光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

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光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。”

一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。

大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。

尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。

举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。

接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。

一、航线星云

关于洞察

截止到2012年1月，开源网站https://www.sodocs.net/doc/3b11758955.html,上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。

通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。

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圆点或圆圈代表航空公司，连线的粗细和远近则反映两个航空公司之间的相似性;连线越粗或越短则代表两家航司服务的城市越相似。图表中有几组航空公司，直观地表现了它们所服务的地理区域。

这张图表中的关键洞察当然地是航空公司之间的相似性甚至是重叠，它们是中国的南航和东航、阿联酋航空和卡塔尔航空、英航和汉莎航空、美航和达美航空;我们可以从中看出这些公司之间的竞争关系。瑞安航空则通过服务与汉莎航空和英航存在潜在协力的城市占据了一个利基市场;比起意大利或汉莎等其他的欧洲

航司，法国航空则与美国联航等美国航空公司更为相似，这也许可以解释为联合品牌效应。本质上说，这是一张多维的韦恩图，用一种简明扼要的方式揭示了不同主体间的复杂关系。

总的来说，这张图表揭示了不同航司之间的相似性和竞争情况，有利于发掘潜在的合作关系、增加市场份额和市场覆盖面。这项技术可以通过不同参与者之间的相同变量，用于分析任何生态系统。

分析技术

这张可视化图表通过Aster App中心生成，运用到了关联挖掘的分析技术，研究上下文中各条目的共现关系。其中关联挖掘的算法是协同过滤，它作用于航线和城市数据，并将数据当做零售篮子数据。也就是说，篮子代表城市，而航空公司则是条目。两个航司之间的相似性由相似性得分确定，计分的原则是比较各个航司独有的航线以及同时运营的航线。之后再将这些成对的相似性得分当做连线的权重，再把各个航司当做节点，共同输入可视化仪器当中，运用具有模块上色技术的force-atlas算法，最终生成出这张美丽的图表。

二、Calling Circles

关于洞察

我们无论何时何地都在使用手机并且产生出非常大量的资料，这些资料代表了我们每天的行为及活动。我们与其他人的每通电话及简讯都对应到我们的社会关系、商业活动以及更广泛的社群互动并且形成了许多复杂互相联结的通话圈。

这个资料视觉化图表是从行动电话使用者的通话模式资料所制作的。每个点都代表一个使用者拨出的手机号码，愈大的点就代表这个号码被拨打愈多次。每条两点之间的线都代表着从一个号码拨打到另一个号码。

每个行动电话使用者都会有一种独特的通话模式，这种模式可以用来发展适合的话费方案并且可以用来定义或预测他/她的行为。举例来说，当一个使用者正要

从现在的行动电话服务商转换到另一个服务商时，我们可以从网内及网外发现两个类似的通话模式。

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使用到的资料只从在几秒钟的时间取得。从图表的左上角可以看到许多大回圈，这些回圈表示短时间内这些号码被拨打了许多次。可以推测这些号码有可能是机器，像是自动答录机、互动式语音应答(IVR) 系统、安全系统或警报。人类不可能在短时间拨出这么多电话。这些电话会先放置在一个分开的群组，后续的分析就可以集中在个人使用者的通话模式上。

分析技术

我们利用图表来达成资料视觉化，虽然在调整版面格式的参数与传统展示图表不同。有一个常见的问题就是这些互连的图表通常在短时间就会变成非常巨大且因为庞大的互动次数导致几乎不可能被视觉化。从一个高度连结的图表里选出一段范例是一个困难的问题，因为我们需要决定忽略哪些连结。在这个例子里，我们取用来自非常短的时间的资料来达到一个可以呈现的资料范围。

资料格式就相对简单，拨话号码、收话号码、拨话时间、通话时间。我们先利用机器学习(machine-learning) 来对资料作分群然后再利用Aster Lens 来展示图表。

