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基于Spark的流程化机器学习分析系统的设计与实现的任务书
任务书
背景介绍：
随着数据量的不断增加，数据分析和机器学习的需求也日益增长。然而，繁琐的数据处理过程和复杂的机器学习算法使得许多数据分析人员很难快速地进行分析和模型研究。因此，我们需要一个流程化机器学习分析系统，使得数据处理和模型研究可以更高效地完成。
任务目标：
本任务旨在设计和实现一个基于Spark的流程化机器学习分析系统，可以支持数据处理、特征工程和模型训练的全流程自动化。本任务需要完成以下内容：
1.系统设计：设计一个基于Spark的流程化机器学习分析系统。该系统应该具备以下功能：
-支持数据源的导入和读取；
-支持常见数据处理和特征工程操作；
-提供多种机器学习算法和模型选择；
-自动化模型评估和调优；
-支持结果可视化。
2.系统实现：根据系统设计，使用Scala或Python语言编写代码实现该系统。实现的过程中需要使用以下技术：
-Spark：使用Spark作为数据处理和机器学习的底层框架；
-数据分析库：使用pandas或者numpy等数据分析库进行数据分析和处理；
-机器学习库：使用scikit-learn或者TensorFlow等机器学习库进行模型训练和评估；
-可视化库：使用matplotlib或者Bokeh等可视化库进行结果的可视化。
3.测试和展示：测试系统的正确性和可用性，并在本地或云平台上进行展示。展示时需要向公众演示如何使用该系统进行数据处理、特征工程和模型训练等操作。
任务要求：
1.任务完成时间：3个月。
2.语言要求：Scala或Python。
3.软件要求：Spark，pandas或numpy等数据分析库，scikit-learn或TensorFlow等机器学习库，matplotlib或Bokeh等可视化库。
4.数据要求：至少使用2种以上数据集进行测试和展示，数据集可以从公开数据源或者自己收集。
5.成果要求：系统设计和实现源代码、测试报告、展示文档等。
6.交流要求：任务过程中需要和助教进行交流，并定期提交任务进度报告。
参考文献：
1.Zaharia,M.,etal.(2010).Spark:ClusterComputingwithWorkingSets.HotCloud,10(10-10),95.
2.McKinney,W.,&Others.(2011).pandas:afoundationalPythonlibraryfordataanalysisandstatistics.PythonforHighPerformanceandScientificComputing,14.
3.Chollet,F.,&Others.(2015).Keras.
4.Hunter,J.D.(2007).Matplotlib:a2Dgraphicsenvironment.Computinginscience&engineering,9(3),90-95.