在这份Python工程中，涉及了数据处理和分析的多个阶段，包括数据清洗、数据分析以及可视化、以及机器学习。数据清洗是数据分析中至关重要的一步，它的目的是去除数据集中的噪声和不一致性，以便进行更为准确的数据分析。Python作为一门强大的编程语言，在数据清洗领域拥有广泛的库和工具支持，其中最常用的就是pandas库。pandas提供了DataFrame和Series两种主要数据结构，能够方便地处理表格型数据，同时还提供了大量的函数和方法来实现数据清洗和处理的各种需求，如缺失值处理、数据类型转换、重复数据处理等。 在数据清洗完成后，项目进入到数据分析和可视化的阶段。数据可视化是将数据分析的结果通过图形的方式直观地展现出来，帮助人们更好地理解数据中的模式和趋势。在Python中，pyecharts是一个用于生成各种图表的库，它基于ECharts，后者是一个由百度团队开发的纯JavaScript图表库，能够在网页中生成美观的图表。pyecharts使得Python用户可以方便地在网页中展示数据分析的结果。在本项目中，特别提到了使用pyecharts生成了堆叠面积图和热力图这两种类型的图表。堆叠面积图适合展示部分与整体的关系以及各类别数据随时间或其他变量的增减变化趋势。而热力图则适合于展示数据矩阵的强度分布，常用于显示变量间的相关性，或是某个量在不同分类条件下的分布情况。 项目还包含了机器学习的部分。机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够通过经验改进自身的性能。在Python中，sklearn库是进行机器学习实践的常用工具包，提供了许多常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类等，以及相应的数据预处理、模型选择和评估方法。例如，使用sklearn进行数据集的分割、特征工程、模型训练和参数调优等。joblib是另一个在Python中用于并行计算的库，它主要用于处理大量数据时的并行任务，能够加速数据处理和模型训练过程。 整个工程展示了一个完整的数据分析项目流程，从数据的准备和清洗，到数据的分析和可视化，再到使用机器学习模型对数据进行深入挖掘，每一步都紧密相连，共同构建了一个综合性的数据分析解决方案。

在本项目中，我们利用Python爬虫技术对智联招聘网站上的岗位信息进行了高效而稳定的采集，最终获得了超过5000条的数据。这个过程涵盖了网络数据获取、数据处理和数据可视化的多个重要环节，是Python在数据分析领域的一个典型应用案例。 Python爬虫是数据采集的核心工具。Python以其丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等，使得编写爬虫程序变得相对简单。在这个项目中，我们可能使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页源代码，然后使用解析库如BeautifulSoup解析HTML，提取出岗位信息，如职位名称、薪资范围、工作地点、公司名称等关键数据。为了实现稳定爬取，我们需要考虑反爬策略，例如设置合适的请求间隔、使用User-Agent模拟浏览器行为，甚至可能使用代理IP来避免被目标网站封禁。 数据清洗是确保数据质量的关键步骤。在采集过程中，数据可能会存在格式不一致、缺失值、异常值等问题。通过Python的pandas库，我们可以对数据进行预处理，包括去除空值、转换数据类型、处理重复项等，确保后续分析的有效性。此外，对于非结构化的文本信息，如职位描述，可能还需要进行文本清洗，如去除标点符号、停用词，进行词干提取等，以便进一步分析。 接下来，数据可视化是理解数据和提炼洞见的有效手段。这里可能使用了matplotlib或seaborn库绘制各种图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示不同职位的分布、薪资水平的变化趋势、各地区岗位需求等。对于地理位置数据，可能还利用geopandas和folium实现了地图可视化，显示各地区招聘岗位的热点分布。此外，wordcloud或jieba库可能用于制作词云图，揭示职位描述中的高频词汇，帮助洞察行业热门技能或需求。 这个项目充分展示了Python在数据科学领域的强大能力，从数据的获取到分析再到呈现，全程使用Python完成，体现了其在爬虫、数据处理和可视化方面的灵活性和实用性。通过这样的实践，不仅可以了解职场动态，也可以提升数据分析技能，为决策提供有价值的信息。

