怎么使用Cloudera數據工程分析薪資保護計劃數據

怎么使用Cloudera數據工程分析薪資保護計劃數據

引言

薪資保護計劃（Paycheck Protection Program，簡稱PPP）是美國政府為應對COVID-19疫情對中小企業的影響而推出的一項貸款計劃。該計劃旨在幫助企業在疫情期間保持員工薪資的支付，從而避免大規模裁員。隨著PPP數據的公開，企業和研究人員可以利用這些數據進行分析，以了解貸款分配情況、企業受益情況以及貸款對經濟的影響。

本文將介紹如何使用Cloudera數據工程平臺（Cloudera Data Engineering，簡稱CDE）來分析PPP數據。我們將從數據獲取、數據清洗、數據轉換、數據分析到結果可視化的全過程進行詳細講解。

1. 數據獲取

1.1 數據來源

PPP數據可以從多個公開渠道獲取，例如美國小企業管理局（SBA）的官方網站、Kaggle數據集平臺等。這些數據通常以CSV或Excel格式提供，包含貸款金額、企業名稱、行業分類、貸款用途等信息。

1.2 數據導入

在Cloudera數據工程平臺中，我們可以通過多種方式將數據導入到數據湖中。常見的方式包括：

• 直接上傳：通過Cloudera Data Platform (CDP) 的用戶界面，將CSV或Excel文件上傳到HDFS或云存儲（如S3、ADLS）。
• 數據管道：使用Cloudera DataFlow (CDF) 或Apache NiFi等工具，將數據從外部源（如API、數據庫）實時導入到數據湖中。

# 示例：使用HDFS命令上傳數據到HDFS
hdfs dfs -put ppp_data.csv /user/hadoop/ppp_data/

2. 數據清洗

2.1 數據質量檢查

在數據分析之前，首先需要對數據進行清洗，以確保數據的準確性和一致性。常見的數據質量問題包括：

• 缺失值：某些字段可能為空或缺失。
• 重復數據：可能存在重復的記錄。
• 格式不一致：例如日期格式、金額格式等不一致。

2.2 數據清洗步驟

在Cloudera數據工程平臺中，可以使用Apache Spark進行數據清洗。以下是一個簡單的數據清洗示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when

# 初始化Spark會話
spark = SparkSession.builder.appName("PPP Data Cleaning").getOrCreate()

# 讀取數據
ppp_df = spark.read.csv("/user/hadoop/ppp_data/ppp_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 處理缺失值
ppp_df = ppp_df.na.fill({"LoanAmount": 0, "BusinessType": "Unknown"})

# 去除重復數據
ppp_df = ppp_df.dropDuplicates()

# 格式化金額字段
ppp_df = ppp_df.withColumn("LoanAmount", col("LoanAmount").cast("double"))

# 保存清洗后的數據
ppp_df.write.csv("/user/hadoop/ppp_data/cleaned_ppp_data.csv", header=True)

3. 數據轉換

3.1 數據聚合

在數據清洗之后，通常需要對數據進行聚合操作，以便進行更深入的分析。例如，我們可以按行業、地區或貸款金額范圍對數據進行分組統計。

# 按行業統計貸款總額
industry_summary = ppp_df.groupBy("Industry").agg({"LoanAmount": "sum"}).withColumnRenamed("sum(LoanAmount)", "TotalLoanAmount")

# 按地區統計貸款總額
region_summary = ppp_df.groupBy("Region").agg({"LoanAmount": "sum"}).withColumnRenamed("sum(LoanAmount)", "TotalLoanAmount")

3.2 數據連接

在某些情況下，我們可能需要將PPP數據與其他數據集進行連接，以獲取更多的上下文信息。例如，我們可以將PPP數據與人口統計數據或經濟指標數據進行連接。

# 讀取人口統計數據
population_df = spark.read.csv("/user/hadoop/population_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 連接PPP數據和人口數據
joined_df = ppp_df.join(population_df, ppp_df["Region"] == population_df["Region"], "left")

4. 數據分析

4.1 貸款分布分析

我們可以通過分析貸款金額的分布，了解不同行業或地區的貸款情況。例如，我們可以計算每個行業的平均貸款金額，并繪制直方圖或箱線圖。

# 計算每個行業的平均貸款金額
industry_avg_loan = ppp_df.groupBy("Industry").agg({"LoanAmount": "avg"}).withColumnRenamed("avg(LoanAmount)", "AvgLoanAmount")

# 轉換為Pandas DataFrame以便繪圖
industry_avg_loan_pd = industry_avg_loan.toPandas()

# 繪制直方圖
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(industry_avg_loan_pd["Industry"], industry_avg_loan_pd["AvgLoanAmount"])
plt.xlabel("Industry")
plt.ylabel("Average Loan Amount")
plt.title("Average Loan Amount by Industry")
plt.show()

4.2 貸款用途分析

我們可以分析貸款的主要用途，了解企業在疫情期間的主要支出方向。例如，我們可以統計不同用途的貸款金額占比。

# 統計不同用途的貸款金額占比
loan_purpose_summary = ppp_df.groupBy("LoanPurpose").agg({"LoanAmount": "sum"}).withColumnRenamed("sum(LoanAmount)", "TotalLoanAmount")

# 轉換為Pandas DataFrame以便繪圖
loan_purpose_summary_pd = loan_purpose_summary.toPandas()

# 繪制餅圖
plt.pie(loan_purpose_summary_pd["TotalLoanAmount"], labels=loan_purpose_summary_pd["LoanPurpose"], autopct='%1.1f%%')
plt.title("Loan Purpose Distribution")
plt.show()

5. 結果可視化

5.1 使用Cloudera Data Visualization

Cloudera Data Visualization（CDV）是一個強大的數據可視化工具，可以幫助我們創建交互式的儀表盤和報表。我們可以將分析結果導出到CDV中，進行更高級的可視化操作。

5.2 導出數據到CDV

# 將分析結果保存為CSV文件
industry_avg_loan.write.csv("/user/hadoop/ppp_data/industry_avg_loan.csv", header=True)
loan_purpose_summary.write.csv("/user/hadoop/ppp_data/loan_purpose_summary.csv", header=True)

在CDV中，我們可以導入這些CSV文件，并創建各種圖表，如柱狀圖、餅圖、折線圖等，以直觀地展示分析結果。

6. 結論

通過使用Cloudera數據工程平臺，我們可以高效地處理和分析大規模的PPP數據。從數據獲取、清洗、轉換到分析和可視化，Cloudera提供了一整套工具和框架，幫助我們深入挖掘數據中的價值。通過對PPP數據的分析，我們可以更好地理解貸款分配情況、企業受益情況以及貸款對經濟的影響，從而為政策制定和企業決策提供有力的支持。

7. 參考資料

• Cloudera Data Engineering Documentation
• Paycheck Protection Program Data
• Apache Spark Documentation