级数据可视化技术除了基本的数据可视化技术，还有一些高级的数据可视化技术可以帮助人们更深入地理解数据。
本章将介绍一些高级数据可视化技术，如热力图、树状图、时间序列图等，同时还会介绍一些常用的数据可视化工具和库。
第七章：机器学习与数据分析机器学习是人工智能的重要分支，可以帮助人们对大量的数据进行自动的分析和预测。
本章将介绍机器学习的基本原理以及在数据分析中的应用。
同时，还会介绍一些常用的机器学习算法和工具。
第八章：数据分析与可视化实践案例本章将通过实际案例来展示数据分析和可视化的应用场景和方法。
以某公司销售数据分析为例，讲解如何通过数据分析和可视化解决实际问题。
第九章：数据分析与可视化的未来趋势数据分析和可视化是一个不断发展的领域，不断涌现出新的技术和方法。
1大数据培训教程-大数据的来源和动机
© Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.
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SQL On Hadoop
数据库的扩展，延伸和增强 是Hadoop技术在目前企业市场 最迫切，最可行和可落地的需求
1 .海量数据 集成预处理
1 Pre-Processing Hub
2.历史数据 管理系统
即相对于试验科学〔第一范式〕、理论科学〔第二范式〕、计算科学〔第三范式〕 而言。
数据科学继承了统计学的很多东西。。。 强调后见之明〔hindsight〕或预见〔foresight〕而非洞察〔insight〕 强调相关关系〔correlation〕而非因果关系〔causality〕 Correlation is enough and the end of theory!
SQL 支持为大数据技术的落地翻开了一扇大门
成熟的社区和技术体系架构 © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved.
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CAP Theorem
+ Consistency Availability Tolerance to network Partitions 你只能最多同时具备 两个方面 18
大数据分析技术在健康管理中的应用教程
大数据分析技术在健康管理中的应用教程 随着数字化时代的到来，大数据分析技术在各个领域中的应用越来越广泛，其中之一便是在健康管理领域。大数据分析技术的应用为健康管理提供了更加全面、精确的数据支持，有助于提高健康管理的效果。本文将介绍大数据分析技术在健康管理中的应用，并提供相应的教程。
一、大数据分析技术在健康管理中的优势 1. 数据收集：健康管理通常需要收集大量的个人健康数据，如体重、血压、心率等。借助大数据分析技术，可以实现自动化的数据收集和整合，减轻了人工操作的负担，提高了数据的准确性和完整性。
2. 数据分析：大数据分析技术可以对海量的健康数据进行分析和挖掘，发现潜在的规律和趋势。例如，通过分析大量的病例数据，可以找到疾病的高发地区和高危人群，为健康管理提供科学依据。
3. 精细化管理：利用大数据分析技术，可以将人群按照不同的健康风险程度进行分类，制定相应的健康管理方案。同时，通过监测和分析个体的健康数据，可以及时预警潜在的健康问题，提供个性化的健康管理建议。
二、大数据分析技术在个人健康管理中的应用 1. 健康数据采集：使用智能手环、智能手表等可穿戴设备，将个人健康数据如步数、心率等实时采集，并通过无线传输技术传送到云端服务器。
2. 数据存储和处理：将采集到的健康数据存储在云端服务器中，同时利用大数据分析技术对数据进行分析和挖掘，找出与健康相关的关联规律。
3. 健康评估与预警：根据分析结果，对个体的健康状况进行评估，并监测其健康数据的变化。一旦发现异常情况，系统将发出预警，提示个体及时进行相应的健康干预措施。
4. 健康管理方案制定：根据个体的健康状况和风险程度，制定相应的健康管理方案。这些方案可以包括饮食、运动、用药等方面的建议，以帮助个体维持良好的健康状态。
5. 数据可视化与个性化建议：将健康数据进行可视化展示，供个体和医生参考。同时，根据个体的健康数据和健康管理方案，提供个性化的健康建议，帮助个体更好地管理自己的健康。 三、大数据分析技术在健康管理中的注意事项 1. 数据隐私保护：在应用大数据分析技术进行健康管理时，个体的隐私数据是极为重要的，相关机构和企业需要做好数据的保护工作，确保个体的数据安全和隐私不被泄露。
大数据分析实用教程——基于Python实现试卷17软工大数据A附答案
衡阳师范学院 2019-2020学年 第一学期 计算机科学与技术学院 软件工程专业 2017级 《云计算与大数据处理原理》期末考试试题A 卷一、单选题（每小题2分，共20分）1. 以下哪项不．是大数据的特点( ) A 、数据量大B 、数据类型多样C 、价值密度高D 、数据真实性2. 云计算的关键技术不．包括下列哪项( )A 、负载均衡B 、虚拟化C 、串行计算D 、按需部署3. 按照虚拟化的层次，Vmware 虚拟机属于( )A. 指令集架构虚拟化B. 硬件抽象层虚拟化C. 操作系统层虚拟化D. 编程语言层虚拟化 4. 平台即服务的英文缩写是( )A. PaaS B ．SaaSC. IaaSD. CaaS5. h θ(x)=θT X 可作为下列哪种模型的公式()A 、逻辑回归B 、多元线性回归C 、多重线性回归D 、神经网络6. 下列哪项是MapReduce 编程模型不．能解决的问题是 ( )A ．层次聚类法B ．K-means 聚类C ．朴素贝叶斯分类D ．Top K 问题7.在MapReduce程序中，map()函数输入的数据格式是：( )A．字符串B．整型C．键值对D．数组8.下列哪项不属于聚类算法。
