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  • 数据分析过程的主要活动包括识别信息需求,收集数据,分析数据,评估和提高数据分析的有效性。下面为大家详细介绍这四个步骤。  一,识别需求  信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件,并且可以为数据...

      数据分析过程的主要活动包括识别信息需求,收集数据,分析数据,评估和提高数据分析的有效性。下面为大家详细介绍这四个步骤。

     

      一,识别需求

     

      信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件,并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言,管理者应识别用于支持过程输入,过程输出,资源分配的合理性,过程活动的优化以及过程异常的发现所需的信息。

     

      二,收集数据

     

      收集数据的目的是确保数据分析过程有效的基础。组织需要收集数据的内容,渠道和方法的计划。

     

      三,分析数据

     

      分析数据是将通过处理,分类和分析收集到的数据转化为有价值的信息,通常使用以下方法:旧的七个工具:即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;七个新工具:关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

     

      四,过程改进

     

      数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时评估以下问题的有效性:首先,为决策提供的信息是否充分和可信,以及由于信息不足,不准确和滞后而导致决策错误的问题;第二个问题是信息在持续改进质量管理体系、过程和产品方面起到的作用是否达到预期,以及在产品过程中使用数据分析是否有效?第三是收集目的是否明确,收集的数据是否真实,充分,信息通道是否畅通。第四,数据分析方法是否合理,风险是否控制在可接受的范围内;实用数据分析所需的资源是否得到保证。

     

      大数据分析有哪些步骤.中琛魔方大数据平台表示数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然,仅仅掌握单纯的理论还远远不够,实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中,有分析相关项目里尝试使用,相信可以事半功倍,创造更多商业价值。

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  • 数据分析过程的主要活动包括识别信息需求,收集数据,分析数据,评估和提高数据分析的有效性。下面,中琛魔方将为大家详细介绍这四个步骤。  一,识别需求  信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件,...

      数据分析过程的主要活动包括识别信息需求,收集数据,分析数据,评估和提高数据分析的有效性。下面,中琛魔方将为大家详细介绍这四个步骤。

    大数据分析方法有哪些

     

      一,识别需求

     

      信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件,并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言,管理者应识别用于支持过程输入,过程输出,资源分配的合理性,过程活动的优化以及过程异常的发现所需的信息。

     

      二,收集数据

     

      收集数据的目的是确保数据分析过程有效的基础。组织需要收集数据的内容,渠道和方法的计划。

     

      三,分析数据

     

      分析数据是将通过处理,分类和分析收集到的数据转化为有价值的信息,通常使用以下方法:旧的七个工具:即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;七个新工具:关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

     

      四,过程改进

     

      数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时评估以下问题的有效性:首先,为决策提供的信息是否充分和可信,以及由于信息不足,不准确和滞后而导致决策错误的问题;第二个问题是信息在持续改进质量管理体系、过程和产品方面起到的作用是否达到预期,以及在产品过程中使用数据分析是否有效?第三是收集目的是否明确,收集的数据是否真实,充分,信息通道是否畅通。第四,数据分析方法是否合理,风险是否控制在可接受的范围内;实用数据分析所需的资源是否得到保证。

     

      大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。

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  • 习·D3.js 学习资源汇总 除了D3.js自身以外,许多可视化工具包都是基于D3开发的,所以对D3的学习就显得很重要了,当然如果已经有了Javascript的经验,学起来也会不费力些。 Github主页:...

    习·D3.js 学习资源汇总

    除了D3.js自身以外,许多可视化工具包都是基于D3开发的,所以对D3的学习就显得很重要了,当然如果已经有了Javascript的经验,学起来也会不费力些。

    Github主页:https://github.com/mbostock/d3/wiki

        包括D3简介,案例,教程和公开课,以及之前提到的API参考等。

    Github教程页面:https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials

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    其他:
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    ^^Scott Murray-D3 tutorials

        中文翻译文档: pkuwwt-D3入门教程:http://pkuwwt.gitcafe.com/d3-tutorial-cn/about.html

     

