① 当大数据满足数据可视化时，如何使数据变得

如今，数据科学家可以使用数据可视化来使他们的信息更具可操作性插图、图表、图表和电子表格可以把枯燥的报告变成有启发性的内容，更容易收集洞察力和可操作的结果。

幸运的是，现代技术(从笔记本电脑到智能手机)拥有各种可用应用程序，使可视化变得前所未有的简单。

因此，社会越来越熟悉数据可视化及其对数据分析和可操作性的有益影响。

描述各种数据的最佳方法

分析的力量很大程度上取决于数据的呈现。数据可视化的最佳形式提供了有用的见解，而差劲的努力可能会分散可操作的洞察力。

实施一个好的做法是使用整数。例如，不是在图的y轴上有10,000,000和15,000,000，而是使用10和15来代替，而在这些数字旁边说明它是以百万为单位。这是一个实用的策略，可以使数据更快地理解，从而提高其可操作性。

另外，为数据提供场景总是谨慎的，将度量与设定目标进行比较总是谨慎的。颜色编码度量标准是一种很好的方式，可以在其数值超过目标(绿色)，低于目标(红色)或介于两者之间(黄色)时简明展示。

当人们选择视觉时，记住自己的目标是至关重要的。如果人们打算展示两个或更多变量之间的关系，采用折线图是有意义的，因为它们会随着时间的推移跟踪变化。

条形图可用于比较不同类别的数量，而气泡图显示三点数据的联合变化。它可能需要一些采用各种数据可视化方法来确定最适合的分析。

可视化和理解可操作数据

当可视化技术被合并时，可操作的数据往往更为普遍。这是因为数据可视化可以同时呈现整个视野，在处理非结构化数据时这可能是最终的节省时间。

正确的可视化数据使得挑选关键细节变得相当容易。数据可视化可通过简化流程并提供将可操作数据与不相关数据分离的场景来帮助快速获得答案。可视化可从数据中释放更多价值。

数据可视化也有助于团队合作解决问题。而可视化的数据可以帮助一些团队成员，其他人可能会花遇大量时间或没有时间筛选所有不必要的数据。可视化可以通过明确定义可操作的数据和相关度量来帮助每个人。

避免数据可视化错误

艺术和美丽的可视化可以有一个令人振奋的因素。但是，仍有可能无法有效地呈现信息。在有效的数据表示中使用颜色和醒目的设计是一个错误，可能会使项目失控。

因此，从数据可视化中移除噪声至关重要。摆脱不相干的功能，如过度标签，过多的背景或网格线。记住数据墨水比率，努力避免在不增加分析价值的情况下减少空白的元素。

始终注意潜在的数据不当行为和误导数据。透明的错误信息有可能导致创建非零基线，误导的色彩，图表不完整，以及与标准实践存在偏差。有用的数据可视化依赖于简单性，与用户需求和准确场景的关系。

避免使用像3D一样的独特效果的饼图和图表也是明智的做法。这些类型的图表会严重影响分析尺寸和长度的能力，从而导致数据分析中潜在的有害偏见。

在某些情况下，饼图可以证明是有用的，就像四个数据点通常具有可比性时一样，尽管通常有一个理想的解决方案，但视觉偏差的可能性较小。

数据可视化的有效使用可以真正获得真正有用的信息。使用它可以让企业业务获得成功，从而发挥最大的优势。

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② 大数据与小数据的关系

大数据技术与小数据技术恰恰相反，它更多是一种宏观的技术思维，是让我们从“盘子里”跳出来，以更宽阔的视野寻找答案的动力，是帮助我们从各种类型的数据中综合而且快速获得有价值信息的能力。
就像操作系统一样。如果说小数据是安卓（只能用于手机），大数据就是XP。它承载更多，速度更快，分析更准，容量更多元，且能引发一场技术性的变革。
在技术准备上，与小数据的单一相比，大数据也更为广泛，几乎穷尽现今的一切互联网技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网和可扩展的存储系统等。

③ 大数据是从什么时候走向大众视野的呢

大数据从2011年开始在世界范围内声名鹊起，2013年是中国的大数据元年。中国人迅速接受了大数据的思维洗礼，从政府到民间层面，都开始推广大数据，使其发挥更大价值。

④ 大数据开发和数据分析有什么区别

1、技术区别

大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。

因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。

在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

2、薪资区别

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。

在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

3、数据存储不同

传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。

4、数据挖掘的方式不同

传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。

⑤ 大数据时代，为什么要使用大数据

可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。