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  • 区块链技术是中心的重要基石,只有具备中心思想才能更好的理解这项技术,所以今天我们讨论一下中心思想的几个要素区块链技术与中心思想结合得非常紧密,与其他技术不同,如果不端正“中心思想”...

    区块链技术是去中心化的重要基石,只有具备去中心化思想才能更好的理解这项技术,所以今天我们讨论一下去中心化思想的几个要素

    区块链技术与去中心化思想结合得非常紧密,与其他技术不同,如果不端正“去中心化思想”,在理解区块链技术上会陷入迷惑,这就是为什么很多朋友一直觉得区块链技术难以理解的原因,这就是今天我们要介绍的去中心化思想

    谁说了算?

    由于我们生活在一个中心化的社会,潜移默化的都是中心化思维;如果是搞技术的朋友,一开始接受的技术都是基于中心化服务体系的思维,要想搞清楚去中心化思维,我举一个简单例子进行引入,就是“时间”。

    在一个中心化的系统中,时间是很容易确定的,你问一个人现在几点了,他会看表告诉你,如果你对这个时间提出质疑,他会告诉你手机上的时间,并且告诉你这是网络同步的标准时间,所以这个时间是准确的,如果你继续追问,你会得到关于格林威治天文台标准时间的相关话题。

    这是一个标准中心化的思维,其路径是这样的,问时间->一个标准化服务->中心化的标准定义->有一个唯一说了算的地方。

    去中心化思维首先就要推翻就是这种思维,你必须要思考为什么位于英国格林威治的原子钟就是标准时间,在去中心化世界中,这个时间绝对不是标准时间。

    去中心化世界中要确定的不是谁的时间是准确的,而是“规矩”,比如我们可以规定“必须询问三个人的时间取其中位数作为此次的时间,并且其他与这个时间不同的人需要修改时间”,经过多次这样的操作,一个去中心化系统时间就出来了,它可能是一个非常滑稽的时间(比如3099年),但是这是一个去中心化系统取得的共识,这就是这个系统时间,他不是由哪一个节点确定的。

    自由与平等

    准确的说应该是去中心化节点的自由与平等,这包含两个层面,一是节点的权利平等,二是进入和退出的自由。在去中心化思维中,所有操作权限对于节点都是平等的,不存在所谓的管理节点(admin),任何节点都可以随时加入和退出,进入的规则只有一个,就是是否接受这个去中心化系统的“规矩”,反应在软件层面就是相关的程序代码,为了保障所有节点的利益,节点的代码应该是一致的,所以你看到的所有去中心化系统都是开放源码的,这点很重要,也是必须的,只有这样才能保障所有节点权利的一致,不存在部分节点使用了特殊算法获取优势权利等等。

    在一个去中心化系统中,任何节点都可以自由的进出,不需要经过所谓的审批和认证过程,也不会因为失去了某个具体的节点会导致整体系统发生变化。

    很多伪去中心化的系统一般会在代码开源上作文章,让节点处于不平等状态,部分节点无法运行某些特定代码,无法完成特定功能,造成不平等;或者节点的加入和退出,需要经过审核或审批,或通过特殊硬件设计造成节点加入并不自由,形成伪去中心化系统,从而获得中心化控制权和优势,这都不是真正去中心化思维倡导的。

    通过这点也能明白为什么众多数字货币的进化一直有一个方向就是不断提升算法,限制“专业运算芯片”硬件的能力,如果你进入一个去中心化系统需要专门硬件,那么你可能遭遇到了去中心化“硬件陷阱”,这个系统不满足自由进出的特点,要么硬件代码上有陷阱,要么就是硬件贵的难以想象。

    充分利用经济杠杆

    很多人问我为什么在设计去中心化系统时都会出现所谓的“代币”或者token,其实这是经过多次失败探索后得出的宝贵经验,比特币的成功证明了这是目前唯一能保证一个去中心化系统良性发展的设计,在此之前的去中心化系统,要么是没有足够的激励造成节点流失,导致整个系统灭亡,要么就是无法限制作恶节点,导致中心化倾向。

    看过我以前文章的朋友,我曾多次提到BT下载的变种PT下载(私有BT下载站点,hdbits.org这些),这些站点是最早采用上传/下载比率计算积分贡献的(非常类似token机制),通过这种token机制鼓励节点做出贡献,唯一不同的是这些token无法流动和交易,解决了BT站点常见的无人贡献资源的问题。

