分散式数据分析流程及结果可视化

# 分散式数据分析流程及结果可视化
## 1. 数据准备阶段
- 数据收集
  - 数据来源
  - 数据类型
- 数据清洗
  - 数据去重
  - 噪声处理
  - 格式转换
- 数据预处理
  - 数据格式定义
  - 数据字段定义
  - 处理缺失值
    - 插补方法
    - 删除策略
  - 处理异常值
    - 标识方法
    - 替换策略
## 2. 数据分割阶段
- 划分子数据集
  - 考虑数据均衡性
    - 类别均衡
    - 量级均衡
  - 避免数据量过大或过小
    - 最小样本量
    - 最大样本量
- 分割策略
  - 数据特征
    - 按特征划分
    - 按时间划分
  - 随机分片
    - 随机抽样
    - 系统抽样
## 3. 分布式计算阶段
- 分配子数据集到计算节点
  - 节点选择策略
  - 负载均衡
- 独立分析处理
  - 相同分析算法
  - 根据子数据集特点选择不同算法
    - 线性回归
    - 决策树
- 节点间通信与协调
  - 通信协议
  - 数据同步
- 计算框架选择
  - MapReduce
  - Spark
  - Flink
## 4. 结果汇总阶段
- 汇总中间结果到中心节点
  - 数据传输方式
  - 汇总频率
- 汇总策略
  - 简单求和
  - 平均值
  - 复杂聚合操作
    - 分层汇总
    - 多维聚合
## 5. 结果分析与可视化阶段
- 对汇总结果进行分析与解释
  - 数据洞察
  - 趋势识别
- 可视化展现
  - 图表方式
    - 折线图
    - 柱状图
    - 饼图
  - 交互效果
    - 提示框
    - 过滤功能
  - 便于理解和决策