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    可视化不是单纯的数据展示,其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。数据与合适的图形结合,不仅能够让复杂的统计数字简单化、形象化,还能给读者一种视觉的享受。

    今天,就让我们根据数据分析软件亿信ABI来解读一下各类统计图的使用场景以及优缺点。希望掌握这11种可视化图表,能够快速提升和巩固你的数据可视化展示,一起来看看吧!

    1、 柱状图

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    适用场景:以柱子的高度用来比较两个或以上数值之间的差异。

    优点:人眼对高度较敏感,直观各组数据差异性,强调个体与个体之间的比较。

    局限:分类过多则无法展示数据特点。

    相似图表:

    系列堆积图:系列堆积起来可以更直观看到总数和各系列分布情况。

    多系列柱状图:将一个维度多个指标进行比较。

    百分比堆积柱状图:适合展示同类别的每个变量占比和分布情况。

    2、 饼图

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    适用场景:展示数据分布情况,比如:某一时期各个行业的销售占比。

    优点: 直观显示各项占总体的占比,分布情况,强调整体与个体间的比较。

    局限:分类过多,则扇形越小,无法展现图表。

    相似图表:

    · 嵌套圈饼图:用于一个指标在不同维度的占比。

    · 跑道图:看到占比的同时,可以直观看到指标在当前维度下的排名情况。

    · 而圈饼图和南丁格尔图,只是普通饼图的不同表现形式。

    3、 条形图

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    适用场景:根据数量的多少绘成不同的直条,通过直条中清楚的看出各省的生产值差异。

    局限:分类过多则无法展示数据特点。

    相似图表:

    · 堆积条形图:比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。

    · 交错正负轴标签:数据有正有负,将坐标轴标签分别放在坐标轴两边。比如盈亏情况、人员增减情况。

    · 双向柱状图:比较同类别的正反向数值差异。比如男女占比。

    4、 线状图

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    适用场景:以线条来动态展示各个时间段的数值,通过折线的趋势变化,反映出销售额变化情况。

    优点: 直观反映数据变化趋势

    局限:无序的类别无法展示数据特点。

    相似图表:

    · 阶梯线图:线在数据点之间形成一系列步骤。

    · 折点曲线和平滑曲线图,只是折线样式不同,用来展示数据趋势。

    5、 面积图

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    适用场景:面积图除了可以像折线图一样表达变化趋势,还可以通过层叠的阴影面积反映差距变化。

    优点:颜色的填充可以更好的突出趋势信息。

    相似图表:

    · 数据监控面积图:用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线,展示的是部分与整体的关系。比如服务器CPU、内存等监控场景。

    · 横向面积图:用横向面积来展示趋势信息。只是与竖向面积图的不同展现样式。

    6、 地图

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    适用场景:地图是用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。

    局限:数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区,容易造成用户对数据的误解。

    相似图表:

    · 流向图:展现运动轨迹。比如人员迁移、飞机航线等。

    · 渲染图:一个指标在地图上用颜色来展现,比如天气、人口、收入等。

    · 标点图:用描点展现数据在区域的分布情况。与渲染图用途类似。

    · Gis渲染图:集成Gis地图,在地图上着色从而实现预警的一种方式。

    · Gis统计图:地图与其他统计图的组合,表现该指标在另一维度的分布情况。

    7、 雷达图

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    适用场景:了解同类别的不同属性的综合情况,以及比较不同类别的相同属性差异。

    局限:分类过多或变量过多,会比较混乱。

    相似图形:

    圆形雷达图和多边形雷达图只是表现形式不一样。

    8、 气泡图

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    适用场景:通过气泡图,可以清晰的看出各产品在市场占有率的大小。

    优点: 直观反映数据集中情况,对离散数据线性回归等曲线预测性的拟合辅助作用

    局限:数据量小的时候会比较混乱。

    相似图表:

    · 散点气泡图:用于展示一个维度在2个变量之间关系,比如男女身高体重情况。

    · 螺旋气泡图:一个维度按大小排列,比如收入情况。

    9、 仪表图

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    适用场景:展现指标并分等级,用于数据预警。应用于经营数据分析、财务指标跟踪和绩效考核等方面。

