可视化

如今，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高，当人类的认知能力受到传统可视化形式的限制时，隐藏在大数据背后的价值就难以发挥出来。理解大数据并借助其做出决策，才能发挥它的巨大价值和无限潜力。 2017-08-01 16:37:18 大数据可视化数据 数据有限时怎样调优深度学习模型 所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整，使其适用一个新的问题，可以认为是一种模型调优的“取巧”方法。可以类比人的举一反三能力。

个作品刚刚获得“中国电科杯”城市数据创新大赛的城市交通专项奖，现在作为案例分享出来供同行交流讨论。虚的就不说了，此文只讨论技术。 2017-07-25 14:50:50 Rshinydashbo可视化 20个数据可视化工具点评 如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图，这些工具都能满足你的需要。更加美妙的是，这些工具大多免费。

Altair 是 Python 的一个非常棒的统计可视化库。它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。

RAW是基于D3.js的开源工具，不用代码，只需要导入数据，设置一些条件就可快速生成，而且可以导出矢量的图表! 2017-04-12 08:39:55 大数据可视化动画 数据分析机器学习的泰坦尼克案例-牛刀小试 我是51CTO学院讲师唐宇迪，在51CTO学院“4.20 IT充电节”(4月19~20日)到来之际，和大家分享一下机器学习实战案例经验。 2017-04-11 20:49:02 机器学习大数据数据分析 Apache Kylin优化–高级设置：聚合组（Aggregation Group）原理解析 “随着维度数目的增加，Cuboid 的数量会爆炸式地增长。为了缓解 Cube 的构建压力，Apache Kylin 引入了一系列的高级设置，帮助用户筛选出真正需要的 Cuboid。这些高级设置包括聚合组(Aggregation Group)、联合维度(Joint Dimension)、层级维度(Hierachy Dimension)和必要维度(Mandatory Dimension)等。” 2017-04-11 09:33:55 Apache Kyli优化聚合组 Apache Beam 剖析 Apache Beam 主要针对理想并行的数据处理任务，并通过把数据集拆分多个子数据集，让每个子数据集能够被单独处理，从而实现整体数据集的并行化处理。 2017-04-11 09:17:07 Apache Beam剖析Flink 数据分析该分析什么 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 2017-04-11 09:08:02 数据分析Python 今日头条王烨：真正数据驱动的公司是这样使用数据的 原创 随着今日头条的发展，数据量递增式爆棚，今日头条基础数据平台架构师王烨见证了基础数据平台从无到有、从小到大的历程，故他由来解读平台演进过程中踩的哪些，再合适不过。 2017-04-10 10:05:47 今日头条数据驱动使用数据 Jarvis对大数据分析的未来将会有哪些帮助？ Jarvis使用许多人工智能技术，如语音识别，自然语言处理，强化学习和面部识别，用PHP，Objective-C和Python编写。 2017-04-10 09:06:23 Jarvis大数据人工智能 Hadoop环境中管理大数据存储八大技巧 目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 2017-04-10 08:56:46 Hadoop环境数据存储技巧 Uber开源数据可视化工具deck.gl获重大升级 deck.gl 是一个 WebGL 驱动的框架，专门用于大规模探索和可视化数据集。

数据分析目前已经成为各行各业最为关注的议题之一，在本文中，我们将共同了解四款出色的JavaScript库，其能够帮助大家更为轻松地完成数据分析与可视化工作。 2017-02-21 17:01:32 JavaScript数据分析可视化 数据分析行业需要具备哪些技术 如何快速进入 在本文中，我将介绍一些最常用的方法，从高质量训练数据的重要性，到超参数的选择，再到更快的做出 DNN 原型的通用技巧。

大数据发展已经成为未来科技发展的走向和必要的开端，预计2017年大数据十大新趋势走向将会迎来爆发式的数据增长。

在大多数科学研究中，大量的实验数据的统计分析工作通常由计算和统计方面的技术专家完成。 遗憾的是，这些专家不是相应领域研究的专家，这可能导致分析中的缺陷。 如果，研究人员本人能够轻松使用工具和方法来处理和分析数据，那么肯定会获得丰富研究成果。 2016-11-18 09:42:49 可视化数据分析优选算法 “双11”大数据背后的新消费趋势 农村淘宝已经升级到3.0阶段，不仅要把货物、第三方的物流、电商消费等各类服务带到农村，还要把线下终端聚集起来，同时要把金融覆盖到农村，通过生态圈的大数据，让农村的消费者和小微企业依托阿里的互联网加供应链的生态中获益。

今天给大家介绍一款可视化代码执行工具——Python Tutor ,其可以可视化的看Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Ruby 的执行过程，该功能这么强大，让我们一起来使用一波，看看到底能学到啥。

