开发手册 欢迎您!
软件开发者资料库

敏捷数据科学 - 使用报告

敏捷数据科学使用报告 - 从简单和简单的步骤学习敏捷数据科学,从基本到高级概念,包括简介,方法概念,数据科学过程,敏捷工具和安装,敏捷中的数据处理,SQL与NoSQL,NoSQL和数据流编程,收集和显示,数据可视化,数据丰富,使用报告,预测的作用,使用PySpark提取功能,构建回归模型,部署预测系统,SparkML,修复预测问题,提高预测性能,创建更好的场景敏捷和数据科学,敏捷实施。

在本章中,我们将了解报告创建,这是敏捷方法的一个重要模块. Agile sprints将可视化创建的图表页面打印成完整的报告.通过报告,图表变为交互式,静态页面变为动态和网络相关数据.数据值金字塔报告阶段的特征如下所示;

敏捷冲刺图表页面

我们将更加注重创建csv文件,该文件可用作数据科学分析的报告,并得出结论.虽然敏捷专注于较少的文档,但始终会考虑生成报告以提及产品开发的进度.

import csv#----------------------------------------------------------------------def csv_writer(data, path):   """      Write data to a CSV file path   """   with open(path, "wb") as csv_file:   writer = csv.writer(csv_file, delimiter=',')   for line in data:   writer.writerow(line)#----------------------------------------------------------------------if __name__ == "__main__":   data = ["first_name,last_name,city".split(","),      "Tyrese,Hirthe,Strackeport".split(","),      "Jules,Dicki,Lake Nickolasville".split(","),      "Dedric,Medhurst,Stiedemannberg".split(",")   ]   path = "output.csv"   csv_writer(data, path)

以上代码将帮助您生成"csv fil" e"如下图所示 :

逗号分隔值

让我们考虑csv(逗号分隔值)报告的以下好处

  • 人性化且易于手动编辑.

  • 实现和解析很简单.

  • 可以在所有应用程序中处理CSV.

  • 它更小

  • CSV遵循标准格式.

  • 它为数据科学家提供了简单的架构.