三、互联网络

关于洞察

这一匿名可视化报告用于支持一家Telco运营商分析住宅Telco线路。该项目旨在确定线路与网络硬件性能之间的关联，此类关联可能影响到客户体验。

点(节点)代表Telco网络上的DSLAM(数字用户线接入复用器)。DSLAM提供了一项重要服务，能够影响客户呼叫体验;它们可将客户线路连接到主网络。

DSLAM服务级别有多项测量指标，例如衰减、比特率、噪声容限和输出功率，并可针对每条线路整合至三个性能类别。紫色节点显示具备卓越性能的DSLAM，橙色显示具备出色性能的DSLAM,白色显示性能较差的DSLAM。

在图表中，仅少数DSLAM体验到了高质量服务(紫色)。这些 DSLAM 在同一建筑中与主网络基础设施共置，由于靠近中央网络中枢，从而带来了优质服务。大多数客户实现了出色体验(橙色)，同时我们发现城市郊区存在服务较差(白色)的DSLAM。

当客户获得可变网络质量时，客户体验和满意度会受到很大影响。Telco的主要目标是确保客户获得一致的体验，即使是那些身处主城市外部的用户也不例外。此图表确定了每个提供可变服务级别的 DSALM;以出色(橙色)和较差(白色)簇之间共享的节点表示。借助这一数据，Telco现在能够调查和优化可变DSLAM。

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这一西格玛可视化报告使用内建分析和在Teradata Aster平台内发现的可视化

创建而成。

收到的数据来自整个城市的住宅线路，其属性包括衰减、比特率等。我们对这些属性进行了整合，以确定表明客户网络体验的性能等级。

这些簇构成了关性和回归分析的基础，以确定在不同因素下网络性能的变化，这些因素包括：线路技术和长度、调制解调器类型和配置、DSLAM、卡技术、地理

位置等。

该西格马可视化图表仅显示了整体分析的一部分，即DSLAM与网络性能间的联系。

四、综合数据库(IDW)淘金热

关于洞察

欢迎来到“中介大数据”的世界。在这个世界里，讽刺地是，大数据将被用于降低成本和优化大数据本身。

如果你可以看到一个大型的综合数据库(IDW)里面，你会发现那是一个由数百万

相互关联的数据元素和对象交织成的巨大网络。在一个综合数据库每天加载数据时，成百上千的对象将在一个微小却精心设计的处理链上相互作用，并将越加相互关联紧密。在此过程中，数据被转化、整合，并生成出最终的用户视图和报告。

那很棒，但是，如果你想要缩减数据库加载时间，优化分析生态系统中的数据存储，或者想转到一个双活性系统时，那该怎么办呢?

首创“元数据科学家”保罗.丹瑟提出了这一无名的可视化方法。在Teradata 数据库一个很大的产品持续近20年的发展历史中，这个可视化第一次显示出数据

对象网络的完全复杂性。金点(节点)显示数据库对象，灰线(边缘)显示他们相互的依赖性，因此我们可以看见那些微小而相互关联的过程链。大块密集群体是核心的、整合的数据结构，外侧疏散的岛屿则是集市。

可视化让我们能够看到，所有微小的过程链都是相互依赖，且按顺序排列的。因此，它就是优化IDW最好的工具。其图表可以被用来决定双活性选择，并能在没有依赖风险下，针对数据库对象顺序进行细节设计和部署。该可视化还可以揭露出大量各种各样的非正式遗产“提取转换与加载”模式(ETL)，这些模式对优化

新的加载和转换程序十分的异常与危险。

分析方法

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据定义语言”(DDL)。其对象均起始于Teradata数据库层次结构中的一个根。每个定义作为候补参考对象被搜索，并匹配一个模式，然后在内存中依据一个完整的数据库对象进行验证。一旦确定有效，“顶点”或者“节点”与“边缘”关系将会被加入“有向非循环图”对象中。

另外，一个对象列表也会输出指定一个有效的顺序部署。顺序是通过“拓补排序法”在图上决定的。有效的顺序部署有很多种。

Teradata系统配置的加载最小化，利用Java应用在客户端进行文本模型匹配和图形处理。

五、Branch社区之树

关于洞察

这张可视化图表被用于帮助开发和分析Qlik的开源程序员社区Branch，这个社区被设计成为一个互动性开放式的探索导航平台，而这个新的应用使得访客得以发现关于网站中用户、项目和它们之间关系的新含义。这张图表可以用来理解这个网络社区的社会动态，也能了解每个个体用户的行为。为了加深理解、获取洞察，关于相似性、类目、浏览量、评论和公司的元数据都被反映在这张图表中。

