众文网1.数据可视化未来的主要应用会是什么
其实在我研究的项目里，可视化还是十分值得重视的，但是东西太少，一篇硕士的毕业论文能被引用50多次不说，内容其实还是上世纪的东西，不得不说可悲，而英文的文献中，内容也偏重技术的讨论，实用性太低了，我都想不通那个MONEYTREE的用处，深深觉得是技术宅在卖萌。
无论是财务金融的数据可视化，还是大数据的可视化，重点都是把专业复杂难以捕捉的内容以直观的方式表达给受众，尤其是缺乏基础门槛较高的内容的。
另外，数据可视化的互动也是发展的主要方向的，毕竟在AIS方面，可视化如果做不到实时追踪或者及时的反馈，其实也就是换个体位的财务报表或者会计账目而已。这部分我看到的东西都比较平民化，缺乏立体或者丰富的东西，我看隔壁专题里就有典型互动式结果内容繁杂没有分层的悲剧例子。
其实，可视化也并非那么高科技的东西，如果宽泛一点，也许一个内容紧凑干货十足的科普视频也可以算作可视化的实例啊。像支付宝里的年度对账单，这东西做得有好有坏，误导的内容多了点，但这确实可视化的应用。
也许，就像我导师说的，可视化没有那么高高在上，完全是个工具而已，用来拉近那些遥不可及的距离。
2.以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量（volumes）？大，指代大型数据集，一般在10TB？规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
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。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
3.信息可视化的基本概述
信息可视化囊括了数据可视化、信息图形、知识可视化、科学可视化以及视觉设计方面的所有发展与进步。在这种层次上，如果加以充分适当的组织整理，任何事物都是一类信息：表格、图形、地图，甚至包括文本在内，无论其是静态的还是动态的，都将为我们提供某种方式或手段，从而让我们能够洞察其中的究竟，找出问题的答案，发现形形色色的关系，或许还能让我们理解在其他形式的情况下不易发觉的事情。不过，如今在科学技术研究领域，信息可视化这条术语则一般适用于大规模非数字型信息资源的可视化表达。
信息可视化致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的手段和方法。可视化的表达形式与交互技术则是利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势，使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。 各种各样数据结构的可视化需要新的用户界面以及可视化技术方法。现在，这已经发展成为了一门独立的学科，也就是“信息可视化”。信息可视化与经典的科学可视化是两个彼此相关的领域，但二者却有所不同。在信息可视化当中，所要可视化的数据并不是某些数学模型的结果或者是大型数据集，而是具有自身内在固有结构的抽象数据。此类数据的例子包括：
1）编译器等各种程序的内部数据结构，或者大规模并行程序的踪迹信息；
2)WWW 网站内容；
3）操作系统文件空间；
4）从各种数据库查询引擎那里所返回的数据，如数字图书馆。
信息可视化领域的另一项特点就是，所要采用的那些工具有意侧重于广泛可及的环境，如普通工作站、WWW、PC机等等。这些信息可视化工具并不是为价格昂贵的专业化高端计算设备而定制的。
信息可视化与可视化分析在目标和技术之间存在着部分重叠。虽然在这两个领域之间还没有一个清晰的边界，但大致有三个方面可以作以区分。科技可视化主要处理具有地理结构的数据，信息可视化主要处理像树、图形等抽象式的数据结构，可视化分析则主要挖掘数据背景的问题与原因。 就目标和技术方法而言，信息可视化与可视化分析论之间存在着一些重叠。当前，关于科学可视化、信息可视化及可视化分析论之间的边界问题，还没有达成明确清晰的共识。不过，大体上来说，这三个领域之间存在着如下区别：
1）科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据（比如，MRI数据、气流）；
2）信息可视化处理的是抽象数据结构，如树状结构或图形；
3）可视化分析论尤其关注的是意会和推理。
4.谁有关于数字可视化的方法与比较的论文或资料呢 急用 谢谢
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5.基于MATLAB的毕业设计有哪些
毕业设计是教学过程的最后阶段采用的一种总结性的实践教学环节。
通过毕业设计，学生可以综合应用所学的各种理论知识和技能，进行全面、系统、严格的技术及基本能力的练习。通常情况下，仅对大专以上学校要求在毕业前根据专业的不同进行毕业设计，对中等专业学校的学生不作要求。
基于MATLAB的毕业设计有：1、基于MATLAB的视图技术分析2、二值图像细化算法研究与实现3、基于MATLAB下的信号分析与处理4、基于matlab的伪彩色处理与研究5、matlab进行小波分析MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。
6.数据分析师和数据挖掘工程师的区别
数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。
1、【数据分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。
2、此岗位重在“分析”，首先要有一定的数据灵敏度和数学底子，知道在什么样的数据规模下，需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法，可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的，SPSS啊，Clementine什么的，如果没有，说句难听的，弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。
3、【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”，所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法，挖掘的工具，或者至少知道在什么平台应该用什么工具，面对什么样的需求应该怎么解。
4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果，大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动，比如BI找你说“我要100年内的明星数据，而且要知道他们每个人在什么年代拍过什么类型的片子”，这时候你就需要做数据采集，加工整理，结果产出。中间可能会加一些数据可视化或者算法工作，但都要求不高。
5、编程底子不错的，适宜做数据挖掘工程师。数学不错有商业头脑的，适宜做数据分析师。
7.如何对一份数据进行分析 论文 知乎
汇调研（专业的第三方市场调研服务提供商）先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架 跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确 如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精 如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程 不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性 这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件； 第六，数据分析报告尽量图表化 这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从； 第七，好的分析报告一定要有逻辑性 通常要遵照：1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也。