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大数据与DataFocus实践 共有 90 个词条内容

1.1 触手可及的数据

    经过三次信息化浪潮的洗礼,将生活的点滴进行数字化记录和存储的现象已经变得司空见惯。将一天中的美好瞬间记录成数字化图片,比如录下小宝宝刚刚学会走路时的可爱影像,或者用Apple Watch记录下心跳,用于开展有规律地运动和饮...[继续阅读]

大数据与DataFocus实践

1.2 数据资产的价值

    大部分人会选择将宝贵的生活记录保存下来,以便空闲的时候回顾精彩人生。这样一年大概会产生100GB的数据,其中大部分是图片、视频或音频。而一个中小型企业组织,每年则会产生1TB的数据,大型企业集团一年的数据增加量甚至会突...[继续阅读]

大数据与DataFocus实践

1.3 大数据可视化的意义

    在过去,很多人或许对数据可视化并没有很直接的观感,因为跟其打交道的数据应用模式无非就是EXCEL或是固定的数据模型或工具。但是随着大数据时代的到来,数据量和数据复杂性增加,模型的复杂性也随之增加。此时对于企业来说,内...[继续阅读]

大数据与DataFocus实践

本章小结

    数据飞速增长是正在发生的事实。人们的生活逐渐步入数字化时代,高度信息化的社会使得人们每天必须消费大量信息。科学研究表明,人类的大脑对图像信息的获取速度远高于数据处理速度,因此数据可视化将成为人类工作生活的基...[继续阅读]

大数据与DataFocus实践

课后习题

    在你的生活中,一定遇到过很多有趣的数据可视化项目,能否举例说明?...[继续阅读]

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2.1 数据结构

    (1) 结构化数据IT系统产生的数据,一般根据数据结构模型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大部分关系型数据库中存储的数据,有着优良的存储结构,我们称之为结构化数据。大部分结构化数据可以简单地用二维形式的...[继续阅读]

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2.2 结构化数据的类型

    结构化数据的字段类型简单来分,可以分为数值型 (Measure) 数据和非数值型(Attribute) 数据。其中,数值型数据是可度量的数据,比如记录的 “学生成绩”或者“销售收入”,可以用来求和,计算平均值、最大值或最小值等。非数值型数据又...[继续阅读]

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2.3 数据科学及过程

    和大多数数据分析业务一样,数据可视化也非常注重科学实践。好的数据分析方法往往能事半功倍。通常,要让数据可视化项目获得成功,分析人员必须分五个步骤 (图2-3)进行:◎定义问题;◎获取数据;◎数据建模;◎探索数据;◎可视化和...[继续阅读]

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本章小结

    本章概述了数据结构的基本知识,介绍了结构化数据的具体类型:存储于二维表中的数值型数据和非数值型数据各自对应着不同的统计计算和数学操作,这是数据可视化的基础。...[继续阅读]

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课后习题

    1.结构化数据一般包括哪几种类型?不同数值类型可以对应哪些统计计算?2.可视化的关键步骤有哪些? 为什么说准确定义数据问题非常重要?...[继续阅读]

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科普知识
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