11月13日晚，巴黎市中心发生系列恐怖袭击事件，已造成上百人死亡，世界为之惊愕。而恐怖主义近40年来究竟造成了多少人员伤亡？有多少恐怖主义组织参与其中？影响的区域有多大？深度君推荐数个全球恐怖主义信息图和可视化作品，并分享制作步骤和数据来源。

“双１１”期间，你的快递包裹到哪儿了？通过快递系统的大数据，可以实现快递包裹的全程可视化跟踪。 2015-11-17 10:54:43 大数据快递可视化 大数据下的新投资时代 我们还需要基本面研究吗？ 当美国百货公司JCPenney发布大幅好于预期的二季度财报时，许多投资者感到惊讶。但是有一些投资者早已洞察先机——这些投资者（大多是对冲基金）雇佣了一家叫做RS Metrics的公司来获得全美JCP的停车场的使用情况。 2015-11-17 10:52:11 基本面大数据投资 数据分析师，看过这个故事，你还有什么理由不努力？ 有位知乎题主提出了这样一个问题：“贫穷无法改变吗？” 2015-11-17 09:53:58 数据分析师 从学界到业界：关于数据科学的误解与事实 近日，她在一篇文章中就当前人们对数据科学的误解谈了自己的看法，主要涉及数据科学家的职责、应用领域、工作环境、职业发展、技能集合等方面。。 2015-11-16 14:40:15 数据科学 被骗好多年：原来这才是大数据 大数据的本质目的就是为了解决大规模生产与单个客户的个体需求之间的矛盾。 2015-11-16 13:31:24 大数据骗局 2016需要关注的数字市场趋势 没错，2015年已经过去了一大半，也是时候预测一下未来一年里那种数字市场趋势将会发生。 2015-11-16 10:56:13 2016数字市场趋势 实际工作中，如何做简单的数据分析？ 有人问我该如何做数据分析。其实数据分析的过程是相对固定的，分析结论的差异性主要是分析者的视点。虽然比较固定，我还是结合了自己写文章的心得，整理出这份ppt。 2015-11-16 10:17:21 工作数据分析 8个提高数据分析工作效率的技巧 听起来是不是很像你的遭遇？你会不会在得出像样的答案之前反复分析很多次？或者一遍又一遍地为类似的活动写着代码？如果是这样的话，这篇文章正好适合你。我会分享一些提高效率和减少不必要的重复工作的方法。 2015-11-16 10:03:10 效率 大数据时代云计算在新媒体平台的应用研究 4G 网 络及云计算等新技术的大数据时代， 给新媒体提供了 更大的技术支撑， 本文分析了 大数据、 云计算、 新媒体等技术的特点， 探讨建立和完善应用 于新媒体的云计算模式。

漂亮的信息图表是人们接受信息时喜闻乐见的形式，但你是否想过它背后的科学依据到底是什么呢？ 2015-11-06 09:41:03 图标可视化 揭秘国内机器学习人才的职业发展/就业方向/薪资状况 我个人认为人类曾经经历过火车时代，电力时代，汽车时代，电子时代；当下的时代是数据时代。具有良好的数据分析能力的人对于越来越多的企业具有至关重要的作用。 2015-11-06 09:33:33 机器学习职业就业 不懂数据挖掘，内容营销等于零！ 随着内容营销市场份额的持续扩大，我们听到了很多关于内容营销的话题，说内容营销与传统广告多么不同。随着这些年广告的发展，企业和品牌依旧面临着“如何接触到目标客户”的困扰。 2015-11-04 15:08:07 数据挖掘内容营销 大数据创业，在多维数据分析模型的路上越走越远 前几天翻出了2012年2月在微博上发出的一条信息（图1），当时我为什么会那么兴奋，还得从更早的时候说起。

在数据可视化领域，正如同在其它领域一样，都有一定的规则、最佳实践、指导方针，然后就是常识。与我们的认识恰恰相反的是，常识是往往被忽略的，这一点我们会在下面的例子中看到。

大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。

在谷歌图片搜索有关“大数据”，会出现很多个由三维“0”和“1”组成的图片;有一些解释性的信息图表;甚至出现“黑客帝国”的界面。在人类能够理解的范围内，大数据究竟是什么样子呢? 2015-06-09 14:49:38 大数据可视化 Hadoop RPC远程过程调用源码解析及实例 RPC(Remote Procedure Call）远程过程调用，它允许一台计算机程序远程调用另外一台计算机的子程序，而不用去关心底层的网络通信细节，对我们来说是透明的。经常用于分布式网络通信中。

目前很多企业或多或少的面临“信息孤岛”问题，各个系统平台之间的数据无法实现互通共享，难以实现一体化的数据分析和实时呈现。针对以上需求, 我们设计了一套可视化大屏解决方案。