    比特币的成功证明了在一个去中心化系统中,必须存在token来鼓励和评价一个节点的贡献,同时吸引更多的节点加入,同时通过token价值限制作恶节点数量,通过经济学原理保持去中心化系统节点遵守“规矩”获得最大利益。

    目前看来对于去中心化系统,经济杠杆是必须存在的要素,否则无法维持系统持续稳定运营,这是与中心化系统最大的区别。这个世界会存在公益的中心化系统(如wiki靠补贴和捐款运营),但是很难存在一个公益的去中心化系统,这点也是非常想和志同道合者交流的部分。

    关于本文

    经过这一年,我发现一个人的力量很有限,要想把这个公众号搞好需要共同的努力,现在dacmaster征集对于区块链感兴趣朋友的文章,可以代为发表,直接把文章发到以下邮箱就可以了 [ dacmaster@icloud.com ]

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  • 如今很多的区块链学习者接触到区块链发现中心概念比较广泛难以理解。近日在区块链行业内中比特币开发者Jimmy Song分享了他对中心的看法和观点。这位开发者列举了四个问题帮助用户判断一个项目是否足够中心...

    区块链中去中心化是什么?如今很多的区块链学习者接触到区块链发现去中心化概念比较广泛难以理解。近日在区块链行业内中比特币开发者Jimmy Song分享了他对去中心化的看法和观点。这位开发者列举了四个问题帮助用户判断一个项目是否足够去中心化。
    比特币开发者song

    是否曾经进行ICO?

    这位比特币开发者认为,通过ICO方式来募集资金就意味着这个平台并非真正的去中心化,因为这些资金最终会由一小部分人进行管理。也就是说如果有人控制了一个项目的资金,那就意味着其管理是中心化的。

    项目创始人是否依然参与其中?

    如果项目创始人参与其中,那么就断定这个项目不是去中心化的,因为创始人能够影响关键决策。

    是否经常进行硬分叉?

    硬分叉?

    在他看来,经常硬分叉或者执行不向后兼容的升级就意味着一个项目是中心化的。他也曾发表文章称“硬分叉是竞争币”。一旦某币种执行了硬分叉,那么分叉后的区块链及其客户端就不会和旧版兼容,也就是说,会出现两个独立的网络和两种币。

    治理机制

    这位比特币开发者认为如果一个区块链存在治理机制,那么它就是中心化的

    虽然判断一个项目是否“去中心化”并没有具体的标准,但这一直都是在社交媒体上热议的话题。有关去中心化的话题经常被引申到比特币第三方服务商身上,比如现今的交易所。

    加密货币评论员Joseph Young在推特上提到:很多去中心化交易所都不成功,因为他们本质上还是‘混血儿’。交易所要么就应该是完全去中心化并且无审查的,要么就干脆是中心化的,介于两者之间的交易所是没有优势的

    其实对于去中心这个概念还有很多的释义,因为去中心化中包括的点面环节太多,需要具体问题具体分析。想要了解更多有关区块链学习知识或者是区块链内容可以阅读其他的相关内容,我们欢迎每一个区块链爱好者。

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  • 正则理解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-13 21:07:02
    我们总会在各种地方遇到正则这个看起来很难理解的名词,其实它并没有那么高冷,是很好理解的 首先,从使用正则解决了一个什么问题的角度来看:正则是为了防止过拟合, 进而增强泛化能力。用白话文转义,泛化...

    目录

    一、Why & What 正则化

    1 概念

    2、先讨论几个问题:

    二、一般正则项

    三、深入理解


    一、Why & What 正则化


    我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词,其实它并没有那么高冷,是很好理解的

    首先,从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看:正则化是为了防止过拟合, 进而增强泛化能力。用白话文转义,泛化误差(generalization error)= 测试误差(test error),其实就是使用训练数据训练的模型在测试集上的表现(或说性能 performance)好不好

    过拟合

    如上图,红色这条“想象力”过于丰富上下横跳的曲线就是过拟合情形。结合上图和正则化的英文 Regularizaiton-Regular-Regularize,直译应该是:规则化(加个“化”字变动词,自豪一下中文还是强)。什么是规则?你妈喊你6点前回家吃饭,这就是规则,一个限制。同理,在这里,规则化就是说给需要训练的目标函数加上一些规则(限制),让他们不要自我膨胀。正则化,看起来,挺不好理解的,追其根源,还是“正则”这两字在中文中实在没有一个直观的对应,如果能翻译成规则化,更好理解。但我们一定要明白,搞学术,概念名词的准确是十分重要,对于一个重要唯一确定的概念,为它安上一个不会产生歧义的名词是必须的,正则化的名称没毛病,只是从如何理解的角度,要灵活和类比。


    1 概念

    • L_{0}正则化的值是模型参数中非零参数的个数。
    • L_{1}正则化表示各个参数绝对值之和。
    • L_{2}正则化标识各个参数的平方的和的开方值。

    2、先讨论几个问题:

    1)实现参数的稀疏有什么好处吗?

