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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。
其次，整合与清洗数据集： 去除冗余列：检查数据集，移除不必要的列，以简化数据结构。 整合数据集：如果数据集分散在多个表中，需要通过适当的键将它们并联起来，形成一个结构化的数据集。
首先，确保已安装Python（推荐Python 9），并安装所有需要的库。标记化（Tokenizing）是将文本拆分成单词或句子，便于分析。过滤停用词有助于去除常见但不具意义的词。词干提取（Stemming）将单词还原为基本形式，简化分析。标记词性（Part-of-Speech tagging）标识单词的功能，有助于理解句子结构。
大数据中心的工作涵盖多个方面。在数据收集环节，会从各种渠道，如网站日志、移动应用、传感器等，采集海量的结构化、半结构化和非结构化数据。之后进行数据存储，运用分布式文件系统、数据库等技术，安全且高效地存储数据，满足数据量不断增长的需求。数据处理与分析也是重要工作。
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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。其次，整合与清洗数据集： 去除冗余列：检查数据集，移除不必要的列，以简化数据结构。 整合数据集：如果数据集分散在多个表中，需要通过适当的键将它们并联起来，形成一个结构化的数据集。