( )A、K-中心点B、KNNC、K-meansD、DBScan9.HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，适合的读写任务是____。
( )A．一次写入，少次读B．多次写入，少次读C．多次写入，多次读D．一次写入，多次读10.关于SecondaryNameNode 下面哪项是正确的：()A. 它是NameNode 的热备B. 它对内存没有要求C. 它帮助NameNod合并编辑日志，减少NameNode启动时间D. SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点二、填空题（每空 2 分，共 20 分）1. 按技术路线来看，Hadoop属于云计算（填资源整合型或资源切分型）。
FEA3飞象大数据分析系统操作手册
FEA3飞象大数据分析系统之操作手册地址：杭州市滨江区滨安路1180号华业高科技产业园3号楼网址：◆文档信息◆版本历史目录第1章关于本手册 (6)第2章在您操作之前 (6)第3章FEA3入门 (7)3.1体系结构 (7)3.2登入与退出 (7)3.2.1登入 (7)3.2.2登出 (9)3.2.3修改密码 (9)3.3操作流程 (9)第4章可视分析 (10)4.1可视分析概述 (10)4.2操作目标 (10)4.3选取工作区 (10)4.4功能实现 (11)4.4.1 新建空表 (11)4.4.2 克隆DF表 (11)4.4.3 数据增加 (12)4.4.4 数据过滤 (13)4.4.5 数据选择 (13)4.4.6 数据排序 (14)4.4.7 数据去重 (15)4.4.8 列类型更改 (16)4.4.9 字符串处理 (17)4.4.10 单字段分组统计 (18)4.4.11 行列互换 (18)4.4.12 填充空值 (19)4.4.13 设置索引 (20)4.4.14 重置索引 (20)4.4.15 分组统计 (21)4.4.16 UDF函数 (21)4.4.17 机器学习 (22)4.4.18 lambda函数 (23)4.4.19 简要信息 (23)4.4.20 绘图 (24)4.4.21 存储数据 (24)第5章自助分析 (25)5.1操作目标 (25)5.2操作步骤 (25)第6章交互分析 (27)6.2操作步骤 (27)第7章可视化设计 (33)7.1操作目标 (33)7.2操作步骤 (33)7.2.1 静态面板管理 (33)7.2.2 动态面板管理 (37)7.2.3 交互面板管理 (38)7.2.4 多屏互动管理 (43)7.2.5 导航管理 (48)7.2.6 门户展示 (52)第8章数据加载 (54)8.1操作目标 (54)8.2操作步骤 (54)8.2.1 装载CSV类型数据 (54)8.2.2 装载PKL类型数据 (55)8.2.3 装载UDB（scan）数据源 (55)8.2.4 装载UDB（query）数据源 (56)8.2.5 装载JDBC数据源 (56)8.2.6 装载NOSQL数据源 (57)第9章UDB连接 (57)第10章JDBC连接 (57)10.1操作目标 (58)10.2操作步骤 (58)第11章对象管理 (61)第12章脚本运行 (63)12.1上传脚本 (63)12.2执行脚本 (63)第13章系统管理 (64)13.1用户管理 (64)13.1.1 搜索功能 (64)13.1.2 新增功能 (65)13.1.3 编辑功能 (66)13.2应用管理 (68)13.3图片管理 (71)13.4方案管理 (72)13.5授权码管理 (73)第14章分析中心 (74)14.1登录 (74)第15章预警中心 (77)15.1登录 (77)15.2功能介绍 (77)15.3预警数据的产生 (78)15.4存储预警数据 (79)第16章IPAD导航 (79)16.1登录 (80)16.2导航切换 (80)附录1 交互分析操作流程 (81)附录2 可视化分析操作流程 (93)附录3常见问题处理 (99)第1章关于本手册本手册，适用于使用“飞象大数据分析系统”产品的客户。
生物大数据技术在蛋白质互作网络调控分析中的应用教程
生物大数据技术在蛋白质互作网络调控分析中的应用教程随着基因组学和蛋白质组学技术的快速发展，我们现在能够获取大量的生物数据。
这些数据对于理解细胞中复杂的分子相互作用网络以及调控机制非常重要。
其中，蛋白质互作网络是研究蛋白质相互作用的有力工具。
它涵盖了蛋白质之间的相互作用，可以帮助我们揭示细胞中的信号传导路径和调控机制。
为了更好地理解蛋白质互作网络，研究人员利用生物大数据技术来分析这些复杂的网络。