    一个好处是可以简化模型,避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多,如果考虑所有的参数起作用,那么可以对训练数据可以预测的很好,但是对测试数据表现性能极差。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。

    2)参数值越小代表模型越简单吗?

    是的。为什么参数越小,说明模型越简单呢,这是因为越复杂的模型,越是会尝试对所有的样本进行拟合,甚至包括一些异常样本点,这就容易造成在较小的区间里预测值产生较大的波动,这种较大的波动也反映了在这个区间里的导数很大,而只有较大的参数值才能产生较大的导数。因此复杂的模型,其参数值会比较大。

    3)L_{0}正则化

    根据上面的讨论,稀疏的参数可以防止过拟合,因此用L_{0}范数(非零参数的个数)来做正则化项是可以防止过拟合的。

    从直观上看,利用非零参数的个数,可以很好的来选择特征,实现特征稀疏的效果,具体操作时选择参数非零的特征即可。但因为L_{0}正则化很难求解,是个NP难问题,因此一般采用L_{1}正则化。L_{1}正则化是L_{0}正则化的最优凸近似,比L_{0}容易求解,并且也可以实现稀疏的效果。

    4) L_{2}正则化

    L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项:

    C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L_{2}正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数,权衡正则项与C0项的比重。另外还有一个系数1/2,1/2经常会看到,主要是为了后面求导的结果方便,后面那一项求导会产生一个2,与1/2相乘刚好凑整。

    L2正则化项是怎么避免overfitting的呢?我们推导一下看看,先求导:

    可以发现L_{2}正则化项对b的更新没有影响,但是对于w的更新有影响:

           在不使用L_{2}正则化时,求导结果中w前系数为1,现在w前面系数为 (1-\frac{\eta \lambda }{n}) ,因为η、λ、n都是正的,所以 1-ηλ/n小于1,它的效果是减小w,这也就是权重衰减(weight decay)的由来。当然考虑到后面的导数项,w最终的值可能增大也可能减小。

           到目前为止,我们只是解释了L_{2}正则化项有让w“变小”的效果,但是还没解释为什么w“变小”可以防止overfitting?人们普遍认为:更小的权值w,从某种意义上说,表示网络的复杂度更低,对数据的拟合刚刚好(这个法则也叫做奥卡姆剃刀)。而在实际应用中,也验证了这一点,L_{2}正则化的效果往往好于未经正则化的效果。

    5) L1 regularization

           在原始的代价函数后面加上一个L1正则化项,即所有权重w的绝对值的和,乘以λ/n(这里不像L2正则化项那样,需要再乘以1/2)

    同样先计算导数:

    上式中sgn(w)表示w的符号。那么权重w的更新规则为:比原始的更新规则多出了η * λ * sgn(w)/n这一项。当w为正时,更新后的w变小。当w为负时,更新后的w变大——因此它的效果就是让w往0靠,使网络中的权重尽可能为0,也就相当于减小了网络复杂度,防止过拟合。

     

    二、一般正则项


    直观的详解为什么要选择二次正则项。首先,需要从一般推特例,然后分析特例情况的互相优劣条件,可洞若观火。一般正则项是以下公式的形式

    M是模型的阶次(表现形式是数据的维度),比如M=2,就是一个平面(二维)内的点

    q=2就是二次正则项。高维度没有图像表征非常难以理解,那就使用二维作为特例来理解。这里令M=2,即 x={x1,x2}  w={w1,w2}x={x1,x2}w={w1,w2} ,令q=0.5  q=1  q=2  q=4 有

    正则项的边缘直观表示

    下方的三维图像能给你一个直观的领悟(与绿线图一一对应)

    正则项的边缘直观表示

    q=2是一个圆非常好理解,考虑 z=w21+w22z=w12+w22 就是抛物面,俯视图是一个圆。其他几项同理(必须强调俯视图和等高线的概念,z轴表示的是正则项项的值)

