给我一份完整的基于spark的MLlib机器学习库包括数据预处理和探索性数据分析，并生成可视化图表以及建模评估的信用卡逾期数据处理与分析案例

好的，以下是一份基于Spark的MLlib机器学习库包括数据预处理和探索性数据分析，并生成可视化图表以及建模评估的信用卡逾期数据处理与分析案例：

1. 数据集介绍

我们使用的是UCI Machine Learning Repository中的信用卡违约数据集。该数据集包括30000个样本，23个特征变量和1个二元标签变量“违约状态”，其中1表示违约，0表示未违约。特征变量涵盖了客户的信用卡账单和付款历史，以及性别、教育水平、婚姻状况等个人信息。

2. 数据预处理

我们首先对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、特征工程等。

2.1 数据清洗

我们检查数据中是否存在重复的样本和异常值，并进行处理。例如，我们可以使用Spark SQL中的distinct()函数和filter()函数进行去重和过滤。对于异常值，我们可以使用Spark MLLib中的统计函数和可视化工具进行检查和处理。

2.2 缺失值填充

我们还需要检查数据中是否存在缺失值，并进行填充。对于分类变量，我们可以使用众数进行填充；对于数值型变量，我们可以使用均值或中位数进行填充。我们可以使用Spark SQL中的agg()函数和fillna()函数进行缺失值填充。

2.3 特征工程

我们还需要对数据进行特征工程，包括特征选择、特征变换、特征缩放等。例如，我们可以使用Spark MLLib中的ChiSqSelector函数进行特征选择，使用PCA函数进行特征变换，使用StandardScaler函数进行特征缩放等。

3. 探索性数据分析

在进行建模之前，我们需要进行探索性数据分析，以了解数据的分布、关系、异常等情况，以及选择合适的建模方法和评估指标。

我们可以使用Spark SQL和Spark DataFrame API进行数据分析和可视化。例如，我们可以使用groupBy()函数和count()函数进行分组统计和计数，使用corr()函数和scatter()函数进行相关性分析和散点图绘制，使用histogram()函数和boxplot()函数进行分布和箱线图绘制等。

4. 建模评估

在进行建模之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集，并进行特征向量化和标签编码。例如，我们可以使用VectorAssembler函数将特征变量转换为特征向量，使用StringIndexer函数将标签变量转换为数值编码。

接下来，我们可以使用Spark MLLib中的分类算法进行建模，例如逻辑回归、决策树、随机森林等。我们可以使用CrossValidator函数进行交叉验证和参数调优，使用BinaryClassificationEvaluator函数进行模型评估和比较。

最后，我们可以使用Spark SQL和Spark DataFrame API进行结果分析和可视化。例如，我们可以使用groupBy()函数和avg()函数进行群体平均数计算，使用join()函数和filter()函数进行数据集合并和过滤，使用bar()函数和pie()函数进行图表绘制和可视化展示等。