随着计算机技术、物联网技术和现代智能终端技术的发展，大数据时代已经到来。大到企业、政府、媒体部门，小到个人，每天都在进行”读读”。各种各样的复杂数据和信息充斥着人们的眼球。这就需要一种有效的方法从海量信息中提取有用的信息，并能立即产生一定的相关结果，供决策者做出正确的决策。
数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
传统企业在数字化转型中，大数据分析技术对数据有效的展示能够极大提高对信息的洞察力。目前虽然已有大量的大数据可视化工具可供使用且很多大数据企业也正在使用这些工具，但在企业中能有效使用大数据可视化工具的还是很少。西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)CEO卓建超认为,虽然大数据可视化分析技术已经得到了深入发展，企业对于数据可视化的投资和意识都在不断增加，但是可视化工具的长期采纳以及企业的投资回报依然很难实现。现在虽然大数据可视化仍然具有巨大的前景，且近十年来它也一直是一门主流学科，但目前它依然不够成熟。
本文从大数据应用出发，讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战，并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式，很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。大数据可能在国内的起步较晚，但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了。前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例，最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例，比较集中的都是围绕智慧人社的。
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
☞【实践】数据可视化技术指南（附加视频） 转自：36大数据 图为：美国立法程序 大数据是时下热议的话题，伴随着大数据，同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式，让大家意识到数据量的庞大，并不是所有的数据
大数据及其应用的迅速发展，使得大数据人才缺口较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理
上海科睿副总经理魏志丽：数据可视化助力法院信息化建设
数据猿导读 从数据交易、数据集成，到文本挖掘、算法模型、人工智能，再到数据可视化，每个细分领域都涌现出了一些专业的公司，大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样，
本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性，分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。通过深入研究不同的开源解决方案，我们将了解开源如何在大数据和分析中发挥关键作用。
2015中国大数据技术大会(BDTC 2015)于12月10日在北京召开，会上CCF大数据专家委员会(以下简称“大专委”)发布了《中国大数据技术与产业发展白皮书(2015)》，并对2016年大数据发展
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和
本文介绍了如何利用SuperMap iDesktop GIS 9D产品在大数据空间可视化方面的应用，主要从实时展示、历史查看、信息提取三个方面进行了详细阐述。通过结合硬件加速、分布式存储、大数据空间分析等技术，SuperMap GIS 9D产品在大数据空间可视化方面提供了丰富、高效、多层次的解决方案，能够满足管理者对大数据空间可视化的要求。
大数据技术是一种新一代技术和构架，大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，大数据技术已经运用到各个领域
如今，数据可视化软件风靡起来，很多企业认为数据可视化软件是启用先进分析技术的入口。但对一些应用而言，情况并不是这样的。
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敏捷大数据，即在敏捷理念原则指导下，构建出一系列通用平台工具，和一整套大数据应用全生命周期方法学，以支撑更轻量、更灵活、更低门槛的大数据实践。本文从理论层面整体解释我们所理解的“敏捷大数据”。
有些可视化图形在几十年前就出现了，比如条形图、饼图、散点图等，人们已经习惯通过这些传统的图表阅读数据。
熟悉金字塔原理的人都了解一个事实，人脑的短期记忆最大能够保持7个左右的元素，这意味着在分析工作中只能跟踪非常有限的数据。 而可视化作为探索、展示和表达数据含义的一种方法，充分利用人的视觉系统特点（视觉是向大脑输入信息最直接、数据带宽最大的方式，每秒可以接收相当于100 万字符的信息），可以让人在更高层面上去观察和理解数据，可以比其它方式让人们更好的利用大量的信息去思考更复杂的问题。可视化在分析复杂数据时必不可少，自然在大数据安全分析中同样发挥了至关重要的作用。 笔者不是可视化方面的专家，也因深知其重要意义，
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是： 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，
1．Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。 Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球最高估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。 关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据
这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最 高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。