    局限:只适合展现数据的累计情况,不适用于数据的分布特征等。

    相似图形:

    · html5占比:重点关注一个指标的当前占比情况。

    · flash柱:作用同仪表盘,只是外形上有所区别。

    10、 组合图

    集柱状图和线状图优势于一身,更加清晰展示数据之间的差异与变化趋势。

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    11、 高级统计图

    除了基础统计图,亿信ABI中还拥有各种高级统计图,总有一款适合你。

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    亿信ABI是一款融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的全能型数据分析平台。其内置百余种统计图,每种统计图都适用于各种不同的场景,善于选择合适的统计图能够更好的展示数据。而且在ABI中,可以通过设计与搭配,可以衍生出成千上万种炫酷的可视化效果,让数据更加生动!

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    一、NoSQL数据库概览

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    二、图数据模型分类

    1、属性图

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    2、超图

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    3、RDF

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    三、数据库发展趋势图

    全球数据库排名趋势

    1、关系数据库

    MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server并列第一

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    2、搜索引擎

    Solr第一的位置被Elasticsearch取代

    在这里插入图片描述

    3、图数据库

    Neo4j遥遥领先,处于制定行业规则的位置

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    Cypher已经被列为图数据库查询语言的规范,就像SQL列为关系数据库的查询规范一样,必然会迎来蓬勃发展

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    其它排名第一的数据库:
    Key-value Stores: Redis
    Document Stores: MongoDB
    Time Series: InfluxDB

    四、图数据建模优势

    图数据建模清晰简洁,更易于表达人的思维

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    五、架构介绍

    下面是企业知识图谱平台的架构示意图,可以看到底层使用了多种图数据库。值得注意的是,两个架构中都使用了社区版单机的Neo4j。分布式图数据库的选择一般是为了大量关联数据的存储,例如千亿万级别。其实Neo4j企业版对于这种数据也是可以处理,比如通过建模将数据分散在不同的集群中,在图数据平台的API层通过自动路由策略将查询发送到多个集群查询然后合并结果返回(另外企业版本身没有数据量的限制)。为什么架构都会选择Neo4j呢?因为Neo4j在复杂图计算中有明显的性能优势。为什么不用企业版呢?答案很简单就是:贵!有没有Neo4j企业版的免费开源版呢?答案是:有的!ONgDB

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    六、图数据库社区对比

    可以看到Neo4j被其它存储库引用的数量是最多的

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    社区小伙伴反应,OrientDB在生产环境下会有宕机的风险

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    七、原生图存储的优势

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    八、Neo4j

    1、Neo4j周边工具集

    上下游工具链完整且活跃

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    2、Neo4j客户群

    客户群体庞大,这是非常重要的优势

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    3、Neo4j企业版报价

    建议预算充足的情况下优先选用商用版图数据库,毕竟服务好嘛!

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    1.燃尽图

     燃尽图是,敏捷项目管理中常用的可视化图表,通过燃尽图,可以很容易的看出计划剩余工作量。

     

    这个图适合,目标计划工作量和完成日期非常明确的项目,重点展示的是

    我们目前实际工作量与计划工作量之间的差距,表达的是为了达到目标,我们还要做很多努力,给人一种紧迫感。

    适合于目标计划非常明确,而且计划必达的项目。

    下载地址:https://download.csdn.net/download/jiaonao2211/12153526

    2.趋势图

    这个图,同样可以清楚的表达我们实际工作量与计划工作量之间的差距

    但与燃尽图相比,这个图更主要的是为了展现我们的实际工作,正在逐步接近计划的趋势,给人一种安心感。

    更适合于最终计划不是很明确,只是制定了一个大制的努力方向的目标,希望尽可能达成目标的项目。

    下载地址:https://download.csdn.net/download/jiaonao2211/12153529

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  • 来源:专知摘要:风险资本家马特·图尔克(Matt Turck)最近发布文章,能力越大,责任越大,介绍了大数据与人工智能在2018年发展的趋势,并发布了全景,涵盖基础架构...

