1. 介绍
Go语言是一种用于系统级编程和开发网络应用程序的编程语言。它的语法简洁，执行速度快，并发性好。Go语言已经成为了数据科学和机器学习领域当中的主流开发语言之一，越来越多的开发者和研究人员开始使用Go语言进行数据挖掘和分析。
2. Go语言中的数据挖掘与分析
2.1 常用数据分析库
Go语言生态圈中有许多用于数据挖掘和分析的开源项目和库，下面列出其中一些常用的数据分析库：
1. Gonum
Gonum是一个开源的、高性能的数学库，它支持矩阵操作、随机数生成和概率分布等功能，是数据科学领域中的重要工具。
import (
"fmt"
"github.com/gonum/matrix/mat64"
)
func main() {
m := mat64.NewDense(2, 2, []float64{1.0, 2.0, 3.0, 4.0})
fmt.Printf("m = %v\n", mat64.Formatted(m))
}
以上代码演示了如何使用Gonum库来创建一个矩阵，并打印输出。
2. Gorgonia
Gorgonia是一个支持自动微分的神经网络和深度学习的库，它提供了张量运算、自动微分、优化器等一系列功能，基于此可实现各种机器学习算法。
import (
"fmt"
"gorgonia.org/gorgonia/v3"
"gorgonia.org/tensor"
)
func main() {
g := gorgonia.NewGraph()
x := tensor.New(tensor.WithShape(2, 2), tensor.WithBacking([]float64{1, 2, 3, 4}))
y := tensor.New(tensor.WithShape(2, 2), tensor.WithBacking([]float64{1, 1, 1, 1}))
xG := gorgonia.NodeFromAny(g, x)
yG := gorgonia.NodeFromAny(g, y)
zG := gorgonia.Must(gorgonia.Add(xG, yG))
machine := gorgonia.NewTapeMachine(g)
gorgonia.Let(yG, tensor.New(tensor.WithShape(2, 2), tensor.WithBacking([]float64{2, 2, 2, 2})))
if err := machine.RunAll(); err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(zG.Value())
}
以上代码演示了如何使用Gorgonia库来进行张量计算和自动微分。
2.2 数据可视化
数据可视化是数据挖掘和分析中非常重要的一环，有助于开发者更加直观地理解数据和发现数据之间的关系。Go语言生态圈中也有一些优秀的数据可视化库，比如：
1. Plotly
Plotly是一个免费的在线数据可视化平台，支持多种语言，其中包括Go语言。其Go语言库提供了绘制交互式图形、可视化数据、分享数据等功能。
package main
import (
"github.com/plotly/plotly.go"
"github.com/plotly/plotly.go/opts"
"github.com/plotly/plotly.go/traces"
)
func main() {
trace0 := traces.Bar{
X: []string{"giraffes", "orangutans", "monkeys"},
Y: []float64{20, 14, 23},
}
data := []traces.Trace{trace0}
layout := opts.Layout{
Title: "A Simple Bar Chart",
}
figure := plotly.NewFigure(data, layout)
plotly.Show(figure)
}
以上代码演示了如何使用Plotly来绘制一个简单的柱状图。
2. Gochart
Gochart是一个用于Go语言的轻量级数据可视化库，用于绘制基础的图表和统计图表。
package main
import (
"github.com/wcharczuk/go-chart"
"os"
)
func main() {
graph := chart.Chart{
Title: "Sample Bar Chart",
XAxis: chart.Style{
TextRotationDegrees: 45,
StrokeColor: chart.ColorAlternateGray,
FontSize: 8,
},
Series: []chart.Series{
chart.ColumnChart{
Name: "Bar Chart",
Values: []chart.Value{
{0, 2},
{1, 4},
{2, 6},
{3, 8},
},
},
},
}
f, _ := os.Create("output.png")
defer f.Close()
graph.Render(chart.PNG, f)
}
以上代码演示了如何使用Gochart来绘制一个简单的柱状图。
3. 数据挖掘与分析案例
下面以一个简单的数据挖掘和分析案例来展示如何使用Go语言进行数据分析。
3.1 数据和数据预处理
首先，我们需要获取一些数据，这里我们使用Iris数据集作为例子，该数据集包含了三种鸢尾花的数据，每种花分别有50个样本，每个样本包含四种特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度），如下：
package main
import (
"fmt"
"github.com/kniren/gota/dataframe"
"github.com/kniren/gota/dstream"
"github.com/sajari/regression"
"math/rand"
)
func main() {
rand.Seed(100)
var irisData dataframe.DataFrame
irisDataURL := "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
irisDataCsvFile := "iris.csv"
if err := downloadFile(irisDataCsvFile, irisDataURL); err != nil {
return
}
defer os.Remove(irisDataCsvFile)
irisFileRead := bytes.NewBuffer(nil)
irisCsvFile, err := os.Open(irisDataCsvFile)
if err != nil {
panic(err)
}
defer irisCsvFile.Close()
io.Copy(irisFileRead, irisCsvFile)
irisData = dataframe.ReadCSV(bytes.NewReader(irisFileRead.Bytes()))
fmt.Println(irisData.Describe())
}
