基于Python的数据分析可视化研究与实现

2023-03-20沈杰

科技资讯 2023年2期

沈杰

(哈尔滨商业大学黑龙江哈尔滨 150028)

现代化信息技术不断推陈出新，涌现出很多新技术，相应的应用系统也在迅猛涌现，为数据信息存储、分析和处理提供了极大的便利。科技发展的同时，数据信息规模不断扩大，系统数据多是存储在数据库中，以结构化数据形态存在。但非结构化数据量也在不断增加，通过文件形式存储，信息过于碎片化，不便于后续的信息检索和使用。由于数据潜在有价值信息无法得到有效挖掘和利用，无法满足数据分析和处理需求，迫切地需要推动数据分析技术创新优化。常见的数据分析软件有SAS、SPSS、Matlab 几种，但由于软件成本高，安装过程复杂，运行环境较高，因此实际应用较为不便。而Python 是一种跨平台的高级程序设计语言，内容简洁明了，并且便于后期功能扩展，数据库标准化，将其引入数据分析领域取得了较为理想的成果。所以，Python逐渐成为数据分析领域的主要工具手段，有助于实现数据分析可视化，提取有价值信息，并且在Web上直观展示。

1 Python的概念和优势

1.1 概念

Python是跨平台的一种高级计算机应用程序设计语言，正式发行于1991年，拥有丰富、强大的文件库支持，可以满足多种编程设计语言的模块化文件信息提取和联接。基于Python可以快速改写生成系统程序中的各个原型，依据技术特殊要求对某原型更改处理。Python是高级的编程语言，后期便于功能扩展，但同时Python 的多方面传输质量平衡问题无法规避，相较于C++编程语言传输较慢，因此多是应用在数学图像处理、科学图像视频处理、多媒体视频应用、文本Web 视频编程、PYMO 搜索引擎等领域。可视化开源数据分析服务平台，可以满足在线数据分析、互动开源数据管理分析，同时配备了专门的下载帮助模块功能，便于用户更加便捷地下载使用[1]。

1.2 优势

Python的优势非常鲜明，具有较强的应用功能，在图形用户界面开发、信息系统开发以及游戏软件系统开放等领域均有所应用。Python 的兼容性较强，可以满足常见的网络，主要是由于内部配备了网络中继器，在不同网络环境中运行程序时，可以同时支持多重网络，如urllib 以及socket 等。数据信息分析排重库中，帮助用户捕捉网页或其他相关数据信息，提供数据框用于数据信息快速提取和分析，通过正则表达式来收集、分析和处理数据信息。基于Python 进行数据分析和处理，凭借海量资源优势，可以快速捕捉所需要数据信息，完成信息提取需要[2]。另外，Python 的海量信息处理分析软件库丰富全面，具有扩展性功能，逐渐从传统计算机领域朝着Web 领域延伸拓展，快速提取数据信息，加之配备了多类型的数据模型，实现数据快速提取和分析处理。

Python将神经网络和人工智能等数据资源整合在一起，在云端平台即可实现兼容多种编程语言，借助专门的数据库管理工具快速提取、分析和处理数据，满足云数据服务的多功能需求，在减少运营管理成本的同时，进一步缩短分析开发周期，整体效率也将大大提升。在项目数据中提取、整理和挖掘，并展示数据分析成果，不需要其他数据数据分析资源库支持，用户可以便捷地通过Python 完成数据分析整个过程，最大程度地避免数据分析错误转化，切实提升大数据综合应用性[3]。相较于以往企业网页设计数据处理，Python可以充分依据开发需求来建构多样化功能，还具有深度交互和学习功能，增强功能开发能力，实现数据信息高效、便捷处理，在加快产品程序开发效率提升方面同样有着积极作用。Python 的数据图表系统，对于多类型数据图表可以高效快速统计分析，实现全过程可视化，并且通过合理化的形象直观呈现，相较于其他应用程序而言处理成本更低。

2 数据分析可视化流程

数据分析可视化，是通过对复杂数据信息整理、归纳和处理，采用多种形式将数据信息呈现出来，便于人们获取所需要数据信息，并通过深度数据挖掘来获取有价值信息。核心思想是将每一个数据项作为单独的图元元素表示，将大量数据集合在一起构成数据图像，并通过多维数据呈现，多维度观察和分析数据。数据分析中，对于可分类、有规律和有逻辑的数据可视化呈现表达，具体环节如下。

（1）数据读取。获取多来源的对象数据，明确数据属性和可视化用途。（2）数据化处理[4]。加工处理现有数据，依据标准筛选和降维，为后续数据分析奠定基础。由于Python 是一种高级的编程语言，可以跨平台使用，可以清晰呈现数据信息在用户面前，在促进工作效率提升方面有着积极作用。

