① 當大數據滿足數據可視化時，如何使數據變得

如今，數據科學家可以使用數據可視化來使他們的信息更具可操作性插圖、圖表、圖表和電子表格可以把枯燥的報告變成有啟發性的內容，更容易收集洞察力和可操作的結果。

幸運的是，現代技術(從筆記本電腦到智能手機)擁有各種可用應用程序，使可視化變得前所未有的簡單。

因此，社會越來越熟悉數據可視化及其對數據分析和可操作性的有益影響。

描述各種數據的最佳方法

分析的力量很大程度上取決於數據的呈現。數據可視化的最佳形式提供了有用的見解，而差勁的努力可能會分散可操作的洞察力。

實施一個好的做法是使用整數。例如，不是在圖的y軸上有10,000,000和15,000,000，而是使用10和15來代替，而在這些數字旁邊說明它是以百萬為單位。這是一個實用的策略，可以使數據更快地理解，從而提高其可操作性。

另外，為數據提供場景總是謹慎的，將度量與設定目標進行比較總是謹慎的。顏色編碼度量標準是一種很好的方式，可以在其數值超過目標(綠色)，低於目標(紅色)或介於兩者之間(黃色)時簡明展示。

當人們選擇視覺時，記住自己的目標是至關重要的。如果人們打算展示兩個或更多變數之間的關系，採用折線圖是有意義的，因為它們會隨著時間的推移跟蹤變化。

條形圖可用於比較不同類別的數量，而氣泡圖顯示三點數據的聯合變化。它可能需要一些採用各種數據可視化方法來確定最適合的分析。

可視化和理解可操作數據

當可視化技術被合並時，可操作的數據往往更為普遍。這是因為數據可視化可以同時呈現整個視野，在處理非結構化數據時這可能是最終的節省時間。

正確的可視化數據使得挑選關鍵細節變得相當容易。數據可視化可通過簡化流程並提供將可操作數據與不相關數據分離的場景來幫助快速獲得答案。可視化可從數據中釋放更多價值。

數據可視化也有助於團隊合作解決問題。而可視化的數據可以幫助一些團隊成員，其他人可能會花遇大量時間或沒有時間篩選所有不必要的數據。可視化可以通過明確定義可操作的數據和相關度量來幫助每個人。

避免數據可視化錯誤

藝術和美麗的可視化可以有一個令人振奮的因素。但是，仍有可能無法有效地呈現信息。在有效的數據表示中使用顏色和醒目的設計是一個錯誤，可能會使項目失控。

因此，從數據可視化中移除雜訊至關重要。擺脫不相乾的功能，如過度標簽，過多的背景或網格線。記住數據墨水比率，努力避免在不增加分析價值的情況下減少空白的元素。

始終注意潛在的數據不當行為和誤導數據。透明的錯誤信息有可能導致創建非零基線，誤導的色彩，圖表不完整，以及與標准實踐存在偏差。有用的數據可視化依賴於簡單性，與用戶需求和准確場景的關系。

避免使用像3D一樣的獨特效果的餅圖和圖表也是明智的做法。這些類型的圖表會嚴重影響分析尺寸和長度的能力，從而導致數據分析中潛在的有害偏見。

在某些情況下，餅圖可以證明是有用的，就像四個數據點通常具有可比性時一樣，盡管通常有一個理想的解決方案，但視覺偏差的可能性較小。

數據可視化的有效使用可以真正獲得真正有用的信息。使用它可以讓企業業務獲得成功，從而發揮最大的優勢。

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② 大數據與小數據的關系

大數據技術與小數據技術恰恰相反，它更多是一種宏觀的技術思維，是讓我們從「盤子里」跳出來，以更寬闊的視野尋找答案的動力，是幫助我們從各種類型的數據中綜合而且快速獲得有價值信息的能力。
就像操作系統一樣。如果說小數據是安卓（只能用於手機），大數據就是XP。它承載更多，速度更快，分析更准，容量更多元，且能引發一場技術性的變革。
在技術准備上，與小數據的單一相比，大數據也更為廣泛，幾乎窮盡現今的一切互聯網技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網和可擴展的存儲系統等。

③ 大數據是從什麼時候走向大眾視野的呢

大數據從2011年開始在世界范圍內聲名鵲起，2013年是中國的大數據元年。中國人迅速接受了大數據的思維洗禮，從政府到民間層面，都開始推廣大數據，使其發揮更大價值。

④ 大數據開發和數據分析有什麼區別

1、技術區別

大數據開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的編程能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力。

因為大數據開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。

如果是大數據分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過數據感知業務的變化，通過對數據的分析來做業務的決策。

在技術上需要有一定的數據處理能力，比如一些腳本的使用、sql資料庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的范圍比較少，主要還是業務的理解能力。

2、薪資區別

作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。

在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元。大數據開發工程師在一線城市和大數據發展城市的薪資是比較高的。

大數據分析：大數據分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30K以上。

3、數據存儲不同

傳統的數據分析數據量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮數據的存儲問題。而大數據所涉及到的數據具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點。因此需要專門的存儲工具。

4、數據挖掘的方式不同

傳統的數據分析數據一般採用人工挖掘或者收集。而面對大數據人工已經無法實現最終的目標，因此需要跟多的大數據技術實現最終的數據挖掘，例如爬蟲。

⑤ 大數據時代，為什麼要使用大數據

可視化分析 大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。