基于Python的数据分析可视化研究与实现
2023-03-20沈杰
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。
6 结语
总而言之,基于Python 数据分析的可视化平台建构,有助于充分发挥Python 优势,提供丰富数据库,跨平台操作,拓宽数据分析深度和广度,从海量信息中提取有价值信息,为后续数据利用提供可靠支持。