    正则项的边缘直观表示

    蓝色的圆圈表示没有经过限制的损失函数在寻找最小值过程中,w的不断迭代(随最小二乘法,最终目的还是使损失函数最小)变化情况,表示的方法是等高线,z轴的值就是 E(w)
    w∗ 最小值取到的点

    可以直观的理解为(帮助理解正则化),我们的目标函数(误差函数)就是求蓝圈+红圈的和的最小值(回想等高线的概念并参照式),而这个值通在很多情况下是两个曲面相交的地方

    可以看到二次正则项的优势,处处可导,方便计算,限制模型的复杂度,即 w中M的大小,M是模型的阶次M越大意味着需要决定的权重越多,所以模型越复杂。在多项式模型多,直观理解是每一个不同幂次的 x前的系数,0(或很小的值)越多,模型越简单。这就从数学角度解释了,为什么正则化(规则化)可以限制模型的复杂度,进而避免过拟合

    不知道有没有人发现一次正则项的优势,w∗ 的位置恰好是 w1=0的位置,意味着从另一种角度来说,使用一次正则项可以降低维度(降低模型复杂度,防止过拟合)二次正则项也做到了这一点,但是一次正则项做的更加彻底,更稀疏。不幸的是,一次正则项有拐点,不是处处可微,给计算带来了难度,很多厉害的论文都是巧妙的使用了一次正则项写出来的,效果十分强大

     

    三、深入理解


    为了使得模型能够充分拟合训练样本点,我们希望上述目标函数C0=L(W)的值尽可能小,即:           

                                                                                                     (1)                                                                                 但是由于实际中的训练数据量往往并不大,如果让模型完美拟合训练数据的话,很可能造成模型过拟合,从而使得模型的泛化能力较差。这一点可以从得到的模型参数向量w的各个分量中看出,其中大部分分量的绝对值都非常大,这种现象直观表现在图上就是曲线(曲面)不光滑,凹凸不平,很复杂;相反,如果w的各个分量的绝对值都很小,在0附近,那么曲线(曲面)就会显得很平滑。很显然,在机器学习中,我们更希望拟合出的曲线(曲面)更为平滑,因为这样的曲线(曲面)是具有较好的泛化能力的。那么如何将w各个分量的绝对值降低呢?这就要用到正则化技术了。在用正则化技术估计参数w时,引入了我们对参数的先验认知,即我们认为参数的绝对值应该很小

    正则化技术就是使得式(1)的值尽可能小,与此同时,要保证||w||的值也尽可能小,即:

                                                                                                      (2) 

    在上式中,优化函数的目标变成了两个,w的取值不仅要使得L(w)的值最小,也要使得||w||的值最小。从上式我们可以看出,一方面要使得L(w)的取值最小,必然w的绝对值会取到很大,这样模型才能完美拟合训练样本点;另一方面,当w的绝对值很大时,||w||的值又会变得很大,因此为了权衡,只有使得w取值适当,才能保证式(2)的值取到最优。这样得到的曲线(曲面)比式(1)得到的曲线(曲面)平滑很多,因此具有泛化能力。值得注意的是,式中的t是L(w)与||w||之间的一个trade-off,如果t过大,那么表明对模型参数w的惩罚越狠,这样就会导致更多的W取0(当t很大时,由于目标函数是min,逼得只有W取0,才会使目标函数不至于太大),这样得到的模型处于欠拟合状态,如果t过小,那么表明对模型参数w的惩罚越小(理解的思路相同),这样得到的模型处于过拟合状态,只有选择合适的t,才能使得到的模型具有很好地泛化能力。关于如何选择t的值,工程上一般采取交叉验证的方式来确定一个较合理的t。

    我们先来看L2正则化。

                                                                                           (3)

    式中,||w||2为w的2范式,平方是为了求解的方便。

    我们来看看L2正则化的性质。

    1.从式(3)中可以看出,L2正则化对于绝对值较大的权重予以很重的惩罚,对于绝对值很小的权重予以非常非常小的惩罚,当权重绝对值趋近于0时,基本不惩罚。这个性质与L2的平方项有关系,即越大的数,其平方越大,越小的数,比如小于1的数,其平方反而越小。

    2.从贝叶斯推导的角度看,我们可以认为式(3)中的第二项为参数w的一个均值为0的高斯先验分布,即,w~N(0, b^{2})。这也符合我们对于参数w的先验认知:w的绝对值不是很大。

    3.从性质2可知,既然w的先验分布服从高斯分布,那么L2正则化的作用实际上就是使得参数向量w的大部分分量的值趋近于0,而不是等于0。这一点在处理具有共线性特征的特征集时非常重要,也是L2在这种情况下胜过L1的原因。

