Exploratory Data Analysis (EDA) with Apache Spark
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内容提要
数据探索性分析（EDA）用于理解数据结构、识别异常并进行必要转换，确保数据质量。本文聚焦于检测数据异常，后续将通过AWS Glue和Apache Spark实现数据管道。示例数据集来自Kaggle，包含100家环保企业信息。建议将“Previous Rank”列转换为整数，避免列名使用特殊符号，调整数值列数据类型，并将“Location”列拆分为城市和国家。同时需处理空值和重复项，确保数据一致性。
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关键要点
- 数据探索性分析（EDA）用于理解数据结构、识别异常和进行必要转换，确保数据质量。
- 本文聚焦于检测数据异常，后续将通过AWS Glue和Apache Spark实现数据管道。
- 示例数据集来自Kaggle，包含100家环保企业信息。
- 建议将“Previous Rank”列转换为整数，避免列名使用特殊符号。
- 调整数值列数据类型，确保数据一致性。
- “Location”列应拆分为城市和国家，以提供更细致的信息。
- 需处理空值和重复项，确保数据质量。
- 检查数据的列名和数据类型，以便进行有效的分析和计算。
- 使用distinct()检查分类变量的一致性，避免重复和不一致的记录。
- 识别空值并采取措施处理，确保分析的准确性。
- 总结必要的转换，包括数据类型转换和列拆分，以便在数据管道中实现。
- 后续将介绍如何在AWS Glue中实现这些数据转换和处理。
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