經過三次信息化浪潮的洗禮,將生活的點滴進行數字化記錄和存儲的現象已經變得司空見慣。將一天中的美好瞬間記錄成數字化圖片,比如錄下小寶寶剛剛學會走路時的可愛影像,或者用Apple Watch記錄下心跳,用于開展有規律地運動和飲...[繼續閱讀]

    大部分人會選擇將寶貴的生活記錄保存下來,以便空閑的時候回顧精彩人生。這樣一年大概會產生100GB的數據,其中大部分是圖片、視頻或音頻。而一個中小型企業組織,每年則會產生1TB的數據,大型企業集團一年的數據增加量甚至會突...[繼續閱讀]

    在過去,很多人或許對數據可視化并沒有很直接的觀感,因為跟其打交道的數據應用模式無非就是EXCEL或是固定的數據模型或工具。但是隨著大數據時代的到來,數據量和數據復雜性增加,模型的復雜性也隨之增加。此時對于企業來說,內...[繼續閱讀]

    數據飛速增長是正在發生的事實。人們的生活逐漸步入數字化時代,高度信息化的社會使得人們每天必須消費大量信息?？茖W研究表明,人類的大腦對圖像信息的獲取速度遠高于數據處理速度,因此數據可視化將成為人類工作生活的基...[繼續閱讀]

    在你的生活中,一定遇到過很多有趣的數據可視化項目,能否舉例說明?...[繼續閱讀]

    (1) 結構化數據IT系統產生的數據,一般根據數據結構模型分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。大部分關系型數據庫中存儲的數據,有著優良的存儲結構,我們稱之為結構化數據。大部分結構化數據可以簡單地用二維形式的...[繼續閱讀]

    結構化數據的字段類型簡單來分,可以分為數值型 (Measure) 數據和非數值型(Attribute) 數據。其中,數值型數據是可度量的數據,比如記錄的 “學生成績”或者“銷售收入”,可以用來求和,計算平均值、最大值或最小值等。非數值型數據又...[繼續閱讀]

    和大多數數據分析業務一樣,數據可視化也非常注重科學實踐。好的數據分析方法往往能事半功倍。通常,要讓數據可視化項目獲得成功,分析人員必須分五個步驟 (圖2-3)進行:◎定義問題;◎獲取數據;◎數據建模;◎探索數據;◎可視化和...[繼續閱讀]

    本章概述了數據結構的基本知識,介紹了結構化數據的具體類型:存儲于二維表中的數值型數據和非數值型數據各自對應著不同的統計計算和數學操作,這是數據可視化的基礎。...[繼續閱讀]

    1.結構化數據一般包括哪幾種類型?不同數值類型可以對應哪些統計計算?2.可視化的關鍵步驟有哪些? 為什么說準確定義數據問題非常重要?...[繼續閱讀]