    ^^以及同样来自Scott Murray的书籍:O'reilly出版

        电子版·Interactive data visualization for the web:http://chimera.labs.oreilly.com/books/1230000000345/index.html

        纸质版·中文《数据可视化实战:使用D3设计交互式图表》

     

        偷偷的放上 Pdf下载·百度云:(如果有能力,请支持正版。)

        作者提供在Github提供了书本案例源码:https://github.com/alignedleft/d3-book/

        除了英文看得略吃力以外,还是建议结合英文网站学习。


    这边是部分网上的教程:

    慕课网上的公开课:《使用D3创建图表》http://www.imooc.com/view/103

    ^^Dashing D3.js:https://www.dashingd3js.com/

    资源丰富,但部分需要依靠电子邮件获取,以及购买。包括视频教程以及一些小练习。当然D3 Tutorial Table of Contents页面不需要。

     

    ^^来自阮一峰的D3教程 :http://javascript.ruanyifeng.com/library/d3.html#

        只适合已经掌握了Javascript的学习者。

        ||另:可以看看他的JavaScript 标准参考教程(alpha)

     

    ^^发现一个中文博客·数据可视化专题站,D3.js 入门系列~如果是大神的话,我想应该不需要看。自己练习过程中遇到问题,我觉得看看也没事。

    http://www.ourd3js.com/wordpress/

     

    其实发现D3教程页面本身提供了很多资源了。也是一些资源的整合。

    网上的教程作品(部分是深坑注意鉴别,另外还有华盛顿大学的数据可视化公开课)+视频+出版物。


    个人感觉国内可能还比较少,可以看下Julie Steele的数据可视化之美 (豆瓣),里面有一些经典案例的介绍,可作入门;
    另外向怡宁翻译的鲜活的数据 (豆瓣)也值得一看,关键是介绍了数据可视化处理的具体过程,而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂,他翻译的有关交互设计的就这么简单 (豆瓣)其实也是一本和信息设计有关系的书籍,行文风趣,作为入门比较合适。
    另外涂子沛的大数据 (豆瓣)也值得一看,虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景,但也有一章专门涉及数据可视化处理。

    2013年6月时,浙大的陈为老师出了本数据可视化的教材,算是在国内第一本数据可视化教材,并系统地把数据可视化相关都做了梳理,看到有人也提到了这全彩略贵的书,数据可视化 (豆瓣);如果嫌贵,可以买这本教材:数据可视化的基本原理与方法 (豆瓣),都是陈为的书,内容基本一样,入门是够了。

    国外的能推荐的多些,
    Edward Tufte不用说了,有人说他的书是“信息设计的圣经”,他的The Visual Display of Quantitative Information (豆瓣)应该是入门必看了,公认的开山之作。不过目前还没有中译本,看完基本上可以了解数据可视化的前世今生了;
    他还有一个华人学生,在美国报社工作,专门负责数据图表的设计制作,也出了一本相关的书,很棒,Dona M.Wong,她写的书现在已经有中译本了:最简单的图形与最复杂的信息 (豆瓣) 主要侧重于对数据图表的修饰、完善,讲解了一些处理数据图表的基本原则,实操性很强。
    Edward R.Tufte的其他书:
    Visual Explanations (豆瓣)Beautiful Evidence (豆瓣) 都可以在网上找到pdf全本。
    另外除了书,还推荐一个国外老头:Hans Rosling,他是瑞典卡罗琳学院全球公共卫生教授,有关他利用数据可视化显示200多个国家200年来的人均寿命和经济发展的ted视频非常火,真是数据可视化的魅力,他的其他视频也很棒(TED | Search),本人非常幽默,由他主持的BBC纪录片[BBC:统计学的快乐]也值得一看,这些都是初步了解数据可视化的好材料。

    总之,个人感觉数据可视化除了具有优秀的美术功底外,统计学知识也是重要部分,毕竟数据的展现和设计都是建立在对数据的获取、清洗、处理、挖掘的基础上的。
     
     
    作者:文中
    链接:https://www.zhihu.com/question/19710815/answer/19266137
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    对主流可视化项目具备欣赏/批评的能力?