图中的圆点代表不同的项目，其大小代表浏览量的多少，这使得我们可以方便快速地发现那些最受欢迎的项目。节点还反映了项目的参与者及评论的多少，使我们能够直观地看到不同项目中合作程度的高低。图中的圆点按照产品类目进行聚合并着色;圆点之间的连线则代表项目之间就相似程度和用户群的联系。

图中最大的两个点集标识了Qlik社区对于可视化拓展的关注;此外还有七个中等大小、五个小型的点集，向我们展示了这个社区的发展空间。浅蓝色的线条连接着每个类目中的相似项目以及Qlik的两个主要可视化类目;绿色的连线给出了一个令人惊讶的信息：大多数贡献者倾向于跨越整个产品谱系开发项目，这也印证了Qlik分析平台的威力。

分析方法

这张网络可视图利用Qlik Sense生成。图中数据利用Kimono APIs从Qlik Branch 网站中收集，并被存到Sense的储存器中。图中的分析主要关注哪些是已经公开的信息，之后也许会整合其他的网络分析技术。

这张可视化图表利用到了HTML, Javascript, CSS和高人气的D3.js数据驱动可视化库。最初的图层基于把相似项目拉到一起的力导向图;为了按类目进行项目分类，之后又增强了聚合力图层;最后再利用Danny Holten的分层边缘捆绑算法画出连线。我们将来计划开始利用Teradata Aster的K最近邻聚类、朴素贝叶

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户活动的互动，并每天进行更新。

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数据可视化界面设计有什么方法

数据可视化界面设计有什么方法 “仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。千锋教育培训大师带你走进大数据，教你几招，搞定大数据的可视化界面设计。 一、用户不同，数据不同 任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。 定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。 关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。 下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后，我们每次评审会将

它们放在旁边。 二、制作页面模型 首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。制作页面模型的概念，正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则，如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。 给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事? 在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目，(视觉上)设计得很漂亮，但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计，并不适合这项数据。最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型，首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容。 三、选择正确的图形 在美学方面，有很多(太多了)设计都在误用图表。最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据：始于数据

大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/3b11758955.html, 大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训 光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据、人工智能人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。 2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为“大数据元年”。无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些? Infogix首席执行官兼总裁表示，2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值，以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性，更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测： 1.大数据的扩散 大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要，企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品，所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。 2.使用大数据改善客户体验

https://www.sodocs.net/doc/3b11758955.html, 使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。通过自助服务灵活性分析数据，快速了解领先趋势，同时了解新客户收购增长机会。使用大数据来更好地了解客户，以便通过交叉销售或加售来提高收入，以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。 3.更广泛地采用Hadoop Hadoop绝对是大数据领域的一匹黑马，现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储，逆向思维，创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据，通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。 4.预测分析 一方面，精确预测未来的行为和事件能够大幅提高盈利能力。另一方面，快速改进欺诈检测能够尽量减少收入风险，提高运营绩效。 5.基于云的数据分析 将数据分析迁移上云，加速了新功能的采用，将数据转变为行动。另外，数据分析迁移上云，降低了维护和操作的成本。 6.趋向于信息学和数据价值的识别 利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值。 7.利用数据虚拟化实现最大的商业智能

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

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大数据入门培训课程内容是什么 大数据对于普通人而言，也就是知道大数据的表层意思，虽然生活在大数据时代，但却不知道大数据时代到底是神马东西？与我们有神马关系？！今天千锋大数据培训就来带你真正走进大数据时代。 一提起大数据可能许多门外汉会觉得它的逼格是这样的：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。 时代孵化大数据应运而生

