数据可视化

       现在数据管理面临的一个关键性问题是如何将这些海量的来自于四面八方的非结构化数据可视化. 不管你从事于什么行业或者正在从事于哪一方面的研究，正将是你经常会触及的问题. 最近，埃里克•奥彭肖和JR里根做客了商务博客的“金融时代”专栏，讨论的主题为“大数据可视化是‘大数据’的关键机会”，分析了今天大数据的使用者们面临的可视化问题，以及公司为应对这个挑战而付诸的一些创新的方法.

Visual.ly相关图片(图片来源：Techweb.com.cn). 　　【TechWeb报道】4月12日消息，新酷网站：可视化数据探索平台Visual.ly. 　　我们生活在数据收集和内容创作的时代. Visual.ly正是这个数据时代当产物，一个全新的可视化信息图形新平台. 信息图形将极大的刺激视觉表现，促进用户间相互学习、讨论.

在当前互联网，各种数据可视化图表层出不穷，本文尝试对数据可视化的方法进行归纳，整理成6步法. 一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值，我们暂且将其分别定义为指标和指标值. 比如一个性别分布中，男性占比30%，女性占比70%，那么指标就是男性、女性，指标值对应为30%、70%.

苏州海数信息www.dataonv.com. 对数据可视化的需求正急剧增长. 一部分原因是更多的公司正在寻求通过对大数据分析来获得可视化的业务洞察力. 大数据的可视化个人认为还是以仪表盘为展现的最终载体，当然仪表盘会包含移动端、云端和企业端. 那么，仪表盘中的内容应该包含哪些. 大数据的最终分析结果，其中有一种是对关键指标的计算结果，如：市场模糊占有率，总体情感指数，用户粘度系数等等，其展现内容最简单来说就是一个数字或者百分比，展现形式可以是较为显眼的图片，突出数字的基础上，增加小部分的文字描述；.

前阵子有学弟学妹问我毕设做的啥，于是我决定记录一下去年毕设的内容. 主要是基于twitter的内容有：. Twitter数据挖掘平台的设计与实现. 毕设从16年3月开始做，做到5月初，开始写论文，当时写的论文一共有七章,写了一个礼拜，从早到晚- -| 共24834字. ，数据有的从15年11月左右开始抓的.

还记得之前发布过的那个关于可视化排序的文章吗. 在网上又看到了一个旧金山大学David Galles做的各种可视化的数据结构和基本算法的主页，网址在这里，大家可以看看. 我把这个页面的目录列在下面并翻译了一下，大家可以直接点击了. 不知道国内的教育有没有相关的教学课件，至少在我大学的时候是没有的. Queues队列: 数组实现.

文 / Michael Young，Nick Bilton    译 / 祝洪凯，李妹芳. 你是否曾经想过《纽约时报》网站的读者会涵盖什么类型的人. 我们还在想他们倾向于在一天之中的什么时候来访问网站，使用什么工具访问以及他们都来自哪里. 从他们是谁到在什么时候、以什么方式以及为什么等，所有这些问题都在我们的思考范围之内.

　　还记得之前发布过的那个关于可视化排序的文章吗. 在网上又看到了一个旧金山大学David Galles做的各种可视化的数据结构和基本算法的主页，网址在这里，大家可以看看. 我把这个页面的目录列在下面并翻译了一下，大家可以直接点击了. 　　不知道国内的教育有没有相关的教学课件，至少在我大学的时候是没有的.