光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析
光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析
光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。
”一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。
尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。
不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。
大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。
换句话说就是它提供了参考点。
有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。
这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。
收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。
这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。
尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。
举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。
他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。
这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。
他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。
Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。
通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。
但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。
接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。
一、航线星云关于洞察截止到2012年1月，开源网站上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。
通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。
同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。
大数据可视化培训 55 个实用的大数据可视化分析工具_光环大数据培训
大数据可视化培训 55 个实用的大数据可视化分析工具_光环大数据培训大数据可视化培训_55个实用的大数据可视化分析工具。
光环大数据认为，大数据时代，数据可视化技术在现今是一个新兴领域，有越来越多的发展、研究等数据可视化分析，在诸如美国这些国家不断被需求。
企业获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。
主流编程工具包括以下三种类型：从艺术的角度创作的数据可视化，比较典型的工具是Processing.js，它是为艺术家提供的编程语言。
从统计和数据处理的角度，R语言是一款典型的工具，它本身既可以做数据分析，又可以做图形理。
介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，D3.js是一个不错的选择。
像D3.js这种基于Javascript的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息，那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢？此时就需要倚仗大数据可视化（BDV）工具。
因此，笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具，这些工具中不乏有适用于NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、甘特图、流程图、金融图表、工控图表、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。
下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧！一、ExcelExcel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
大数据培训_四种类型的数据分析模式_光环大数据培训
大数据培训_四种类型的数据分析模式_光环大数据培训优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。
大数据+时代，就选光环大数据！1. 描述型：发生了什么?这是最常见的一种。
在业务中，它向分析师们提供业务的重要衡量标准的概览。
一个例子是每月的利润和损失账单。
类似地，分析师可以获得大批客户的数据。
了解客户(如，30%的客户是自雇型)的地理信息也可认为是“描述型分析”。
充分利用可视化工具能增强描述型分析所带来的信息。
2. 诊断型：为什么会发生?这是描述型分析的下一步难题。
通过评估描述型数据，诊断分析工具使得分析师们能够深入分析问题的核心原因。
大数据培训这么火的原因有很多。
设计良好的商业信息dashboard整合了时间序列数据(譬如，在多个联系时间点上的数据)的读入、特征的过滤和钻入功能，能够用于这类分析。
3. 预测型：可能发生什么?预测型分析主要是进行预测。
某事件在将来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是估计事情可能发生的某个时间点，这些都可以通过预测模型完成。
大数据培训这么火的原因有很多。
预测模型通常运用各种可变数据来作出预测。
数据成员的多样化与可能预测的目标是相关联的(如，人的年龄越大，越可能发生心脏病，我们可以说年龄与心脏病风险是线性相关的)。
随后，这些数据被放在一起，产生分数或预测。
在一个充满不确定性因素的世界里，能够预测允许人们作出更好的决定。
预测模型在很多领域都被用到。
4. 指导型：我需要做什么?在价值和复杂度上，下一步就是指导性模型。
指导性模型基于发生了什么、为什么会发生以及一系列“可能发生什么”的分析，帮助用户确定要采取的最好的措施。