大数据之前，人们喜欢抽样调查，随机抽取来走捷径。但是随着经济与科技的发展抽样调查面临着资金人员成本高，操作时间长，准确性偏差大等一系列弊端也暴露出来了。 有了大数据，就相当于有了庞大的电子信息库，就可以采用所有数据进行分析处理，不但简单便捷也能更好的提高信息的精准度和工作效率，便捷了工作和生活。 大数据成为日常生活小助手 1. 公交一卡通一个市每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解市民的出行规律，以有效改善城市交通。 2.在网络搜索框输入任何一个热门关键词都会跳出成千上万的相关信息 3.打开导航地图，路程距离、方向路况、所需时间都一目了然。这些数据，更好的方便我们的出行和工作，节省时间节省精力，感受科技时代的便捷。 4.淘宝等购物平台你在浏览的时候，系统会根据你的喜好、风格、和近期购买的商品为你推荐可能感兴趣的产品。比如猜你喜欢或者系统自动推荐相关商品。 5. 一个电影上映它的票房、上座率、排片量以及和同档期上映电影的数据比较分析，都需要大数据的支持。用精确全面的数据，对投资收益做一个精准度高的调查分析，更好的了解投资商品的盈亏。 6. 在影视圈常能听到流量小生之类的，所谓流量背后也是有强大的数据支持的。用大数据就可以分析出一个艺人是不红还是火到燃烧。 大数据一直穿插在我们的生活中，只是内行人把它当做赚钱的技术，利用大数据的搜集分析为公司谋得利益，数据就是公司的命根子，现在公司渴求大数据技术人才，是一个热门岗位，想学习大数据技术的就认准千锋教育，千锋就

科学史上最有名的数据分析例子

科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念

（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 ．数据分析法 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 （）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （）数据分析（）是指分析数据的技术和理论； （）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律； （）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。

大数据培训考试试卷(97分)

公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020 年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫 战”？（单选题1分）得分：1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 ? A.宏课程

? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分： 1分 ? A.中期：创建大数据综合试验区 ? B.起步：建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15 万处更新。（单选题1分）得分：1分 ? A.2008年

大数据可视化培训

大数据可视化培训 大数据可视化培训哪家好？这就要来看大数据研发培训的综合实力，包括师资、课程体系、学员就业保障、学习环境、培训价格等等这些方面好才能够体现出一个大数据研发培训中心好。 一说起大数据培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。 大数据可视化课程需要多年的大数据可视化经验，市面上很多半路转行的大数据培训班都不合格，仅仅是在大数据火了之后应景开设的大数据班，学员在那里学到的都是伪大数据可视化课程，不能保证学员在毕业之后可以完全从事大数据相关工作。专业的大数据可视化培训课程需要有专业的开发经验，大数据可视化培训班有多年数据开发经验的也是寥寥无几，魔据作为纯大数据可视化培训机构，拥有十六年技术沉淀，开发运营超过一百个大数据项目，在北京也是较为专业的大数据培训班。 大数据可视化培训哪家专业？一个专业的大数据培训机构主要看这几点。 一、首先要看看其课程 一家大数据可视化培训机构好与不好从课程中就可以看的出来，一家好的大数据可视化培训机构其课程重点分布合理。学完之后，符合当今企业用人的需求，并且其课程是不断更新的，有专门的课程研发团队，保障所学的课程是最新的。 1.大据初学者需要了解的： 大数据涉及到大量的内容，Linux系统、Hadoop生态、spark等等，尽管