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    来源:专知

    摘要:风险资本家马特·图尔克(Matt Turck)最近发布文章,能力越大,责任越大,介绍了大数据与人工智能在2018年发展的趋势,并发布了全景图,涵盖基础架构、开源框架、公司等,一图囊括AI和大数据的发展趋势。


    马特·图尔克(Matt Turck),美国知名早期投资机构FirstMark的董事总经理,此前以早期成功投资Pinterest、Shopify、Airbnb、Riot Games、InVision和Tapad等超级独角兽而著称。


    马特还是纽约乃至美国知名的技术趋势“布道者”,他发起组织了2大新趋势分享社区,一个围绕大数据和人工智能,名为Data Driven NYC;另一个围绕前沿技术和新兴计算平台,叫Hardwired NYC。


    2018人工智能&大数据全景图


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    全景图涵盖了大数据人工智能行业的基础架构、开源框架、数据API、数据资源、跨基础结构分析、工业应用、企业应用、分析工具等,涵盖有1095家大数据公司被纳入全景图。


    出现在全景图的一些关键公司上市了,尤其是Cloudera、MongoDB Pivotal和Zuora。在撰写本文时,其他的正在准备上市,比如Elastic。


    2018年人工智能大数据发展趋势


    2018 年,是数据世界中激动人心但又复杂多变的一年。一方面,数据技术(大数据、数据科学、机器学习、人工智能)继续发展,变得越来越高效,在世界各地企业也得到了广泛的应用。到目前为止,2018 年企业界的关键主题之一是“数字化转型”,这绝非偶然。这个词语对有些人来说可能有点奇怪,他们会嘀咕:这难道不是过去 25 年来一直发生的事儿吗?但它恰恰反映出一个事实:许多传统的行业和企业现在正全力投入到真正的数据驱动之旅。另一方面,更广泛的公众群体已经意识到数据的缺陷。无论是通过关于人工智能风险的公开辩论、剑桥分析公司(Cambridge Analytica)丑闻、大规模的Equifax数据泄露、与gdp相关的隐私讨论,还是有关中国政府监控活动日益增多的报道,数据世界已开始暴露出一些更阴暗、更可怕的隐患。


    1)基础设施和分析工具


    从行业的角度来看,数据生态系统仍然像以往一样令人兴奋和充满活力,拥有丰富的创新初创企业、成熟的“规模扩展”,以及许多积极的公共技术供应商。最重要的是,许多大大小小的客户都在大规模地应用这些技术,并从他们的努力中获得不可否认的价值。


    随着用更现代的数据产品替代旧的IT技术的循环继续,大数据市场(基础设施、分析)似乎正在快速地在早期的大多数买家中循环,并逐渐过渡到传统采用曲线的晚期。


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    此外,数据世界继续朝着云的方向发展。考虑到大型公共云服务提供商(AWS、Azure、谷歌云平台、IBM)的增长速度,每个季度都能产生数十亿美元的收入,这真是令人震惊。这一趋势引发了对供应商锁定的持续关注,这可能为提供多云解决方案的初创公司提供机会。然而,到目前为止,采用多云策略的公司仍然倾向于依赖一个供应商作为他们的主要提供者。


    随着他们的业务不断发展,大型云提供商通过其平台(如 Amazon Neptune、Google AutoML 等)提供一系列广泛的大数据、数据工程和机器学习工具,通常都制定了激进的定价策略,因而相互竞争越来越激烈,这一切都是为了吸引更多的开发者,因为他们真正的商业模式是数据存储。随着此类工具的范围和成熟度不断提高,这对数据技术领域产生了重大影响,可以说,初创企业更难与之竞争,至少在广阔的、横向的机遇面前就是如此。每年在大型云供应商会议上发布的产品公告列表(如 AWS re:Invent)会给初创企业带来巨大的冲击波,因为他们将云供应商与数十家风投支持的初创企业直接竞争。看看公众市场如何应对即将到来的 Elastic(一家开源软件企业)IPO 将是一件有趣的事。


    然而,只要初创企业有足够的差异化,他们还是有很多机会的。在这个领域中,很多企业都在快速扩展,在生态系统的基础设施和分析部分中有许多特别有趣、快速增长的部分,包括流 / 实时、数据管控和数据结构 / 虚拟化。人们对人工智能的兴趣激增,也带来了在人工智能芯片、GPU 数据库、人工智能 DevOps 工具以及能够在企业中部署数据科学和机器学习的平台上的巨大机遇,以及大量资金。


