《大数据分析与预测》实验手册：Pyspark与Python实战

"《大数据分析与预测》实验指导书是一份来自安徽工程大学的教材，旨在教授信息管理与信息系统等计算机类专业的学生如何进行大数据分析与预测。该书重点介绍了Python和Pyspark在大数据处理中的应用，以及如何利用Hadoop、Spark等工具进行大数据分析。书中通过理论与实践相结合的方式，帮助学生掌握大数据分析的关键概念、工具和算法，提升他们在实际问题解决中的能力。" 本书的内容包括以下几个方面： 1. 前言：阐述了《大数据分析与预测》课程的重要性和目标，强调课程旨在让学生掌握大数据分析与预测的基础方法和技术，包括Pyspark、Hadoop、Spark和Python等工具的使用，以及大数据的经典算法。 2. 实验环境配置：讲解如何配置Hadoop环境，Hadoop作为一个分布式系统基础设施，允许开发者在不了解底层分布式细节的情况下编写分布式程序，特别适合大规模数据集的处理。 3. 实验内容： - 实验一：介绍如何熟悉PySpark环境，以及如何进行数据准备，这是进行大数据分析的第一步。 - 实验二：通过PySpark构建回归模型，让学生了解如何运用数据建模进行预测。 - 实验三：利用PySpark构建推荐引擎，让学生掌握推荐系统在大数据分析中的应用。 - 实验四：构建PySpark分类模型，训练模型对数据进行分类，这是数据分析中的常见任务。 这些实验旨在提高学生的动手能力和问题解决能力，不仅要求学生理解和掌握理论知识，还鼓励他们在实践中探索和创新。 通过这本实验指导书，学生将能够理解大数据分析的核心概念，如大数据的分布式处理、数据预处理、模型建立和评估，以及预测模型的构建。此外，他们还将具备使用Python语言和Pyspark在Spark平台上进行大数据分析的实际操作能力。这将为他们未来在大数据领域的职业生涯打下坚实的基础。