课程都是教的这些，但是讲课讲的重点不同，也会造就不同的水准。有的大数据可视化培训机构把Java的课程加到了3个月甚至是更久，Java基础固然重要，但是我们学习大数据，就应该把重心放在大数据的方面上去，Java我们只需要熟练的掌握其中的JavaSE就已经足够了，没有必要去深入，去浪费时间。那么什么能够报障我们去的大数据可视化培训机构的课程是我们未来到企业能够用到的，这个我上面已经提及到了，就是看大数据可视化培训机构到底有没有大数据课程研发团队，以及是否真的跟各大企业有合作，如果这两点能够保障那么你去学习就不用担心其他的东西了。 二、我们需要了解其师资的力量 如果一家大数据培训机构连师资的力量都无法保障，那么还谈什么传道、授业、解惑，这样的大数据培训机构根本就不需要考虑去，那么什么样的师资力量才能让我们学习到真正的知识? 魔据教育12年的IT教学经验，3年的大数据研发教学经验，16年项目研发。服务于500强企业，开发大型项目100+，更懂企业需求，讲师有130余人，讲师都是多年的大数据可视化经验，以及多年的授课经验，讲师是不脱离一线的。当然光靠师资力量也无法保障学到真正的知识，这还需要严格的制度，魔据有双重的考核。 对于学员，讲师对学员每阶段学习的情况进行考核，每个阶段至少三次，对于考核不通过者，讲师会对其单独的进行辅导，这样可以保障学员学到真正的知识。 授课方式为面授教学，讲师和助教是全天在教学地点的，对讲师讲过的内容有疑问可以随时去问讲师或者助教。讲师随时掌握学员的学习状态，调整自己讲课教学进度以及方式。 对于讲师，对教学老师的考核，学员定期做真实的教师教学反馈。根据学员的反馈给与教师考核。 这样的大数据培训机构才能够保障我们学到真知识。

【深圳千锋】大数据学习教程资料

【深圳千锋】大数据学习教程资料 深圳大数据开发培训班哪家好？不多说，直接推荐千锋，现在口碑为胜的社会，口碑好才是我们靠谱的选择！今天小编除了给大家推荐好学习培训班之外，还给大家分享十本学习大数据开发的书籍，可以速速收藏待用了！ 《Python 数据科学手册》 本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPython，NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn和相关软件包。读这本书，你需要有Python基础，如果你没有Python基础可以先读《A Whirlwind Tour of Python》这本书是针对Python语言快速入门的书 2. 《Neural Networks and Deep Learning》 是一本免费的在线书籍。这本书主要概述两大核心概念： ●神经网络，一个编程范例，使计算机可以从观测数据中学习 ●深度学习，这是一套强大的神经网络学习技术 神经网络和深度学习目前为图像识别，语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了更好的解决方案。本书将教授许多神经网络和深度学习背后的核心概念。 3. 《贝叶斯思维》 think X系列的书籍之一，大多数讲贝叶斯统计的书，都是用数学符号，以数学概念（如微积分）为基础展开的，此书则用Python代码代替数学符号，用离散数学代替连续数学。这样一来，数学里的积分变成了求和，概率分布的运算大多成了简单的循环。 4. 《Machine Learning & Big Data》

这本书目前算是一部还没完结的作品，其目的是为了让软件工程师可以在不依赖库的情况下就能轻松构建机器学习模型，从而在理论和实践中获得平衡，大多数情况下，模型背后的概念或技术都很简单或者说比较直观，但是细节和术语上就容易出问题。 另外，现有的库基本可以解决现有的问题。更多的时候它们有自己的抽象和架构来隐藏底层概念。本书的目的就是为了让基本概念更清晰。 5. 《Statistical Learning with Sparsity》 在过去的十年中，计算和信息技术出现了爆炸性增长。随着它在各种领域如医学，生物学，金融和市场营销中涌现出大量的数据。本书在一个通用的概念框架中阐述了这些领域重要的数据科学思想。 6. 《Statistical inference for data science》 本书是作为数据科学专业领域的书籍，也是一部有关推论统计学的Coursera配套书。 本书旨在作为推论统计学的入门书籍。目标受众是具有数学和计算机编程基础的学生，他们希望将这些技能用于数据科学或统计学。这本书是免费提供的。 7. 《凸优化》 这是一本关于凸优化的书，凸优化是一类特殊的数学优化问题，它包括zui 小二乘法和线性规划问题。众所周知，zui小二乘法和线性规划问题具有相当完善的理论，出现在各种应用中，并且这些问题可以用编程来解决。这本书主要是面向实际应用，丰富的案例是本书的特色 《Python 自然语言处理》 这是一本关于自然语言处理的书。“自然语言”是指用于人类日常交流的语