3 基于Python的数据分析可视化平台

3.1 平台架构

数据分析可视化平台，其中包括多个模块，具体有数据分析模块、数据采集模块、结果展示模块。采用Python 3.5 开发，Flask 为Web 开发框架，数据库为MySQL；使用Pandas 分次结构化数据，Matplotlib 满足可视化需要；非结构化数据中，分词处理基于Jieba 实现，词云展示为Wordcloud，在PyCharm 2018 集成环境中进行平台开发。平台的数据处理流程如图1所示。

图1 数据处理流程

3.2 结构化数据处理

3.2.1 数据采集

数据采集阶段，采集信息是否全面、准确，直接影响到后续数据分析结果合理性。因此，可以选择Pandas的read SQL函数来提取数据库中的数据。基于Data Frame 的索引功能，实现数据库表的数据信息检索和存储。常见的数据库有SQL Server、Oracle 以及MySQL 等，借助Pandas 可以基于数据库驱动与常用数据库建立连接，将数据信息输入Data Frame 中。为了满足后续数据分析需要，将业务系统数据库连接字符串在数据分析可视化平台数据库中存储，并且在数据库中建立相对应的视图。基于read-excel 函数读取文件中数据。结合实践经验来看，在数据采集阶段中经常出现数据重复、丢失和数据异常等情况，这就需要在数据分析前对容易出现问题的数据预处理，比如：数据重复可以选择删除操作，数据缺失可以填充或删除操作，在深入剖析导致数据信息异常原因基础上，及时调整处理，全面保障数据信息准确性和真实性[5]。

3.2.2 数据分析

在数据分析阶段，针对收集的数据信息要加深认知和熟悉，可以使用Pandas的head提前预览少部分数据，shape、info可以分别反馈数据表大小、数据类型，借助describe 了解具体数值分布情况。将需要分析的数据筛选出来，基于数据计算、分组和查询等一系列操作，实现数据信息高质量分析。使用Pandas 中的tosql 函数，将分析结果写入可视化平台数据库中，在Web浏览器上直观呈现。

3.2.3 数据可视化

Python 中的Matplotlib 拥有丰富的图表数据资源，可以跨平台生成高质量的图形，兼容性较强，主要是通过硬拷贝格式实现。Matplotlib 文档完备，与Matlab 一样配备了相似的API，在交互式绘图方面有着积极优势。具体可以生成饼状图、散点图、柱状图以及折线图等。Pandas 分析结果，可以借助Matplotlib 可视化呈现，也可以直接在平台数据库中提取数据信息，可视化呈现[6]。

3.2.4 案例系统

案例系统可以满足用户之间信息交流需要，共享案例经验，跨平台交互。通过引入实际案例，可以促进用户深入理解和分析，理解数据分析结果并实际应用，针对性解决系统实际应用中存在的问题。案例展示界面配备了详细的背景描述，同时有多类型的数据信息支持。在了解相关案例后，遵循操作步骤可以自行操作，更进一步加深数据分析结果，在此基础上分析和处理问题，共享问题解决经验。

3.3 非结构化数据处理

3.3.1 数据采集

伴随着结构化数据量增加，非结构化数据信息总量也在随之增加，包括PPT 文档、Word 文档以及视频等非结构化数据，主要是采用文件形式存储，但是由于文件过于碎片化，后期文件检索难度较大，耗费时间长，不便于文件的有效利用。因此，为了满足后期数据分析和处理需要，非结构化数据要做好前期预处理工作，比如：视频文件可以借助MoviePy 库，从视频文件中提取音频数据文件，借助平台的语言转化功能，将音频文件转化为本；Word 文件，基于Python-docx，将Word 文档中的文本内容提取出来；PDF 文件内容，使用pdfminer3k 库提取；PPT 课件，使用Python-pptx 库提取[7]。

3.3.2 词频统计可视化

由于中文主要是以字作为基本单位，所以词语之间并没有确切的区分标记，所以关于中文文本词频统计需要分词处理，自动化切分词语，然后进行统计。作为Python 中的一项常用中文分词库，Jieba 可以自动化将需要分词的内容与词库对比检索，找到对应的词组。Jieba的分词模式有保罗全模式、索索引擎模式以及精确模式3 种，即便是繁体字词，也可以支持自动化分词，对于Jieba 词库中并没有收录的词，可以自定义词典予以处理。即便Jieba 词库具有突出的词语识别能力，但可以让用户自行添加新词，这样可以大大提升准确率。