    2)机器学习和人工智能


    在人工智能研究领域,这无疑是疯狂的一年,从 AlphaZero 的威力到新技术发布的惊人速度——生成对抗网络的新形式,替代型的递归神经网络,Geoff Hinton 的新胶囊网络。像 NIPS 这样的人工智能会议已经吸引了 8000 人,每天都有成千上万的学术论文提交。


    与此同时,对 AGI 的追求仍然难以捉摸,这也许是值得谢天谢地的事儿。目前人们对人工智能的兴奋和恐惧,大部分源于 2012 年以来令人印象深刻的深度学习表现,但在人工智能研究领域中,有一种情绪在人们中日益弥漫开来:“接下来怎么办?”因为有些人质疑深度学习的基础(反向传播),而其他一些人希望能够超越他们所认为的“蛮力”方法(大量数据、大量算力),或许更倾向于采用更多基于神经科学的方法。


    在人工智能研究领域,许多人非但不担心机器人主宰世界,反而担心,该领域持续的过度炒作可能最终会让人失望,并导致另一个人工智能核冬天的到来。


    然而,在人工智能研究之外,我们正处于一波深度学习在现实世界中的部署和应用浪潮的开端,涉及不同行业的语音识别、图像分类、对象识别和语言等各种问题。如果说生态系统的基础设施和分析部分已经发展到后期的大多数,那么对于企业和垂直人工智能应用来说,我们仍然是非常早期的先驱者。


    尽管人工智能初创市场可以说已经显示出最终降温的迹象,但以深度学习为基础的初创企业在一两年前开始暴增的情况依然在继续。整体规模和估值的期望仍然很高,但 我们肯定已经经过了这样一个阶段:大型互联网企业会为了人才而高价收购早期人工智能初创企业。 与其他一些利用这种炒作的企业相比,市场中也出现了一些“真正”的人工智能初创企业。在 2014~2016 年期间成立的一些人工智能初创企业正开始初具规模,许多企业在医疗、金融、“工业 4.0”和后台办公自动化等跨行业和垂直领域提供越来越有趣的产品。在未来的几年里,深度学习将继续为现实世界的应用带来巨大的价值,而专注于垂直方向的人工智能初创企业将面临许多巨大的机遇。


    这种持续的爆炸在很大程度上是一个全球现象,加拿大、法国、德国、英国和以色列都特别活跃。然而,中国在人工智能方面似乎处在一个完全不同的水平,有报道称,政府主导的数据汇集规模令人难以置信(跨越了互联网企业和市政当局),面部识别和人工智能芯片等领域的迅速发展,以及为初创企业提供数轮巨额融资:根据 CB Insights 的数据,中国仅占全球人工智能交易份额的 9%,但 2017 年在全球人工智能资金的比例接近 48%,高于 2016 年的 11%(见下面的一些例子)。


    同样,数据隐私(以及所有权和安全性)问题也正成为全球关注的主要问题。在互联网发展的早期,数据隐私是为了保护我们在网上所做的事情,这是我们活动中相对较小的一部分。相应地,只有一小部分人真正在乎数据隐私的问题。随着我们个人和职业生活的方方面面都通过越来越多的联网设备连接到互联网上,利害关系正在发生变化。人工智能能够在大量数据集中发现异常、预测结果和识别人脸,这使数据隐私问题变得更加复杂。


    另一个独立但相关的问题是,这些数据中有很多都属于大型互联网企业 (GAFA) 所有。有些企业,比如 Facebook,已经被证明不是完美的管理者。尽管如此,这些数据为他们在生产更强大人工智能的竞争中提供了不公平的优势。


    针对这些问题,一个新兴的主题是把区块链看作是对抗人工智能风险的一种可能的方式,同时也是在 GAFA 之外的企业生产更为出色的人工智能的另一种方式。加密经济被视为一种激励个人提供个人数据的方式,也是机器学习工程师通过匿名处理这些数据建立模型的一种方式。这一切仍处于试验阶段,但一些早期的市场和网络正在出现。


    原文链接:http://mattturck.com/bigdata2018


    未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。


    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

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