    4.由于式(3)是个凸函数,并且函数可微,因此w的值具有解析解:

                                                                       

    从解的解析表达式可以看出,w的求解不需要对X-1是否存在作任何假设,因为I为单位矩阵,因此解析式中的逆始终存在。

    接下来我们看看L1正则化。

    随着海量数据处理的兴起,工程上对于模型稀疏化的要求也随之出现了。这时候,L2正则化已经不能满足需求,因为它只是使得模型的参数值趋近于0,而不是等于0,这样就无法丢掉模型里的任何一个特征,因此无法做到稀疏化。这时,L1的作用随之显现。L1正则化的作用是使得大部分模型参数的值等于0,这样一来,当模型训练好后,这些权值等于0的特征可以省去,从而达到稀疏化的目的,也节省了存储的空间,因为在计算时,值为0的特征都可以不用存储了。

                                                                                            (4)

    (4)式中||w||1为w的1范式,即

     

    同样,我们来看看L1正则化的性质。

    1. 从式(4)中可以看出,L1正则化对于所有权重予以同样的惩罚,也就是说,不管模型参数的大小,对它们都施加同等力度的惩罚,因此,较小的权重在被惩罚后,就会变成0。因此,在经过L1正则化后,大量模型参数的值变为0或趋近于0,当然也有一部分参数的值飙得很高(这一点在性质2解释)。由于大量模型参数变为0,这些参数就不会出现在最终的模型中,因此达到了稀疏化的作用,这也说明了L1正则化自带特征选择的功能,这一点十分有用。

    2.从贝叶斯推导的角度看,我们可以认为式(4)中的第二项为参数w的一个均值为0的拉普拉斯先验分布。从高斯概率密度函数和拉普拉斯概率密度函数的图形中可以看出,拉普拉斯概率密度函数的截尾比高斯概率密度函数的截尾更长,也就是说L1正则化更能够接受绝对值较大的参数值。

    3.从性质2可知,既然拉普拉斯分布比高斯分布有更长的截尾,那么可以推知L1正则化的鲁棒性要好于L2正则化,也就是说,L1正则化对于绝对值较大的参数没有L2正则化那么敏感,从而能够容忍一些这样的参数留下。

    4.由1范式的定义可知,L1正则化在任意权值为0的时候不可导,因此式(4)不能求出w的解析解,同时,基于梯度的优化算法也无法高效地计算出w的值,因此对于L1正则化,一般可以采取坐标下降法求解。

    L1正则化和L2正则化在实际应用中的比较。

    L1在确实需要稀疏化模型的场景下,才能发挥很好的作用并且效果远胜于L2在模型特征个数远大于训练样本数的情况下,如果我们事先知道模型的特征中只有少量相关特征(即参数值不为0),并且相关特征的个数少于训练样本数,那么L1的效果远好于L2。比如在文本分类中,如果我们将一篇文章的所有词语作为它的特征,那么很显然,其中绝大部分特征是无关特征,只有很少量的特征是相关特征。这时,如果我们将每篇文章作为训练样本,直接扔进L1正则化的模型,那么可以通过L1的稀疏化性质去掉无关特征,只留下相关特征。从而L1在这里起到了特征选择的作用,也就省去了特征工程这一步,因为特征工程往往还是需要人工干预的,L1的做法则直接让数据说话,避免人工干预。然而,如果模型的特征服从高斯分布,那么从贝叶斯的观点来看,即便特征数远超训练样本数,L2也要优于L1。

    然而,需要注意的是,当相关特征数远大于训练样本数时,无论是L1还是L2,都无法取得很好的效果。

    从上面的观点可以看出,L1似乎总是好于L2,那么L2还有什么存在的价值呢?然而在实际工程中,L1不总是像万金油一样,随处可用。对于上面文本分类的例子,结合我实际的工程经验谈谈L1的弊端。

    在最开始做文本分类的时候,我也是依然毫不犹豫地选择了L1来做特征选择,以此训练出分类模型,但得到的分类模型效果却不尽如人意,训练误差和泛化误差都较高。后来经过分析得知,在进行模型训练时,没有对数据的特征作分析,而盲目地运用L1正则化,从而导致失败。在经过分析后发现,训练数据里的特征很多是共线性的比方说,有几个特征的共线性很高,并且它们对于分类都很重要,这时L1的做法是随机选择其中一个特征,而扔掉其它的特征。试想,如果训练数据中有很多这样类似的特征,那么经过L1正则化后的模型将会失去很多有用的特征,进而导致模型误差较大。这个时候,我们不得不选择L2正则化了,但由于L2正则化在面对大量无关特征并且特征不是由高斯分布产生时,误差依然很大,因此我们需要在训练模型之前,先进行特征选择,然后再用L2正则化,L2正则化的特点是,在面对几个存在共线性的特征时,它会将权值平分给这些特征,从而使得这些有用的特征都得以留下,从而改进了文本分类的准确率。

