大数据可视化：第2章 可视化的类型与模型

大数据技术架构与应用开发手册第1章大数据技术概述 (4)1.1 大数据概念与特点 (4)1.2 大数据技术发展历程 (4)1.3 大数据技术架构概述 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.2 数据存储技术 (4)2.3 分布式文件系统 (4)2.4 数据仓库与数据湖 (4)第3章数据处理与分析 (4)3.1 批处理技术 (4)3.2 流处理技术 (4)3.3 数据挖掘与机器学习 (4)3.4 数据可视化与分析工具 (4)第4章大数据计算框架 (4)4.1 Hadoop计算框架 (4)4.2 Spark计算框架 (4)4.3 Flink计算框架 (4)4.4 其他计算框架 (4)第5章大数据安全与隐私保护 (4)5.1 数据安全策略 (4)5.2 数据加密与解密 (4)5.3 数据隐私保护技术 (4)5.4 安全审计与合规性 (4)第6章大数据质量管理 (4)6.1 数据质量评估 (4)6.2 数据清洗与预处理 (4)6.3 数据质量管理策略 (5)6.4 数据质量管理工具 (5)第7章大数据应用开发 (5)7.1 应用开发流程 (5)7.2 应用开发框架 (5)7.3 应用开发工具与库 (5)7.4 应用功能优化 (5)第8章大数据平台建设与管理 (5)8.1 平台架构设计 (5)8.2 平台运维管理 (5)8.3 平台监控与故障排查 (5)8.4 平台功能优化 (5)第9章大数据行业应用案例 (5)9.1 金融行业应用案例 (5)9.3 医疗行业应用案例 (5)9.4 智能制造行业应用案例 (5)第10章大数据技术发展趋势 (5)10.1 人工智能与大数据 (5)10.2 云计算与大数据 (5)10.3 物联网与大数据 (5)10.4 区块链与大数据 (5)第11章大数据人才培养与团队建设 (5)11.1 人才培养模式 (5)11.2 团队建设策略 (5)11.3 技术交流与合作 (5)11.4 大数据职业规划 (5)第12章大数据政策与法规 (5)12.1 国际大数据政策概述 (5)12.2 我国大数据政策解析 (6)12.3 数据安全与隐私保护法规 (6)12.4 大数据行业合规性要求 (6)第1章大数据技术概述 (6)1.1 大数据概念与特点 (6)1.1.1 大数据概念 (6)1.1.2 大数据特点 (6)1.2 大数据技术发展历程 (6)1.2.1 数据积累阶段 (6)1.2.2 数据存储与管理阶段 (6)1.2.3 数据分析与挖掘阶段 (7)1.2.4 大数据应用阶段 (7)1.3 大数据技术架构概述 (7)1.3.1 数据源层 (7)1.3.2 数据存储层 (7)1.3.3 数据处理层 (7)1.3.4 数据分析与应用层 (7)1.3.5 数据安全与隐私保护层 (7)第2章数据采集与存储 (7)2.1 数据采集技术 (8)2.2 数据存储技术 (8)2.3 分布式文件系统 (8)2.4 数据仓库与数据湖 (9)第3章数据处理与分析 (9)3.1 批处理技术 (9)3.2 流处理技术 (10)3.3 数据挖掘与机器学习 (10)3.4 数据可视化与分析工具 (10)第4章大数据计算框架 (11)4.2 Spark计算框架 (11)4.3 Flink计算框架 (12)4.4 其他计算框架 (12)第5章大数据安全与隐私保护 (12)5.1 数据安全策略 (13)5.2 数据加密与解密 (13)5.3 数据隐私保护技术 (13)5.4 安全审计与合规性 (14)第6章大数据质量管理 (14)6.1 数据质量评估 (14)6.2 数据清洗与预处理 (15)6.3 数据质量管理策略 (15)6.4 数据质量管理工具 (15)第7章大数据应用开发 (16)7.1 应用开发流程 (16)7.2 应用开发框架 (16)7.3 应用开发工具与库 (17)7.4 应用功能优化 (17)第8章大数据平台建设与管理 (18)8.1 平台架构设计 (18)8.2 平台运维管理 (18)8.3 平台监控与故障排查 (19)8.4 平台功能优化 (19)第9章大数据行业应用案例 (19)9.1 金融行业应用案例 (19)9.2 电商行业应用案例 (20)9.3 医疗行业应用案例 (20)9.4 智能制造行业应用案例 (21)第10章大数据技术发展趋势 (21)10.1 人工智能与大数据 (21)10.2 云计算与大数据 (21)10.3 物联网与大数据 (22)10.4 区块链与大数据 (22)第11章大数据人才培养与团队建设 (22)11.1 人才培养模式 (23)11.2 团队建设策略 (23)11.3 技术交流与合作 (23)11.4 大数据职业规划 (24)第12章大数据政策与法规 (24)12.1 国际大数据政策概述 (24)12.2 我国大数据政策解析 (25)12.3 数据安全与隐私保护法规 (25)12.4 大数据行业合规性要求 (26)第1章大数据技术概述1.1 大数据概念与特点1.2 大数据技术发展历程1.3 大数据技术架构概述第2章数据采集与存储2.1 数据采集技术2.2 数据存储技术2.3 分布式文件系统2.4 数据仓库与数据湖第3章数据处理与分析3.1 批处理技术3.2 流处理技术3.3 数据挖掘与机器学习3.4 数据可视化与分析工具第4章大数据计算框架4.1 Hadoop计算框架4.2 Spark计算框架4.3 Flink计算框架4.4 其他计算框架第5章大数据安全与隐私保护5.1 数据安全策略5.2 数据加密与解密5.3 数据隐私保护技术5.4 安全审计与合规性第6章大数据质量管理6.1 数据质量评估6.2 数据清洗与预处理6.3 数据质量管理策略6.4 数据质量管理工具第7章大数据应用开发7.1 应用开发流程7.2 应用开发框架7.3 应用开发工具与库7.4 应用功能优化第8章大数据平台建设与管理8.1 平台架构设计8.2 平台运维管理8.3 平台监控与故障排查8.4 平台功能优化第9章大数据行业应用案例9.1 金融行业应用案例9.2 电商行业应用案例9.3 医疗行业应用案例9.4 智能制造行业应用案例第10章大数据技术发展趋势10.1 人工智能与大数据10.2 云计算与大数据10.3 物联网与大数据10.4 区块链与大数据第11章大数据人才培养与团队建设11.1 人才培养模式11.2 团队建设策略11.3 技术交流与合作11.4 大数据职业规划第12章大数据政策与法规12.1 国际大数据政策概述12.2 我国大数据政策解析12.3 数据安全与隐私保护法规12.4 大数据行业合规性要求第1章大数据技术概述信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的信息资源，正日益成为推动社会进步的重要力量。