前言 今天，大数据已无所不在，并且正被越来越广泛的被应用到历史，政治，科学，经济，商业甚至渗透到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章，我们已经了解了数据可视化的必要性，而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具，如画面，QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化，然而，随着大数据时代的来临，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高;其次，随着越来越多科学可视化的需求产生，地图，3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以，当人类的认知能
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据，以使受众能够更清楚地查看分析结果、简化正在使用的数据中的复杂性、了解并掌握正在使用的数据制作方法。
今天我演讲的题目是“发现数据可视化之美”，前一段时间我写过一本书，里面有这样一段话，我说这是一个让我们兴奋的时代，数据科学让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式，以数据为基础的技术决定着人类的未来，但并非是数据本身改变了我们的世界，起决定作用的是我们可用的知识。《大数据时代》这本书，核心观点是说大数据是工作、生活和思维方式的改变。 这是一个非常有名的一张图片，这张图片后面是全球的世界地图。当有人发一个推特的时候它就有一个点，当越来越多的点出来以后，我们立刻就感知了，好像中国这块一片黑，说明我们
编者注：互联网后时代，我们谈的最多的不是电脑，而是基于互联网产生的伟大的互联网公司，比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等；移动互联网后时代，我们谈的更多的不是手机，而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代，2012年，2013年你谈概念还可以，但从2014年起来，我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代，产品才是王道。我们可以大胆的预计，在2015年，大家在来谈大数据，肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等，更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
可视分析技术已经发展了近十年。在这些年间，人们研究了大量的可视分析方法和案例，发表了不少研究论文。然而，对于一些基本问题，人们依然没有明确的答案。例如，一个基本的可视分析流程是怎样的？一个可视分析系统应该包含哪几个组件？如何评价和比较不同的可视分析系统？在VAST’2014的一篇论文中[1]，Sacha等人提出了一个可视分析模型，系统性的回答了以上问题。 如图1所示，他们的模型包含左边计算机的部分和右边人的部分。在计算机部分中，数据被绘制为可视化图表，同时也通过模型进行整理和挖掘。可视化图表既可以显示原始数
大数据技术有5个核心部分，分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术？
大数据的概念在国内走了将近两年的历史，但更多的还是停留在概念层面，能够将大数据真正“落地”的企业并不多，一方面是自身没有足够的数据量，一方面是因为大数据技术方面的困境，当然，他们希望能够用大数据的概念
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表
大数据技术在安全分析方面的能力这么强，那如果要应用这项技术，我们究竟需要什么样的能力呢？
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
“数据可视化，不是单纯的数据呈现，更是对行业的理解，对使用感受的掌控，对专业数据的整理分析，我们精益求精，只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源：数据猿 记者：张艳飞 春夏 “数据
作者|David Hoffer 译者|Sophie 校对|Chenlu 编辑|Ivy 导读 要深入理解大数据，需要提高数据的可视化水平。在此过程中，数据可以变得更具可塑性、可行性，最终更加
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
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针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考? 具体内容 专业名称：数据科学与大数据技术; 人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利
人们常说，数据是组织的生命线。然而，解析这些数据并有效地使用仍然是一个挑战。 大数据可视化 假设拥有一个巨大的金矿，但不能使用。那么，作为一个金矿的拥有者有什么用呢?大数据的情况与之相似。专家认为，如
2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%，目前位居世界第二。国家从2015年开始推出了一系列的政策，通过一系列的政策推动数字经济的发展。随着数字经济时代的到来，越来越多的古典企业开始思考数字化转型，新冠疫情更是加速了数字化的发展，数字化转型成为大势所趋。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，到了现在，大数据的热浪已经覆盖了整个时代。
在Google搜索有关“大数据”，会出现很多个由立体0和1组成的图片，一些解释性的信息图示，甚至出现“黑客帝国”的界面。那“大数据”到底是什么，人类能够理解吗？ 如果问一家大公司的首席执行官什么是“大数据”，他们可能会描述一些类似于黑匣子（飞机上的飞行记录器）的东西，或者在白板上画一朵云。如果问数据科学家，他们可能会向你解释一下 4V的概念，4V是指用信息图示解释（其实只是事实的视觉集合），当然还带有相应的说明。之所以这样做是因为“大数据”是一个有着不同含义、象征，应用于不同
第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-中国香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。
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