大数据培训-大数据可视化工具

大数据培训:大数据可视化工具 相信在看了千锋小编写的第一篇文章，很多小伙伴已经有了一定的收获。再来第二弹，只有分享出去的东西才是好东西，大家继续学吧！ 5、Tag Galaxy Tag Galaxy是一个非常独特的可视化工具。他们的主页干净且易于理解，因为标签Flickr上有单独的一个搜索表单。此外左下角设有为新用户一些流行的建议。只需输入一个词，然后按Enter，通过Flickr的照片就可在Tag Galaxy查询。 他们的渲染引擎复制我们的太阳系的中心，太阳代表主要搜索项的外观，外部行星的轨道代表类似的标签。这是我见过的很酷的可视化演示渲染和Flash 之一。 注意，当您在每个星球上悬停它会为你提供一个小的预览数。这是发现在Flickr的该标签的询问的照片总数。点击太阳将打开相关照片缩略图的球体，而旋转的行星会增加他们的搜索字词的查询。当然，你可以找到更多有关照片通过点击弹出完整视图。

6、Google Fusion Tables 我们都知道的龙头企业是谷歌。他们的实验室的后面几年已经运行了一些很有趣的实验，Google Fusion Tables就是其中之一。你需要的是一个谷歌账户。此工具可以公开在网上共享数据，并建立自定义的可视化图形。 这些可以从csv或Excel电子表格导入。尽管目前并不支持。登录后，会发现公共数据列表的表格与演示。这些都在不断更新，新的用户提交，打开文档后，顶部的工具栏会有其他菜单可视化链接，自定义图形。

7、Dipity 没有什么比我们在地球上的历史更有趣。已经有很多的事件在过去10年到20年，更不用说十年到百年！Dipity 是一个奇妙的工具，他用来创建和嵌入自定义的互动时间表。用户可以在重要日期进行标记，包括照片，链接，音频,视频和其他形式的媒体。 该服务需要您在创建时间表前注册一个帐号。选择一个免费的计划，在日后他们提供升级到保费计划。幸运的是，该网站会提供公共、流行的时间表成员，所以你可以很容易地通过排序动态时间表去发现一个令人兴奋的细目清单。我个人喜欢的是史蒂夫工作的生活和事业照片甚至直到2011完全格式化。

大数据公司排名-大数据培训机构排名

大数据公司排名-大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！ 在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

数据可视化

新生研讨课 机电于信息工程学院 2014级软件工程1班 201400800514 王清钦 （1）可视化与其他领域的不同之处以及它的核心是什么？ 答：1、不同之处： 交互性：用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。 多维性：可以看到表示对象或数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值分类，排序，组合和显示等。 可视性：数据可以用图形，曲线，二维图形，三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。 2、可视化的核心：可视化就是将数据转化为更容易理解的图形，给予人们深刻与意想 不到的洞察力，来解释由信息源产生的大量数据，使数据更容易被理解，所以可视 化的核心就是讲数据转化为图形。 （2）信息可视化的背景，意义和目的，国内外的现状。目前前端的信息可视化方法都有哪些？ 答：1、背景：首先，20世纪初，用表格和统计图等表达科研成果，生成的图形比文字更易理解。其次，计算机图形技术生成图形，使原始信息更便与理解，最初是用于科 学数据客观呈现。1986年，美国国家可惜基金会举办了“图形，图像处理工作站” 讨论会，正式提出了标志着“可视化技术”的“科学计算可视化”概念。 2、意义：历史证明，人类的视觉在科学发展过程中具有重要意义，如望远镜和显微镜 在天文学和生物学中的贡献就是铁证。人类的可视化功能可对大量抽象的数据进行 分析，人的创造性维不仅取决于逻辑思维，而且取决于形象思维，海量数据只有通 过可视化转化为图形，才可以激发人类的形象思维。找出表面上看去杂乱无章的数 据内在的规律，可为各项研究决策层提供可靠的依据。信息是一种表面上显式的知 识，只有将数据和信息用图形和图像表示出来，人类才可获取其中的隐知识。总之， 信息可视化能大大加快信息的处理速度，有效利用海量数据，可在人与人，人与信 息之间实现图像通信，使人们能深入观察信息，为发现和理解科学规律提供有力工 具，可以实现对计算和编程过程的引导和控制，通过交互手段改变过程所依据的条 件等。 3、目的：洞察数据，发现信息，做出决策或解释数据。 4、国内外的现状：我国信息可视化技术的研究开始于20世纪90年代中期，由于数据 量庞大，生成图形的算法复杂，常常需要巨型计算机和高档图形工作站等，因此该 研究在国家级研究所，高水平大学等开展，已扩展到科学研究，工程，军事，医学 等各个领域，随着internet的兴起都取得了一定成果。但从总体上来讲，与国外先 进水平相比还有一定差距，尤其是在商业软件方面实力较弱。目前，信息可视化技 术处于发展时期，其方法技术和用途正在日益扩大和提升，在信息资源数字化，网 络化，知识化的背景下，信息化与智能化是信息服务的必要手段，随着两者的不断 深入研究，信息服务与信息消费将提高到一个新水平。