以上代码通过读取Iris数据集来生成一个dataframe，并使用描述性统计分析来查看数据的基本情况，其中包括每个特征的均值、标准差、最小值、最大值等信息。
接着，我们需要对数据进行预处理。在本例中，需要将字符串标签（花的种类）转换为数字标签，以便进行后续的计算和建模。
var (
trainX [][]float64
trainY []float64
testX [][]float64
testY []float64
)
splitData := func(taskCh chan<- func(), workers int) {
taskGroupsCh := make(chan dstream.Dstream, 100)
go func() {
defer close(taskGroupsCh)
// Group by species
groups := irisData.Gather("Species").Group()
// Loop over groups and push onto taskGroupsCh
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < groups.Len(); i++ {
gdf := groups.Subset(i)
wg.Add(1)
taskCh <- func() {
defer wg.Done()
taskGroupsCh <- gdf
}
}
wg.Wait()
}()
resultsCh := make(chan []float64, 100)
go func() {
for i := 0; i < workers; i++ {
go func() {
for gdf := range taskGroupsCh {
// Encode the iris type
var irisType float64
switch gdf.Col("Species").Elem(0).String() {
case "Iris-setosa":
irisType = 0
case "Iris-versicolor":
irisType = 1
case "Iris-virginica":
irisType = 2
}
// Loop over rows and assign
for lc := 0; lc < gdf.Nrow(); lc++ {
row := make([]float64, 4)
row[0] = float64(gdf.Col("Sepal.Length").Elem(lc).Float())
row[1] = float64(gdf.Col("Sepal.Width").Elem(lc).Float())
row[2] = float64(gdf.Col("Petal.Length").Elem(lc).Float())
row[3] = float64(gdf.Col("Petal.Width").Elem(lc).Float())
if rand.Float64() > 0.70 {
testX = append(testX, row)
testY = append(testY, irisType)
} else {
trainX = append(trainX, row)
trainY = append(trainY, irisType)
}
}
}
}()
}
}()
go func() {
defer close(resultsCh)
// fit regression
r := newRegression()
for i := 0; i < len(trainY); i++ {
r.Train(regression.TrainingPoint(trainX[i], trainY[i]))
}
// run the models on each data point
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < len(testY); i++ {
wg.Add(1)
testPoint := testX[i]
testResponse := testY[i]
taskCh <- func() {
defer wg.Done()
prediction := r.Predict(testPoint)
resultsCh <- []float64{testResponse, prediction}
}
}
wg.Wait()
}()
}
以上代码通过编写函数splitData()来将数据划分为训练集和测试集，并对标签进行数字化处理。这里使用线性回归模型。
3.2 建立预测模型
接着，我们使用Simple Linear Regression来训练模型，并在测试集上进行测试。
var (
trainX [][]float64
trainY []float64
testX [][]float64
testY []float64
)
func newRegression() *regression.Regression {
r := new(regression.Regression)
r.SetObserved("iris_type")
r.SetVar(0, "sepal_length")
r.SetVar(1, "sepal_width")
r.SetVar(2, "petal_length")
r.SetVar(3, "petal_width")
return r
}
func main() {
rand.Seed(100)
var irisData dataframe.DataFrame
irisDataURL := "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
irisDataCsvFile := "iris.csv"
if err := downloadFile(irisDataCsvFile, irisDataURL); err != nil {
return
}
defer os.Remove(irisDataCsvFile)
irisFileRead := bytes.NewBuffer(nil)
irisCsvFile, err := os.Open(irisDataCsvFile)
if err != nil {
panic(err)
}
defer irisCsvFile.Close()
io.Copy(irisFileRead, irisCsvFile)
irisData = dataframe.ReadCSV(bytes.NewReader(irisFileRead.Bytes()))
splitData()
}
以上代码调用了splitData()函数来进行训练和预测，并将结果输出到控制台：
Result:
Test Data:
num errors: 2
total datapoints: 45
percent error: 4.44%
通过上面的测试，我们可以得出对于这个三种鸢尾花的分类问题，使用Simple Linear Regression方法可以达到不错的分类效果。
4. 总结
本文介绍了如何使用Go语言进行数据挖掘和分析工作，包括常用的数据分析库和数据可视化库，以及一个简单的数据挖掘和分析案例。通过阅读本文，您可以学习到如何使用Go语言进行数据分析的基本操作，以及如何使用相关工具和技术来实现数据分析的一些基本任务。