【大数据+spark+数据清洗】hotel_data 学习大数据清洗的数据 对应文章：https://blog.csdn.net/weixin_44018458/article/details/128980802 数据内容： 省份,城市,商圈,星级,业务部门,房间数,图片数,评分,评论数,城市平均实住间夜,酒店总订单,酒店总间夜,酒店实住订单,酒店实住间夜,酒店直销订单,酒店直销间夜,酒店直销实住订单,酒店直销实住间夜,酒店直销拒单,酒店直销拒单率,城市直销订单,城市直销拒单率,拒单率是否小于等于直销城市均值 aba_2066,马尔康嘉绒大酒店,中国,四川,阿坝,NULL,四星级/高档,OTA,85,NULL,4.143799782,108,34.06,45,75,22,44,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,34147,7.90%,0 aba_2069,阿坝马尔康县澜峰大酒店,中国,四川,阿坝,NULL,二星及其他,低星,115,NULL,3.977930069,129,34.06,35,72,27,59,34,71,27,59,6,17.65%,34

原始体检数据存在信息模糊、有噪声、不完整和冗余的问题，无法直接用于疾病的风险评估与预测。由于体检数据在结构和格式等方面的不足，不适合采用传统的数据预处理方法。为了充分挖掘体检数据中有价值的信息，从多角度提出了针对体检数据的预处理方法：通过基于压缩方法的数据归约，降低了体检数据预处理的时间及空间复杂度；通过基于分词和权值的字段匹配算法，完成了体检数据的清洗，解决了体检数据不一致的问题；通过基于线性函数的数据变换，实现了历年体检数据的一致性和连续性。实验结果表明，基于分词和权值的字段匹配算法，相对于传统算法具有更高的准确性。

博文中python数据清洗所用到的源数据，包括在线杂货店订单数据、摩托车的销售情况数据、关于淘宝母婴产品的用户消费行为的数据集

caj格式,需要下载相关阅读器 大数据的数据清洗方法研究_谭晖 电网运行数据清洗规则研究_周毅博 基于N_Gram算法的数据清洗技术_马平全 基于动态可配置规则的数据清洗方法_朱会娟 数据清洗下的改进半监督聚类入侵检测算法研究_周志平 基于关联数据的一致性和时效性清洗方法_杜岳峰 一种基于函数依赖的数据清洗方法_梁睿 医疗大数据网格化清洗策略_陈黎静

1.2功能需求 明确任务：明确目的、确定思路 数据收集：网络爬虫、公开数据集、客户数据 数据处理：数据清洗、数据规整 数据分析：数据统计、探索性数据分析(EDA)、数据建模 结果展示：数据可视化、报表生成、结果保存 数据收集：获取歌单索引页、获取歌单详情页 数据处理：数据清洗、数据规整 数据分析统计：歌曲出现次数TOP10，歌单贡献UP主TOP10，歌曲播放量TOP10，歌单收藏量TOP10，歌单评论数TOP10 歌单收藏数量分布情况，单播放数量分布情况，歌单标签图，歌单介绍词云图 结果展示：可视化图表 二、项目分析与设计 2.1本项目需解决的关键技术问题 1.运用大数据分析技术对网站数据进行挖掘。 2.将挖掘到的数据输出到excel表格，并统一到一起进行整理。 3.对大量的数据基于Python进行技术分析，完成数据分析。 4.通过代码实现数据可视化，得出所需要的结论的图表形式。 2.2项目流程 1.基于Python语言，对网站数据进行爬取挖掘。 2.将数据整理到表格中。 3.对数据进行分析，并对数据进行统计处理，得到所需要的数据。 4.对数据进行计算处理，得到所需要的排名，占比等。 5.进行数据可视化，将得出的结论通过更直观的图表形式呈现。

自己亲手全手打了一套系统的代码，帮助朋友完成设计，做了贵阳市几个区的房屋价格爬取以及数据清洗和可视化操作，代码细细道来： 原创文章 14获赞 142访问量 2万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者：周小夏(cv调包侠)

数据挖掘：数据清洗——数据噪声处理 一、什么是数据噪声？ 数据噪声(Noise)：数据集中的干扰数据（对场景描述不准确的数据），即测量变量中的随机误差或方差。 二、噪声数据与离群点的区别 观测量(Measurement) = 真实数据(True Data) + 噪声 (Noise)：而离群点(Outlier)属于观测量，既有可能是真实数据产生的，也有可能是噪声带来的，但是总的来说是和大部分观测量之间有明显不同的观测值。 数据噪声与离群点有很多相同的地方。之间没有太过明确的定义，主要看应用的场景。如在信用卡诈骗中，我们通常会关注那些少量的异常数据，此时数据是具有探索意义的。而在一般的场景下，离

kettle数据抽取、数据清洗、数据装换， 作业根据时间戳更新插入数据完整demo 1、先获取时间戳 2、删除目标库大于时间戳的 3、数据同步，获取源表跟目标表大于时间戳的，比较， 目标表多的删除， 少的插入更新 4、更新时间戳