    对具有清晰结论的数据可视化之?

    对原始数据进行整理分析并可视化之?


    Beautiful Visualization (豆瓣),用来开拓眼界:文字云,维基百科的历史流,交通图谱,信息设计,基本的色彩/字体设计,生物医学上的应用都涉及了……


    Visualize This (豆瓣) , flowing data 的博主撰写的第一本书,从实现层面介绍可视化的作品是如何被完成的,里面介绍过的技术很多,R,d3,processing,illustrator都有,大多是flowingdata.com里面的教程。 (好吧这两本都有人介绍过了)


    Data Points (豆瓣)博主最近出的另一本书,并没有涉及太多的细节,而是更深入地分析数据是什么,应如何根据不同的场景以不同的角度展现数据,抱歉我还没有读完,基于作者推荐。


    花半个月翻完上面任意两本以后题主应该大致对可视化项目的形式入门了。


    我大胆估计题主会自己尝试去做一点。这时就会迎来一个比较痛苦的学习过程了(假如题主有编程经验可能没这么痛)。假如想学编程,获得自己驾驭可视化作品的能力,建议走processing + d3的路线。


    入门级

    Getting Started with Processing (豆瓣) processing作者写的入门书,把2D部分看完就知道怎么添线添圆圈添字,这就具备做可视化的基本能力了。


    D3.js - Data-Driven Documents:使劲看doc吧,d3的设计真是艺术。 Getting Started with D3 (豆瓣)是鸡肋书,不要花时间在上面。


    进阶级1

    实践过后,题主可能会觉得可视化中的各种动画,碰撞检测算法什么的太重要了,于是会想着学一下图形学相关的算法。

    简单的有 Algorithms for Visual Design Using the Processing Language (豆瓣)

    再上一下 OpenProcessing 看看牛人们的算法,能开始解决一些问题了。

    想把基础打得更好的可以看看计算机图形学的书。当时老大推荐的是一本经典教材Computer Graphics (豆瓣)。不过这本略显艰深了。


    进阶级2

    这时有人可能慕名而来找到题主恳请题主来做可视化项目,但是递到题主手里的却是质量不高的原始数据。这时需要学会问自己问题,找到数据的内在联系,得到答案。最艰苦的步骤是这一步。要学的东西太多了,不能一一尽列,用了张图。除了visualization以外的所有结点,都是这一步的涉及的知识。假如时间的确有限,那就着重补一补统计学的知识,看看R in Action (豆瓣) 关于统计分析和实战的那几章(好像是第七章之后吧)。

    <img src="https://pic3.zhimg.com/a5315b5cd129ee30511c589626e3ca6e_b.jpg" data-rawwidth="1550" data-rawheight="1258" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1550" data-original="https://pic3.zhimg.com/a5315b5cd129ee30511c589626e3ca6e_r.jpg">

    进阶级3

    终于,能端到端搞定一个一般规模的可视化项目了,这时题主可能会发现——自己的作品压根没有达到自己美感上的预期。由于没有设计感的东西拿不出手,所以可能会找到:

    《色彩设计的原理》、《设计中的设计》等书一读,或者再去读一下《字体传奇》这类文艺历史书。边读边发现自己作品中的问题,慢慢地,作品基本到了能看的地步了。


    假如取所有对可视化感兴趣的人做样本,到这里的人应该不会超过0.1%。题主加油!


    推销一下自己的博客 ,不定期更新各种数据工程技术和可视化技术相关文章。

     
    本人之前并没有多少开发的经验,想问一下楼主,processing和D3是如何结合在一起的?
     
