品质DQM全称

DQM的英文全称是Data Quality Management,中文意思是数据质量管理。

数据质量管理（Data Quality Management）

是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。

质量评估

由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。

针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。

任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

稍微整理了下常用到的大数据分析工具，看下能不能帮到你

1专业的大数据分析工具

2各种Python数据可视化第三方库

3其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽 *** 作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

数据清洗难度取决于数据的质量，以及要完成的任务的复杂性。如果数据质量较高，而且要完成的任务并不复杂，那么对数据进行清洗的难度就会比较低；反之，如果数据质量较低，而且要完成的任务很复杂，那么对数据进行清洗的难度就会比较高。

数据清洗的过程中，要处理的问题主要有：数据质量问题，数据冗余问题，数据缺失问题，数据冲突问题以及数据格式问题等。这些问题的解决要靠数据清洗工具，例如Python、R、Excel等，或者通过硬件设备，如传感器等来实现。

因此，数据清洗并不是一件容易的事，在进行数据清洗之前，需要先了解数据的质量，以及最终要完成的任务。才能更好地评估数据清洗的难度，从而更好地选择恰当的工具和方法来完成数据清洗任务。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

1、在SQL数据库管理工具中创建一个新的表格，用于存储需要清洗和处理的数据。

2、将需要清洗和处理的数据导入到中间表中。

3、对导入的数据进行清洗和处理，如去除重复数据、修正格式错误、填充缺失数据等。

4、将处理后的数据导出到目标数据库中，可以使用INSERTINTO语句将数据插入到目标数据库中。

灰豚数据工具箱是一个功能强大的数据分析工具，具有词频统计、文本挖掘、数据清洗、高级分析等功能。使用灰豚数据工具箱可以按照以下步骤进行： 1下载并安装工具箱：可以在官网上下载并安装最新版本的灰豚数据工具箱。 2导入数据：在打开灰豚数据工具箱后，可以在工具栏中选择“导入数据”按钮，并选择需要分析的数据文件进行导入。 3数据预处理：导入数据后，可以使用工具箱中的数据清洗功能，如去重、去空格、分词、停用词处理等，对数据进行预处理。 4数据分析：使用分词和词频统计等分析功能，对数据进行分析。可以选择不同的分析方式，如柱状图、折线图、词云等展现分析结果。 5高级分析：对数据进行高级分析，如文本分类、情感分析、聚类分析等。 6导出报告：可以将分析结果导出为报告文档，方便保存和分享。 需要注意的是，使用灰豚数据工具箱需要具备一定的数据分析基础，并且对数据的含义和应用场景有一定的了解。在使用工具箱时，需要根据具体情况进行调整和优化，以获得更好的分析结果。

神图数据助手平台是一款提供数据采集、清洗、整理和分析等服务的数据处理工具，可以帮助用户快速从互联网和其他数据源中抓取和处理大量数据，用于商业和科研等方面。

根据该平台官方资料显示，神图数据助手平台提供了多种数据采集和处理功能，包括爬虫采集、文本挖掘、数据清洗和可视化展示等。用户只需要提供相关的数据源和关键词等信息，即可通过该平台获取大量的数据，并进行深度分析和处理。

综合来看，神图数据助手平台提供了较为全面和专业的数据处理工具，适合需要处理大量数据的企业和科研机构使用。但同时也需要注意，该平台需要一定的技术门槛和基础知识才能够充分发挥其优势，对于普通用户可能不太友好。此外，使用该平台需要遵守相关法律法规，避免侵犯他人的隐私和知识产权等问题。

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