大数据应用案例分析说课讲解

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微

大数据培训课程大纲是什么

大数据培训课程大纲是什么 众所周知，大数据是当前最热门的技术岗位，也是未来发展的一个趋势，因此，大数据发展前景是毋庸置疑的，很多同学都打算学习大数据相关知识然后到大数据行业分一杯羹，那么大数据的培训课程内容是大家最为关心的。下面给大家介绍一下大数据课程内容。 大数据培训课程都教些什么？就目前而言，并没有一个规范的课程大纲，因为大数据刚刚兴起，还在处于发展阶段，课程内容都是由it培训机构自己研发，所以不同it培训机构课程内容会有区别的。大家如果想了解大数据培训课程内容请与自己所就读的培训机构的课程为准。事实上大数据的技术还是基于软件开发技术衍生的，学习大数据库同样学会编程才行，没有编程技术肯定是做不了大数据相关技术的。以下是千锋教育的大数据培训课程内容，希望能对你有所帮助。 千锋教育的大数据课程体系是分八个阶段的学习：

第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java 语言的概念、字符、流程控制等 第二阶段了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，学习JavaScript交互功能的开发应用。 第三阶段JavaWeb和数据库 第四阶段Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell脚本编程、Linux权限管理等基本的Linux使用知识，了解Linux常见版本，通过实际操作学会使用。 第五阶段Hadoop生态体系，Hadoop是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。 第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。 第七阶段Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题，这一阶段需要讲解Storm的架构原理、安装部署、实战演练，同时穿插卡夫卡的体系、使用、发布、订阅等。 第八阶段项目案例，前七个阶段都是理论知识的学习和实战演练，到了这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，保证工作能力。 千锋教育重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。血拼20

基于Python的数据可视化 matplotlib seaborn pandas_光环大数据Python培训

https://www.sodocs.net/doc/3b11758955.html, 基于Python的数据可视化 matplotlib seaborn pandas_光环大数据Python培 训 # 首先载入pandas import pandas as pd # 我们将载入seaborn,但是因为载入时会有警告出现，因此先载入warnings，忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings(“ignore”) import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style=”white”, color_codes=True) # 载入数据 iris = pd.read_csv(“../input/Iris.csv”) # 数据现在为 DataFrame 格式 # 用head函数看一下数据结构啥样

https://www.sodocs.net/doc/3b11758955.html, iris.head() 数据结构就这样： IdSepalLengthCmSepalWidthCmPetalLengthCmPetalWidthCmSpecies015.13 .51.40.2Iris-setosa124.93.01.40.2Iris-setosa234.73.21.30.2Iris-setosa 344.63.11.50.2Iris-setosa455.03.61.40.2Iris-setosa # 让我们用counts功能看下一共有多少种花 iris[“Species”].value_counts() 结果是： Iris-setosa 50Iris-virginica 50Iris-versicolor 50Name: Species, dtype: int64 1. # 使用 .plot 做散点图 iris.plot(kind=”scatter”, x=”SepalLengthCm”, y=”SepalWidthCm”)#数据为萼片的长和宽结果如下 2.