    作者:WDan
    链接:https://www.zhihu.com/question/19710815/answer/74278577
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    中文教材的话ZJU陈为老师的数据可视化 (豆瓣)还不错

    英文教材选择就比较多了:

    入门可以看The Functional Art (豆瓣)Design for Information (豆瓣),相对比较简单。

    Tufte的The Visual Display of Quantitative Information (豆瓣)Envisioning Information (豆瓣)都比较经典了,不过内容有点旧(Twitter他timeline上那四本书一直刷屏...)。另外Semiology of Graphics (豆瓣)也很经典。

    如果想侧重看关于perception的东西, Colin Ware的Visual Thinking (豆瓣)Information Visualization, Third Edition (豆瓣)这两本内容差不多。

    如果是关于可视化研究,Tamara Munzner去年刚刚出版的Visualization Analysis & Design (豆瓣)最近被好几个国外可视化课程列为教材。Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications (豆瓣)也可以。

    编程的方面话大家逐渐都开始从Processing或者Prefuse转到D3了,教材的话Interactive Data Visualization for the Web (豆瓣)还不错,不过个人感觉网上看看作者的Gallery (Gallery · mbostock/d3 Wiki · GitHub)和各种在线教程(比如D3 Tutorial Table of Contents)一般也够了。

    另外PKU和ZJU的可视化小组博客都有经常更新: PKU Visualization Blog, vag - 浙江大学可视分析小组博客, 友情推荐。

    最后打一下自己组里微博的广告: 香港科技大学VIS_Lab的微博, 欢迎喜欢数据可视化的同学关注!
     
    推荐《鲜活的数据》一书,可参见豆瓣评论鲜活的数据 (豆瓣)
     
    edward tufte看书看经典,学人学神经
     
    浙大陈为教授有出一本书,全彩页的,略贵,讲数据可视化的入门知识:数据可视化 (豆瓣)
    浙大可视化小组的博客也有不少干货:vag - 浙江大学可视分析小组博客
    一个中文的数据可视化社区:首页 - DataVlab.org
    另外推荐一个可视化的网站,有很多可视化作品,定期举办可视化项目的比赛:Data Visualizations, Challenges, Community


    国内有款可视化工具-数说立方
     
    《数据可视化》《视觉繁美》
     
    可视化书籍:《数据可视化》《视觉繁美》等
    可视化工具:BDP个人版等
    可视化数据 (豆瓣) 
    数据可视化 (豆瓣)
    本书从研究者的角度,介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具,既可作为初学者的领路手册,也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。
    展开全文
  • 云使能技术包括哪些技术组件? 数据中心技术:一种特殊的IT基础设施,用于集中放置IT资源; 虚拟化技术:是将物理IT资源转换为虚拟IT资源的过程,虚拟服务器使用自己的客户操作系统,独立于创建虚拟服务器的操作...

    云使能技术包括哪些技术组件?

    • 数据中心技术:一种特殊的IT基础设施,用于集中放置IT资源;
    • 虚拟化技术:是将物理IT资源转换为虚拟IT资源的过程,虚拟服务器使用自己的客户操作系统,独立于创建虚拟服务器的操作系统,在虚拟服务器上运行的客户操作系统和应用软件,都不会感知到虚拟化的过程;
    • Web技术:WWW是由通过Internet访问的互联IT资源构成的系统,其两个基本组件是Web浏览器客户端和Web服务器;
    • 多租户技术:使用隔离,数据安全,可恢复性,应用升级,可扩展性,使用计费,数据层隔离;
    • 服务技术:基于Web的服务(如Web服务和REST服务)依靠非专有通信和技术接口定义来建立基于Web技术的标准通信框架,服务代理提供事件驱动运行时处理,适用于云中大量的功能。许多代理都自动部署在操作系统和基于云的产品中,服务中间件(如ESB和业务流程平台)可以在云上部署。

    顺便列举3种虚拟化软件

    • VMware ESXi重点于服务器虚拟化,技术较成熟,功能也多,支持虚机系统多;
    • Xenserver重点在于桌面虚拟化,性价比高,网络性能好,适用于快速与大规模部署,支持系统也不少,但做桌面能发布出来的只有MS系统;
    • Hyper-V起步的最晚,目前貌似只支持MS自家的系统,属于服务器级的,Server08版自带功能。
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  • 数据分析过程的主要活动包括识别信息需求,收集数据,分析数据,评估和提高数据分析的有效性。下面,中琛魔方将为大家详细介绍这四个步骤。  一,识别需求  信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件,...
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