可视化数据分析案例,power bi 数据可视化与数据分析

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1、MapReduce之金庸的江湖人物分析项目通过一个全面的学习和掌握MapReduce编程数据分析案例:《金庸武侠小说人物关系挖掘》。通过本项目的学习，我们可以了解如何使用MapReduce完成一个全面的数据挖掘任务，包括数据预处理、数据分析、数据后处理等。1任务1数据预处理1.1任务描述从金庸小说的原文中，提取出与人物互动相关的数据，同时筛选出与人物关系无关的文本内容，为下文基于人物共现的分析做准备。

Ansj_seg不仅支持中文分词，还允许用户自定义词典。分词前将人名加入用户自定义词典，可以准确识别金庸武侠小说中的人名。但在实际测试过程中发现，Ansj_seg分词会出现严重的歧义。比如“Man”属于名字列表(nr) ，但Ansj_seg可能会错误地将其归类为名词(N) 。所以如果按照词性提取人名，会导致最终提取的人名太少。

2、一图胜千言:数据可视化不完全总结(一本学习笔记是对数据的综合总结可视化。大部分内容来源于我之前学过的知识数据分析，部分内容来源于我搜集的一些资料。我将在这篇学习笔记中回答以下几个关键问题:数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等学科。

人类有五种感官，可以通过五种渠道感受物质世界，那么我们为什么要只青睐可视化来传递信息呢？这是因为人类视觉获得的信息量是巨大的。人眼结合大脑构成了一个巨大视觉信号输入的高带宽并行处理器，具有超强的模式识别能力。大脑50%以上用于视知觉相关处理，大量视觉信息在潜意识阶段进行处理。人体图像的处理速度比文本快6万倍，所以data 可视化是一种高带宽的信息交换方式。