大数据相关培训学习资料的整合

众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而zui重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。大数据已经成为时代发展的趋势，大数据的培训学习也就应运而生，可是大数据具体学习什么内容呢？下面是这篇文章是大数据相关培训学习资料的整合。 1、Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java 数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类； 2、LINUX操作系统 通过本模块的学习，让学员系统地掌握企业级LINUX操作系统，熟练操作与管理LINUX 系统及运行在LINUX系统上的各种应用与服务；如今大数据平台只能部署在LINUX环境下，学完本模块内容对大数据系统的部署、管理、维护与户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器。 3、SHELL编程

脚本语言是当前不管是在UNIX系统，还是LINUX系统都是非常流程的语言，想成为一名优秀的大数据工程师，熟练掌握脚本语言对大数据进行分析处理，不权可以提gao效率，也是必须掌必备技能。通过本模块，让学员掌握LINUX系统下脚本语言的编写分规范、脚本语言的开发与应用。 4、ORACLE数据库 ORACLE数据库占现在关系型数据库商业市场56%以上的份额，世界500强企业中有98%的企业都选择用ORACLE数据库作为公司核心数据库。此模块为 ORACLE 11G OCP课程的全部内容，学完此模块，学生有能力通过ORACLE 11G OCP 国际认证考试，并掌握企业中数据库管理的实践操作技术；在未来，ORACLE数据库与大数据的发展紧密结合、相辅相成，学好ORACLE数据库是理解大数据平台对海量数据的存储与处理的前提。 5、YSQL数库+LAMP部署 MYSQL是中小型企业与互联网企业广泛使用的关系型数据库系统，且MYSQL是大数据平台的主要数据来源之一；本模块讲解MYSQL在企业中的应用，从体系结构讲解到实际部署、管理、维护与优化等，给学员重现企业的MYSQL的真实环境。 6、HADOOP架构与大数据开发 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，是企业搭建大数据应用平台的首选技术架构；各行各业对大数据平台的部署、管理以及数据挖掘和数据分析等岗位人才一票难求；在前五个模块的基础之上，通过本模块的学习让学员系统的掌握大数据在企业中的建模、开发、管理与维护等实践技术。 7、HTML、CSS与JavaScript HTML只是一种标记语言，它只能建议浏览器以什么方式或结构显示网页内容，这不同

内部培训资料-Insight内部培训

An introduction to Accelrys Insight and Insight for Excel huangbo@https://www.sodocs.net/doc/3b11758955.html, 20131230

Agenda Insight 功能介绍Insight DEMO

Insight的前世今生 比较项目ISI S Is entr i s I n si ght 发布公司MDL Symyx Accelrys 软件架构C/S C/S B/S 版本构成Host+ISIS Base PE+EE Only One 存储方式Oracle+specific Oracle+SQLserver Oracle 界面友好★★★★★★稳定性能★★★★★★★★数据可视化★★★★★★For Excel√√√存储数据容量★★★★★★★★Integrated Scientific Information management System

Insight简介 ?2013年9月，Accelrys公司发布了Insight 2.0。Accelrys Insight是基于Web的辅助科学决策支持信息系统，它支持科学家们检索、定义、数据收集和可视化分析以及与其他合作者分享信息和见解，支持组织内部合作和跨因特网的外部组织合作，为数据挖掘创造条件，帮助科学家们作出更加快捷和明智的决定，推动项目进展。

Accelrys软件组合 辅助科学决策支持信息系统

With Insight you can: ?快速方便的检索和导入数据： ?支持从多种数据库中获取数据，从内部数据库或者web数据源获取，从文件获取，或者通过预定义的数据库采集和工作流管理获取数据。 ?浏览和可视化数据详细信息： ?支持通过相同的预定义浏览格式，基于源数据库或基于项目组提取的数据，实时浏览数据信息。 ?数据筛选及整合： ?通过筛选来精简细化检索到的数据，从同一检索或者数据导入数据来源补充追加的数据，确保获取数据的准确性。 ?自定义数据可视化： ?提供包括表格、表单、图表以及科学可视化分析在内的各种关联的数据或交互式的数据浏览视图。能够创建自定义的可视化视图。

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。