27、数据科学应用与数据库安装指南

数据科学应用与数据库安装指南

一、数据科学应用优势与考量因素

（一）数据科学应用优势

数据科学应用具有诸多优势，具体如下：
1. 高可访问性 ：数据科学应用旨在将结果提供给各类用户，特别是那些仅能使用浏览器的用户，如企业自身的客户。HTML5 数据可视化在移动设备上运行流畅。
2. 人才资源丰富 ：虽然专业的 Tableau 开发人员数量有限，但具备网页开发技能的人员众多。在规划项目时，考虑是否有足够的人员配置至关重要。
3. 快速发布 ：在一些公司，完成整个 IT 周期可能耗时过长，而我们希望用户能尽快享受分析成果。一旦界面可用并投入使用，IT 部门可根据需要对产品进行工业化处理。
4. 易于原型设计 ：向 IT 部门清晰展示应用的目的和功能，有助于他们构建或购买符合需求的可持续应用。
5. 可定制性强 ：尽管现有的软件包功能强大，但自行创建的应用程序具有更高的可定制性。

（二）创建自定义报告的原因

创建自定义报告而非使用公司工具（通常更昂贵），可能有以下原因：
|原因|说明|
| ---- | ---- |
|预算有限|初创公司可能无法承担所有工具的费用|
|高可访问性|每个人都有浏览器，便于访问|
|人才可得性|相对容易找到 JavaScript 开发人员|
|快速发布|IT 周期可能较长|
|原型设计|原型应用可为 IT 部门提供时间构建生产版本|
|可定制性|满足个性化需求|

（三）不开发自定义应用的原因

然而，也存在一些不适合开发自定义应用的情况：
1. 公司政策限制 ：大型公司的 IT 支持团队可能只允许使用特定数量的工具，以控制支持工作。
2. 已有成熟报告团队 ：如果公司拥有优秀的报告部门，自行开发可能多余。
3. 现有工具定制性足够 ：一些大型平台的浏览器界面具有一定的定制性，且随着时间推移可能会增强。

（四）数据可视化相关技术

1. JavaScript 仪表盘 ：基于 JavaScript 的仪表盘是快速访问数据科学结果的理想选择，因为用户只需拥有网页浏览器即可。此外，还有如 Qlik 等替代方案。
2. Crossfilter 库 ：Crossfilter 是一种 MapReduce 库，在 JavaScript MapReduce 库中表现稳定，由从事金融交易的 Square 公司开发和使用。即使在单节点和浏览器中应用 MapReduce，也能有效提高计算速度。
3. dc.js 库 ：dc.js 是基于 d3.js 和 Crossfilter 构建的图表库，可快速构建浏览器仪表盘。

（五）案例分析

以医院药房数据集为例，我们为药剂师构建了交互式仪表盘。仪表盘的优势在于其自助服务性质，药剂师无需依赖报告人员或数据科学家获取所需的见解。

二、数据库安装指南

（一）Elasticsearch 安装

1. Linux 安装步骤

graph LR
    A[检查 Java 安装情况] -->|已安装且版本符合| B[添加 Elasticsearch 1.4 仓库并安装]
    A -->|未安装或版本不足| C[安装 Oracle Java 7] --> B
    B --> D[设置 Elasticsearch 开机自启]
    D --> E[启动 Elasticsearch]
    E --> F[在浏览器中访问 localhost:9200]

具体操作如下：
- 检查 Java 版本 ：在控制台窗口中使用 java –version 命令检查 Java 版本。运行 Elasticsearch 1.4 至少需要 Java 7。
- 安装 Java（若需要） ：如果 Java 未安装或版本不足，可使用以下命令安装 Oracle Java 7：

sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get install oracle-java7-installer

• 安装 Elasticsearch ：

sudo add-apt-repository "deb http://packages.Elasticsearch.org/Elasticsearch/1.4/debian stable main"
sudo apt-get update && sudo apt-get install Elasticsearch

