構(gòu)建廊坊地區(qū)的數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)助力區(qū)域數(shù)據(jù)分析
小李(數(shù)據(jù)工程師):嘿,小王,最近廊坊市政府希望我們能建立一個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)系統(tǒng)來幫助他們更好地分析城市的發(fā)展趨勢(shì)。你有什么想法嗎?
小王(產(chǎn)品經(jīng)理):嗯,數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心是整合各種數(shù)據(jù)源,并且提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)接口。我們需要從多個(gè)部門收集數(shù)據(jù),比如交通局、環(huán)保局等。
小李:對(duì),我建議我們可以先從幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域入手,例如交通流量、空氣質(zhì)量以及人口分布。然后我們可以使用Python編寫腳本來自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集。
小王:好的,那你可以展示一下如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的部分嗎?
import requests
def fetch_traffic_data():
url = "http://traffic.gov/api/flow"
response = requests.get(url)
return response.json()
小李:這是獲取交通流量數(shù)據(jù)的一個(gè)簡(jiǎn)單例子。接下來我們要把這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫里,以便后續(xù)分析。
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('traffic_data.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS traffic_flow (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, location TEXT, flow REAL)''')
data = fetch_traffic_data()
for record in data['records']:
cursor.execute("INSERT INTO traffic_flow (location, flow) VALUES (?, ?)", (record['location'], record['flow']))
conn.commit()
conn.close()
小王:這很棒!那么我們現(xiàn)在有了數(shù)據(jù),下一步是如何進(jìn)行分析呢?
小李:我們可以使用Pandas庫來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。比如,計(jì)算不同時(shí)間段內(nèi)的平均車流量。
import pandas as pd
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM traffic_flow", conn)
daily_avg = df.groupby('location')['flow'].mean()
print(daily_avg)
小王:這樣我們就能知道哪些地方的交通壓力更大了。如果將這些結(jié)果可視化會(huì)更有說服力。
小李:沒錯(cuò),我們可以用Matplotlib或者Seaborn來繪制圖表。
import matplotlib.pyplot as plt
daily_avg.plot(kind='bar')
plt.title('Daily Average Traffic Flow by Location')
plt.xlabel('Location')
plt.ylabel('Average Flow')
plt.show()
小王:太好了,這樣我們就能夠?yàn)槔确皇刑峁?qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持了。
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