    也许读者认为,加入了特征工程的L2正则化稍显麻烦,确实是这样的实践中也可以采取L1+L2结合的方式,即elastic net。这种方式同时兼顾特征选择(L1)和权重衰减(L2)。其公式如下

                                                                (6)                                                                                                                                                    

    上式中,t为正则项与L(w)之间的trade-off系数,和之前的描述一致,p是elastic net里独有的参数,它是L1和L2之间的一个trade-off,如果p为0,那么上式退化为L2正则化,如果p为1,那么上式退化为L1正则化。所以当p取值为0到1时(不包含端点),上式兼顾了L1和L2的特点。又由于L1为1范式,L2为2范式,那么elastic net就介于1范式和2范式之间。

     

    参考资料:https://blog.csdn.net/xia_mi123/article/details/70602790

                      https://charlesliuyx.github.io/2017/10/03/%E3%80%90%E7%9B%B4%

                                 E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E4%BB

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  • 数据可视价值秘密

    千次阅读 2017-12-13 15:07:03
    根据互联网数据查看到,15年到16年关于数据可视的信息量比较大,可能也是很多人刚接触到数据可视,我了解的时间跟他们也差不多,从各个平台上都能看到数据可视信息,现在很多网站...数据可视价值得以体现。

    数据可视化的价值秘密

     

     

      根据互联网数据查看到,15年到16年关于数据可视化的信息量比较大,可能也是很多人刚接触到数据可视化,我了解的时间跟他们也差不多,从各个平台上都能看到数据可视化信息,现在很多网站前端或者是后台都有可视化,这样的趋势说明人们越来越重视数据可视化,数据可视化的价值得以体现。

     

    数据可视化的价值

      数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来,实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此,数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。

      图形表现数据,实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。另外,利用可视化技术可以实时监控业务运行状况,更加阳光透明,及时发现问题第一时间做出应对。例如天猫的双11数据大屏实况直播,可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。

    数据可视化的秘密(一):现实中的数据往往很丑

      大部分的数据可视化的教程,都会让你轻松地从一个原始数据集开始。无论你是学习基本的柱状图还是力导向的网络图,

      你的数据都是干净的,经过整理的数据。这些完美的JSON或者CSV文件就像电视里的厨艺节目中的灶台那样干净整洁。而实际上,当你在处理现实中的真正的数据是,你80%的时间得用来搜寻,获取,载入,清洗以及转换你的数据。这样的过程,有时候可以用自动化的工具来完成。

    数据可视化的(秘密)二:真实数据不可替代

      对一个数据集进行清洗和格式化已经很繁琐了,如果你需要设计一个基于多个数据集的可视化呢?比如你需要把公司不同部门的数据进行可视化,

      而这些部门各自有各自的数据库,而且你也没有时间手工把每个数据集进行清洗。这时候,人们的第一想法可能是抓一些Demo的数据来进行可视化。

       数据可视化的秘密(三):需要的时候才用动画

      可视化的设计者经常希望能够在最终设计上加上动画。动画是一种连接数据和变化趋势的非常有用的工具。

      不过动画也常常会导致对你的数据的错误理解。你需要对它会如何影响你的最终效果进行评估,而不是简单地在最后加上动画效果。动画最适合表现的,

      在我们是用数据可视化的时候其实都是数据分析,对于数据分析师、产品、运营、销售来说,数据可视化的价值更加的重要,在看可视化数据的时候能够把握用户使用情况、喜欢什么类型的产品等等信息都能够拿到,进行下一步工作的时候更加明确,使用数据可视化不仅是看数据,也是我们对用户的负责。

      这里把数据可视化的价值秘密分别给大家分享一下,不管你对它有什么样的看法,数据可视化发展已经是触手可及了,在我们的工作、生活中经常出现在我们面前,我已经见怪不怪了,因为我么接受了一次又一次的冲洗,时代的变革让我们的信息量更大,更充实,也让我看到了未来发展方向。

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空空如也

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