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4）声明变量response用于获取requests库的get方法从上一步指定的url和headers中获取的页面响应数据。
response = requests.get(url,headers=headers) 5）使用BeautifulSoup库解析页面，进一步精确获取相应的class值。
前面已经通过爬虫实现链家二手房数据获取，但是这些数据都只是存储在内存之中， 并没有对其规范化和持久化的管理。因此，为了能够让数据结构化，使数据之间具有 联系，从而更好地面向整个系统，同时提高数据的共享性、扩展性和独立性，降低冗 余度，这里将使用DBMS对其统一管理和控制。这里将使用MYSQL数据库管理系统。 请务必提前安装好MYSQL数据库管理系统，本案例使用的是Navicat Premium数据 管理工具。
1）导入爬虫代码需要使用的requests库用于获取URL的页面响应数据，实现数据的精确定位和操作。 import requests
2）构造爬虫代码请求该URL的Headers头部信息。在开发者工具的“Network”选项卡下的“Headers”选 项卡中得到该默认URL的Headers头部信息。其目的是向智通人才网的后台服务器隐藏爬虫代码的真实身份， 让爬虫代码带着这些请求信息伪装成浏览器正常访问该网站服务器的状态，而不被服务器的反爬措施发现。
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") lis = soup.find('ul',class_='sellListContent')

《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。

机构数据可视化分析平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 用户需求 (3)2.1.1 用户群体定位 (3)2.1.2 用户需求分析 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 数据管理 (4)2.2.2 数据处理 (4)2.2.3 数据可视化 (4)2.2.4 用户管理 (5)2.2.5 系统管理 (5)2.3 功能需求 (5)2.3.1 响应时间 (5)2.3.2 数据存储容量 (5)2.3.3 系统稳定性 (5)2.4 安全需求 (5)2.4.1 数据安全 (5)2.4.2 系统安全 (5)第三章技术选型 (6)3.1 数据可视化技术 (6)3.1.1 可视化工具选型 (6)3.1.2 可视化效果优化 (6)3.2 数据存储技术 (6)3.2.1 关系型数据库 (6)3.2.2 非关系型数据库 (6)3.3 数据处理技术 (6)3.3.1 数据清洗与预处理 (6)3.3.2 数据挖掘与分析 (6)3.4 系统架构设计 (7)3.4.1 分布式架构 (7)3.4.2 微服务架构 (7)3.4.3 安全性设计 (7)3.4.4 弹性伸缩 (7)3.4.5 系统监控与运维 (7)第四章数据采集与清洗 (7)4.1 数据来源 (7)4.2 数据采集方法 (7)4.3 数据清洗策略 (8)4.4 数据质量评估 (8)第五章数据存储与管理 (8)5.1 数据存储方案 (8)5.2 数据库设计 (9)5.3 数据备份与恢复 (9)5.4 数据安全性保障 (9)第六章数据分析与挖掘 (10)6.1 数据分析方法 (10)6.2 数据挖掘算法 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.4 数据挖掘结果可视化 (11)第七章可视化展示 (11)7.1 可视化组件设计 (11)7.2 可视化界面布局 (12)7.3 可视化交互设计 (12)7.4 可视化效果优化 (12)第八章系统开发与实现 (12)8.1 系统开发流程 (12)8.2 系统模块设计 (13)8.3 系统测试与调试 (13)8.4 系统部署与维护 (14)第九章项目管理 (14)9.1 项目进度管理 (14)9.1.1 进度计划编制 (14)9.1.2 进度监控与调整 (15)9.2 项目成本管理 (15)9.2.1 成本预算编制 (15)9.2.2 成本控制与监督 (15)9.3 项目风险管理 (15)9.3.1 风险识别 (15)9.3.2 风险评估与应对 (16)9.4 项目质量管理 (16)9.4.1 质量策划 (16)9.4.2 质量控制与监督 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 项目不足与改进 (17)10.3 未来发展趋势 (17)10.4 下一步工作计划 (18)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。