非结构化大数据分析李翠平

简述信息一览：

• 1、非结构化数据如何可视化呈现？

非结构化数据如何可视化呈现？

按图像数据可视化：使用具有真实含义的图像和图标，使数据和图表更加逼真，易于理解。示例包括男性和女性图标的比例显示。 通过概念实现数据可视化：将抽象的指标数据转换为熟悉且易于理解的数据，以形象地解释概念。示例包括非结构化数据的解释和信息图。

信息可视化 信息可视化是一个跨学科领域，其核心在于利用视觉呈现手段来处理大规模的非数值型信息资源。这包括了软件系统中的文件、程序代码等复杂信息***，以及抽象数据集如非结构化文本、高维空间中的点等。

信息可视化（Information visualization）则是一个跨学科领域，主要研究大规模非数值信息资源的视觉呈现。信息可视化侧重于帮助人们理解和分析数据，特别是在处理软件系统中的大量非数值型信息时更为有效。例如，软件系统中的文件、程序代码等，以及非结构化文本或高维空间中的点等数据集。

但大数据的数据结构一般是半结构化（如日志数据）、甚至非结构化（如***、音频数据），为了处理海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了Hadoop HDFS、KFS、GFS等分布式文件系统，它们都能够支持结构化、半结构和非结构化数据的存储，并能够通过增加机器进行横向扩展。

自然语言处理（NLP）是计算机程序理解和处理人类语言的学科，NLTK（自然语言工具包）是用于NLP应用的Python库。处理非结构化数据前，首先需要预处理文本。本教程将介绍使用NLTK进行文本预处理的任务类型、基本文本分析和可视化方法。

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