词云是将词语作为基本单位，对于出现频率高的关键词突出显示，更加直观，形成彩色图片。此种方式可以将低频文本信息筛选过滤，遵循相应标准，只需要简单扫过即可了解到文本主题内容，目前词云已经成为文本数据可视化的有效方式。Python 的Wordcloud是文本生成词云的库，基于词云图即可了解非结构化数据主要内容。非结构化数据信息的处理和管理，可以提前将对应文本、非结构化数据文件和词云图等文件路径输入平台数据库中，重点将出现频率高的关键词输入数据库，定期更新和完善。

3.4 可视化数据应用

基于Python 的数据分析可视化平台，具有产品数据分析功能。通过输入和分析客户数据信息，可以反馈客户需求，结合客户喜好和需求来针对性调整生产方案，更具针对性地开发产品和提供服务。对于可视化数据的应用，伴随着数据分析技术不断成熟发展，开始在诸多领域中引用此项技术，如工程、地图、城市规划等领域。可以说，数据可视化技术的涌现，为社会生产生活带来了极大的便利，可以梳理数据思维，获取所需要的数据信息。目前，美国已经对可视化数据的研究力度不断增加，并将其应用到诸多领域，如人口、气候。因此，应积极探索和研究可视化数据应用，摸索数据规律，令数据更加清晰呈现，高效完成各项任务。

由于数据信息规模大，内容繁琐，对重要信息提取和挖掘具有不良影响，因此需要将繁琐数据信息加工处理呈现。通过数据分析、筛选和处理，基于图形和表格等方式直观呈现，也可以依据需要选择水球图、饼图、3D 图形、树状图形以及折线图等，有逻辑、有规律地呈现数据，便于挖掘数据规律，为后续数据处理和应用提供支持[8]。

3.5 开源论坛模块

基于Python 的数据分析可视化平台，提供开源论坛模块，用户可以在论坛模块中自由交互和学习，深入掌握算法数据结构分析和算法应用实现方式，充分掌握各种算法。在此基础上，依据个性化需求二次开发，进一步激发用户的开发与研究兴趣。

4 Web上图像发布

Python的Matplotlib自动化生成图表，Wordcloud生成词云图，均是本地存储，用户无法在远程查看获取，因此还需要将图像在Web 上发布。Flask 是轻量级的Web 框架，借助WSGI 工具箱的Werkzeug，选择Jinja2模板引擎。Flask 中并不涵盖抽象访问层，在SQLAlchemy 基础上精简优化Flask-SQLAlchemy 操作。此种方式，充分发挥Flask-SQLAlchemy 优势来高效数据分析，便于在可视化平台上高效处理数据信息。需要注意的是，为了便于在Web上进行结构化数据信息交互，可以选择参数、图表等可视化数据，按照服务器参数自动化生成图表数据，在Web 上发布交互。伴随着客户端参数调整，图表参数也会随之变化，因此不适合在服务器磁盘上存储，直接从内存中提取Matplotlib自动化生成图表，使用Base64 编码处理，最后在Web 上发布呈现，此种方式可以减少服务器IO 操作，系统的响应速度大大增加，为用户提供优质服务。

#写入内存，基于BytesIO 对象存储png 图像在内存中。

非结构化数据信息，基于Web 浏览器上传或下载，首先提取非结构化中的文本信息，并通过词频统计自动化生成词云。需要注意的是，非结构化数据的文本词云是固定不变的，可以直接在云端服务器上存储词云图。浏览器端在发出请求后，Flask的Web页面自动化加载词云图，并传输到浏览器上呈现。使用Flask可以实现Web 页面上非结构化数据信息检索，为用户提供更加便捷、优质的服务。

5 Python的数据分析可视化平台优化及建议

5.1 数据信息深层次挖掘利用

在信息时代背景下，网民数量不断增加，因此相应的数据信息总量也在不断增长，如何从海量信息中挖掘有价值信息面临着严峻挑战。比如：我国电子商务飞快发展，越来越多用户习惯网上购物，基于数据分析和数据挖掘，可以了解用户的购物需求和倾向，并反馈用户对产品或服务的满意程度。商家应该加强产品研发、制作和销售各环节监管，适当地提升准入门槛，由专业能力较强的人员负责，全方位保障产品质量。

5.2 借助技术多维化发展

通过数据分析，可以摸索数据规律，从中摸索出客户需求，有针对性地调整策略方向，以便于留住更多新客户。基于Python 进行数据分析，可以实现数据信息统计和分类，比如：使用条形图来深层次剖析用户对产品质量不满意点所在，充分数据调查基础上，调整方案。也可以借助微博、微信和抖音等新媒体平台发起投票，将投票的数据采用Python进行数据分析，选择折线图方式来直观清晰地挖掘数据潜在价值，有针对性地调整产品设计方案，满足市场上多元化需求。