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      1. 網站建設

        運用數據 ? AI分析

        大數據平臺建設和AI分析解決方案提供商

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        數據可視化是信息和數據的圖形化表示。通過使用圖表、圖形和地圖等可視化元素,數據可視化工具提供了一種可訪問的方式來查看和理解數據中的趨勢、異常值和模式。

        在大數據世界中,數據可視化工具和技術對于分析大量信息和做出數據驅動的決策至關重要。大數據就在這里,我們需要知道它在說什么

        隨著“大數據時代”進入高潮,可視化是理解每天生成的數萬億行數據的一個越來越關鍵的工具。數據可視化通過將數據整理成易于理解的形式,突出顯示趨勢和異常值,幫助講述故事。良好的可視化可以講述一個故事,消除數據中的噪音并突出顯示有用的信息。然而,這不僅僅是簡單地修飾一個圖表使它看起來更好,或者在一個信息圖表的“信息”部分打耳光。有效的數據可視化是形式和功能之間的微妙平衡。最簡單的圖表可能太枯燥,無法引起任何注意,也可能使它成為有力的論點;最令人震驚的視覺效果可能完全無法傳達正確的信息,或者它可能會說得很清楚。數據和視覺效果需要協同工作,將出色的分析與出色的故事講述相結合是一門藝術。



        為什么數據可視化對任何職業都很重要

        很難想象有哪一個專業行業不受益于讓數據更容易理解。每一個STEM領域都得益于對數據的理解,政府、金融、營銷、歷史、消費品、服務業、教育、體育等領域也是如此。雖然我們總是對數據可視化充滿詩意(畢竟你在Tableau網站上),但不可否認的是,有一些實際的應用程序。而且,由于可視化是如此豐富,它也是最有用的專業技能之一。無論是在儀表板還是幻燈片中,你越能直觀地表達你的觀點,你就越能充分利用這些信息。公民數據科學家的概念正在興起。技能集正在發生變化,以適應數據驅動的世界。對于專業人員來說,能夠使用數據做出決策,并使用視覺效果講述數據何時通知誰、什么、何時、何地以及如何通知的故事,這一點越來越重要。雖然傳統的教育通常在創造性的講故事和技術分析之間劃出一條獨特的界限,但現代職業世界也重視那些能夠跨越兩者的人:數據可視化正處于分析和視覺故事的中間。

        大數據可視化讓人想起了一句老話:“一張圖片勝過千言萬語”。這是因為圖像通常比文字更快速、更有效地傳達“正在發生的事情”。大數據可視化技術利用了這一事實:它們都是通過以圖形或圖形格式呈現數據來將數據轉化為圖片。這使得決策者可以輕松地一眼就獲取大量數據,以“看到”正在發生的事情以及數據要說的內容。

        什么是大數據可視化?

        大數據可視化涉及以圖形格式呈現幾乎任何類型的數據,使其易于理解和解釋。但它遠遠超出了典型的企業圖、直方圖和餅圖,而是更復雜的表示形式,如熱圖和發熱圖,使決策者能夠探索數據集,以確定相關性或意外模式。

        大數據可視化的一個定義特征是規模。今天的企業收集和存儲大量的數據,這些數據需要數年的時間才能讓人閱讀,更不用說理解了。但是研究人員已經確定,人類視網膜能夠以每秒10兆比特的速度向大腦傳輸數據。大數據可視化依賴于強大的計算機系統來接收原始企業數據,并對其進行處理以生成圖形表示,從而使人類能夠在幾秒鐘內接收和理解大量數據。

        大數據可視化的重要性

        世界各地的公司創造的數據量每年都在增長,多虧了物聯網等創新技術,這一增長勢頭絲毫沒有減弱的跡象。企業面臨的問題是,只有從中提取有價值的見解并采取行動,這些數據才有用。

        要做到這一點,決策者需要能夠近實時地訪問、評估、理解和處理數據,而大數據可視化有望實現這一點。大數據可視化不是決策者分析數據的唯一方式,但大數據可視化技術提供了一種快速有效的方式:

        查看大量數據–以圖形形式呈現的數據使決策者能夠非??焖俚亟邮沾罅繑祿⒗斫馄浜x–遠比仔細閱讀電子表格或分析數字表格快得多。

        點趨勢——時間序列數據通常捕獲趨勢,但發現隱藏在數據中的趨勢是出了名的困難——特別是在數據來源多樣且數據量大的情況下。但使用適當的大數據可視化技術可以很容易地發現這些趨勢,從商業角度來說,早期發現的趨勢是一個可以采取行動的機會。

        識別相關性和意外關系——大數據可視化的巨大優勢之一是讓用戶能夠探索數據集——不是找到特定問題的答案,而是發現數據可以揭示哪些意外的見解。這可以通過添加或刪除數據集、更改比例、刪除異常值和更改可視化類型來實現。識別數據中以前未曾預料到的模式和關系可以為企業提供巨大的競爭優勢。

        將數據呈現給他人–大數據可視化的一個經常被忽視的特點是,它提供了一種高效的方式來向他人傳達它所呈現的任何見解。這是因為它能夠以一種易于理解的方式非??焖俚貍鬟_含義:準確地表達內部和外部業務演示中需要的內容。


        為什么要做大數據分析?

        • 不受限制的價值分析

          全球企業每年在數據上花費高達數十億美元。 但很多時候,這些錢都用在了管理和漸進式改進上,以及不遺余力地專注于節約成本。這就是問題所在。 數據被視為一種需要管理的成本,而不是一種可以用來推動企業增長的資產。

        • 數據是企業的核心

          數據是您最有價值的資產,但前提是您要對其加以充分利用。 是時候從孤立的、專有的、回顧性的方法轉向統一的、可用的、面向解決辦法的模型了。換句話說,數據(以及來自這些數據的智能)必須成為您業務的核心焦點。

        • 超越洞察力

          企業級智能數據平臺,可將所有內容進行統包括數據采集、數據倉庫、分析以及新的數據源和類型 。利用超大規模的數據分析來解決最大的挑戰和最復雜的端到端問題。實現了一個強大的數據分析生態系統 — 編排每一項行動和舉措、優化業務執行、推動增長和價值。

        • 多維度擴展

          從查詢到用戶再到數據量,無論哪個維度的需求增長,其它維度的性能也不會下降。大多數數據分析維度相互依存,此消彼長。 查詢越多,數據可用性就越低。 用戶越多,處理的查詢越少。但是,企業級可擴展性意味著您可以在不影響其他功能的情況下最大限度地發揮每項功能,這是一種可提前處理未來大量數據工作負載的關鍵能力。

        大數據采集與分析的作用是什么?做了大數據分析有什么用嗎?

        成為數據驅動型企業,首先要轉變觀念。是時候將數據作為您的業務核心了是時候從孤立的、專有的、回顧性的方法轉向統一的、可用的、面向解決辦法的模型了。

        換句話說,數據(以及來自這些數據的智能)必須成為您業務的核心焦點。

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