• 设置开机自启 ：

sudo update-rc.d Elasticsearch defaults 95 10

• 启动 Elasticsearch ：

sudo /etc/init.d/Elasticsearch start

• 验证安装 ：在浏览器中访问 localhost:9200 ，若出现 Elasticsearch 欢迎界面，则安装成功。

2. Windows 安装步骤

graph LR
    A[安装 Java 7（JRE 和 JDK）并设置 JAVA_HOME 变量] --> B[下载 Elasticsearch 压缩包并解压]
    B --> C[打开新的命令窗口，进入 Elasticsearch/bin 文件夹并安装]
    C --> D[启动 Elasticsearch]
    D --> E[在浏览器中访问 localhost:9200]

具体操作如下：
- 安装 Java ：从 Java 下载页面 下载 Windows 安装程序并运行。安装后，确保 JAVA_HOME 环境变量指向 Java 开发工具包的安装目录。
- 安装 Elasticsearch ：
- 从 Elasticsearch 下载页面 手动下载 Elasticsearch 压缩包，并解压到任意位置。若有 SSD 驱动器，建议将其放置在该驱动器上以提高速度。
- 打开新的 Windows 命令窗口，进入 Elasticsearch 的 /bin 文件夹，使用 service install 命令进行安装。
- 使用 service start 命令启动数据库。
- 验证安装 ：在浏览器中访问 localhost:9200 ，若出现 Elasticsearch 欢迎界面，则安装成功。

（二）Neo4j 安装

1. Linux 安装步骤

可使用以下命令安装 Neo4j 社区版：

sudo -s
wget -O - https://debian.neo4j.org/neotechnology.gpg.key| apt-key add -
echo 'deb http://debian.neo4j.org/repo stable/' > /etc/apt/sources.list.d/neo4j.list
aptitude update -y
aptitude install neo4j -y

若需要更新版本或不同版本，可相应修改命令。

2. Windows 安装步骤

1. 访问 Neo4j 下载页面 下载社区版。
2. 保存并运行安装文件。
3. 安装完成后，选择数据库默认位置或自定义位置。
4. 点击“Start”启动数据库。若要停止服务器，点击“Stop”按钮。
5. 在浏览器中访问 localhost:7474 ，进入 Neo4j 浏览器。
6. 使用用户名和密码“neo4j”进行身份验证，然后设置自己的密码。之后即可输入 Cypher 查询并查看节点、关系和结果。

（三）MySQL 安装

1. Windows 安装步骤

1. 从 MySQL 安装程序下载页面 下载 MySQL 安装程序并打开。可选择标准安装程序或“web - group”版本。
2. 选择合适的安装类型，如“Developer Default”将安装 MySQL 服务器及相关组件，也可选择“Custom Setup”自定义安装项目。
3. 按照安装向导的提示完成设置，设置 MySQL 根密码，并可选择将其作为 Windows 服务运行。
4. 安装完成后，若选择了完整安装，MySQL 服务器、MySQL Workbench 和 MySQL 通知程序将在计算机启动时自动启动。可使用 MySQL 安装程序升级或更改已安装组件的设置。
5. 使用 MySQL Workbench 连接到 MySQL 实例。

2. Linux 安装步骤

1. 检查主机名：

hostname
hostname -f

2. 更新系统：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

3. 安装 MySQL：

Sudo apt-get install msql-server

在安装过程中，设置 MySQL 根用户密码。
4. 登录 MySQL：

mysql –u root –p

输入密码后进入 MySQL 控制台。
5. 创建数据库：

Create database test;

（四）Anaconda 安装与虚拟环境设置

1. Linux 安装步骤

1. 访问 Anaconda 下载页面 ，下载基于 Python 2.7 的 32 位 Linux 安装程序。
2. 使用以下命令安装 Anaconda：

bash Anaconda2-2.4.0-Linux-x86_64.sh

3. 当 Anaconda 询问是否使 conda 命令在 Linux 命令提示符下可用时，回答“yes”。

（续）二、数据库安装指南

（四）Anaconda 安装与虚拟环境设置（续）

2. Windows 安装步骤

1. 访问 Anaconda 下载页面 ，下载基于 Python 2.7 的 32 位 Windows 安装程序。
2. 运行下载的安装程序，按照安装向导的提示完成安装。在安装过程中，可以选择安装路径和是否将 Anaconda 添加到系统环境变量中。
3. 安装完成后，打开命令提示符或 Anaconda Prompt，验证 conda 命令是否可用。可以使用以下命令查看 conda 版本：