在本篇文章中，我们将介绍一些常用的生物大数据技术，并展示它们在蛋白质互作网络调控分析中的应用。
首先，我们将介绍如何获取蛋白质互作网络的数据。
目前，已经有许多公共数据库可以获取蛋白质相互作用数据，例如STRING、BioGRID和IMEx等。
这些数据库收集整理了大量的实验验证过的蛋白质相互作用信息，并将其存储在结构化的数据库中。
研究人员可以通过查询这些数据库来获取特定蛋白质的相互作用信息。
接下来，我们将介绍如何利用生物大数据技术分析蛋白质互作网络。
一个常见的分析方法是寻找关键蛋白质。
关键蛋白质在蛋白质相互作用网络中具有重要的地位，它们在调控和维持网络稳定性方面起着关键的作用。
关键蛋白质分析通常从网络的拓扑结构入手，通过计算节点的度中心性、介数中心性和紧密中心性等指标来评估节点的重要性。
除了关键蛋白质分析之外，生物大数据技术还可以用于寻找蛋白质互作网络中的功能模块。
功能模块是网络中具有相互作用的一组蛋白质，它们在功能上相关联。
常用的功能模块挖掘算法包括模块度和谱聚类等。
这些算法可以根据节点之间的相互作用模式来划分功能模块，并帮助我们理解细胞中的信号传导和调控机制。
此外，生物大数据技术在蛋白质互作网络调控分析中还可以用于预测蛋白质功能。
在大规模测序和结构生物学的背景下，很难通过实验方法进行蛋白质功能的鉴定。
而生物大数据技术可以利用已知功能的蛋白质作为训练集，建立分类器来预测未知蛋白质的功能。
常用的分类器包括支持向量机、随机森林和神经网络等。
第1章大数据技术教程-大数据技术概述
第一章大数据技术概述1.1 大数据的概念近几年来，互联网技术飞速发展，特别是社交网络、物联网、云计算、雾计算技术的兴起与普及，以及各种传感器的广泛应用，数量庞大、种类众多、时效性强的非结构化数据成指数级增长，传统的数据存储、分析技术在实时处理大量的非结构化信息时遇到瓶颈，大数据的概念应运而生。
到底什么是大数据？大数据的特征是什么？大数据与传统上的数据有哪些不同特性？大数据具有哪些应用价值？大数据通常的处理技术有哪些？针对这些问题，我们将在本教程中逐一探讨。
1.1.1什么是大数据在探讨什么是大数据前，我们先来了解一下什么是数据。
传统意义上的数据是对客观事物的逻辑归纳，是事实或观察的结果，是用于表示客观事物的未经加工的“有根据的数字”。
数据源于测量，是对客观世界测量结果的记录。
人类一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
当人类进入信息时代之后，数据是一切能输入计算机并被计算机程序处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称之为模拟数据；它也可以是离散的，如符号、文字，称之为数字数据。
在现代计算机系统中，所有的数据都是数字的。
数字数据是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，都是立足于数字数据。
传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数字数据，甚至在很多情况下专指统计数字数据，这些数字数据用来描述某种客观事物的属性。
大数据属于数据范畴，在类型上涵盖模拟数据和数字数据，在体量方面，具有数据庞大的特征，在数据处理方式，与传统的数据处理方式有所不同。
人们在早些年习惯把规模庞大的数据称为“海量数据”，但实际上，大数据（Big Data）这个概念在2008年就已经被提出。
2008年，在Google公司成立10周年之际，著名的《自然》杂志专门出版了一期专刊，讨论大数据相关的一系列技术问题，其中就提出了大数据（Big Data）的概念。
Python大数据分析与挖掘实战 第1章Python基础
5
③根据安装向导，单击选择同意安
装协议“I Agree”按钮、选择安装类 型“All Users”、设置好安装路径，继 续单击Next按钮，如图1-3所示。
④在该步骤中有两个选项，安装向导默认为第二 个选项，即向Anaconda系统中安装Python的版本号， 图1-3中为3.6这个版本。第一个选项为可选项，即向 安装的计算机系统中添加Anaconda环境变量，也建 议读者选择该选项。设置好这两个选项后，单击 “Intsall”即可进入安装进程，如图1-4所示。
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Python开发环境众多
• 不同的开发环境其配置难度与复杂度也不尽相同，最常用的有PyCharm、Spyder。特别是Spyder，它在成功 安装了Python的集成发行版本Anaconda之后就自带上了，而且界面友好。对于初学者或者不想在环境配置方面 花太多时间的读者，可以选择Anaconda安装，本书也是采用Anaconda。
python具有简单易学开源解释性面向对象可扩展性和丰富的支撑库等特点?其应用也非常广泛包括科学计算数据处理与分析图形图像与文本处理数据库与网络编程网络爬虫机器学习多媒体应用图形用户界面系统开发等
第1章 Python基础
Part 1 1.1 Python概述背景
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