conda --version

（五）各数据库安装总结对比

数据库名称	Linux 安装要点	Windows 安装要点
Elasticsearch	需先检查 Java 版本，必要时安装 Oracle Java 7，添加仓库后安装，设置开机自启并启动，通过 localhost:9200 验证	安装 Java 7 并设置 JAVA_HOME 变量，下载解压压缩包，在新命令窗口安装并启动，通过 localhost:9200 验证
Neo4j	使用特定命令添加密钥、设置仓库、更新并安装，可按需选择版本	下载社区版安装程序，选择数据库位置，启动后通过 localhost:7474 访问并设置密码
MySQL	检查主机名，更新系统，安装时设置根用户密码，登录后创建数据库	下载安装程序，选择安装类型，设置根密码，可作为服务运行，用 Workbench 连接
Anaconda	下载 32 位 Linux 安装程序，运行安装脚本，使 conda 命令可用	下载 32 位 Windows 安装程序，按向导安装，验证 conda 命令

三、数据科学应用与数据库安装的综合考量

（一）应用与数据库的关联

数据科学应用在实际运行过程中，往往需要与各种数据库进行交互。例如，在构建交互式仪表盘时，需要从数据库中提取数据进行可视化展示。不同的数据库具有不同的特点和适用场景，选择合适的数据库对于数据科学应用的性能和功能至关重要。
- Elasticsearch ：适用于全文搜索、日志分析等场景，具有分布式、高可用等特点，能够快速处理大量数据。
- Neo4j ：是一种图数据库，适合处理复杂的关系数据，如社交网络分析、知识图谱等。
- MySQL ：是一种关系型数据库，广泛应用于各种业务系统中，具有成熟的技术和丰富的工具支持。
- Anaconda ：提供了丰富的 Python 数据科学库，可用于数据处理、分析和建模，为数据科学应用提供了强大的支持。

（二）安装与使用建议

1. 根据需求选择数据库 ：在进行数据库安装之前，需要明确数据科学应用的具体需求，根据需求选择合适的数据库。例如，如果应用需要处理大量的文本数据，可选择 Elasticsearch；如果需要处理复杂的关系数据，可选择 Neo4j。
2. 注意安装环境 ：不同的数据库对安装环境有不同的要求，如 Java 版本、系统配置等。在安装过程中，需要确保满足这些要求，以避免安装失败或出现性能问题。
3. 进行测试和优化 ：安装完成后，需要对数据库进行测试和优化。可以使用一些测试工具和方法，如性能测试、功能测试等，来确保数据库的性能和功能符合预期。同时，根据测试结果进行相应的优化，如调整数据库参数、优化查询语句等。

（三）未来发展趋势

随着数据科学的不断发展，数据科学应用和数据库技术也在不断演进。未来，数据科学应用将更加注重用户体验和交互性，数据库技术将朝着分布式、智能化、高性能等方向发展。例如，分布式数据库将能够更好地处理大规模数据，智能化数据库将能够自动优化查询和管理数据。

总之，数据科学应用和数据库安装是数据科学领域中非常重要的环节。通过了解数据科学应用的优势和考量因素，掌握各种数据库的安装方法和使用技巧，能够更好地构建和运行数据科学应用，为企业和社会带来更大的价值。

graph LR
    A[数据科学应用需求] --> B[选择合适数据库]
    B --> C[安装数据库]
    C --> D[测试与优化数据库]
    D --> E[构建数据科学应用]
    E --> F[应用运行与维护]
    F --> G[根据反馈优化应用和数据库]

以上流程图展示了从数据科学应用需求出发，到最终应用运行和维护的整个过程，强调了测试、优化和反馈的重要性，以确保数据科学应用和数据库的持续改进和高效运行。