很显然，指导性分析不是一个单独的行为，实际上它是其他很多行为的主导。
交通应用是一个很好的例子，它帮助人们选择最好的回家路线，考虑到了每条路线的距离、在每条路上的速度、以及很关键的目前的交通限制。
另一个例子是生成考试时间表，不让任何学生的时间表发生冲突。
大数据可视化培训 数据分析师的可视化审美_光环大数据培训
大数据可视化培训数据分析师的可视化审美_光环大数据培训光环大数据培训了解到，如果最终呈现出来的结果没有人能够理解，多个部门辛辛苦苦吭哧吭哧加班加点昏天黑地没日没夜苦哈哈地做出来的分析结果郑重地交到大boss手上，换来的只是一句：“这TM是什么玩意?”数据分析工作不仅是收集和分析数据，最重要的是要将其提交给最终用户，然后让他们依据分析结果进行决策，采取行动。
数据可视化便是让数据分析工作“一发入魂”的临门一脚。
很多数据分析师在平面设计或交互设计方面并没有什么造诣，甚至可能审美也有问题，这说明什么?他们很可能做出了最好的分析工作，结果满分，过程完美，但是在做数据化呈现时对自己的审美水平过度自信，最终呈现出一个战五渣水平的可视化作品。
数据哥总结了12条数据可视化的基本原则，希望能抢救抢救数据分析师的可视化审美。
1.把满足受众需求放在首位任何数据可视化作品，其设计的终极目的就是满足观察对象的理解需求和信息需求。
因此，你必须确切地知道你的受众群体主要是何方神圣以及他们可能想从你的作品中得到的答案。
2.选择图表类型要走心上帝并非平等，苍天未必有眼，不是所有的汉子都能长到一米八。
图表也一样，并不是所有图表都是平等的，有些图表会比其他图表能更好地展示信息。
此外，展示不同的信息需要用不同的图表类型，不要拘泥于某几种图表。
3.不要局限于模板PowerPoint并不只是用来编辑、播放PPT的，它是迄今为止最受欢迎的可视化工具之一，但PowerPoint中内置的一些模板可能并不会让你的数据得到更好的展现。
虽然保持可视化作品尽可能简洁总不会错，但如果真的去尝试一下别的数据可视化工具，你就会发现原来真的可以用数据讲故事。
送上一句扎心的话：People who often use PowerPoint, usually have no power and no point4.确保作品简洁想看到什么?然后再决定如何呈现数据。
要确保只提供最有用的相关信息，并以最明晰的方式展现。
光环大数据可视化培训告诉你什么是数据可视化_光环大数据培训
光环大数据可视化培训告诉你什么是数据可视化_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，5个典型实例告诉你：什么是数据可视化大数据时代，数据是非常重要的，怎样把它的重要之处就展示出来是我们需要掌握的，这就是光环大数据小编本文要讲的重点：数据可视化。
通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。
必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。
(一)谈谈数据可视化人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
但是，并非所有的数据可视化是平等的。
那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。
(二)什么是数据可视化?数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。
文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。
用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。
数据可视化可以是静态的或交互的。
几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。
交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。
感到兴奋了吗?让我们来看一些不错的交互和静态数据可视化的例子。
(三)5个交互数据可视化的实例(1)世界上的语言这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。
一共有2678种。
这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。
这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。
大数据学习教程_光环大数据培训
大数据学习教程_光环大数据培训大数据学习教程，大数据技术包含的内容概述？非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。
大数据技术的具体内容？分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）分布式程序设计（包含：Apache Pig或者Hive）分布式文件系统（比如：Google GFS）多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）集成开发环境（比如：R-Studio）程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）调度协调架构工具（比如：Apache Aurora）机器学习（常用的有Apache Mahout 或H2O）托管管理（比如：Apache Hadoop Benchmarking）安全管理（常用的有Gateway）大数据系统部署（可以看下Apache Ambari）搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）多种数据库的演变（MySQL/Memcached）商业智能（大力推荐：Jaspersoft ）数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）大数据处理算法（10大经典算法）大数据中常用的分析技术？A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、神经网络、神经分析、优化、模式识别、预测模型、回归、情绪分析、信号处理、空间分析、统计、模拟、时间序列分析大数据未来的应用趋势预测？每个人健康和生活都需要的个性化建议；企业管理中的选择和开拓新市场的可靠信息来源；社会治理中大众利益的发现与政策满足。
下面举出光环大数据的大数据可视化教程的课纲供大家参考下：第一阶段本阶段为大数据可视化分析的基础技术，主要讲解了UI设计、HTML5、CSS、JavaScript、jQuery框架、bootstrap框架，此阶段课程虽然是基础课程，但是需要熟练掌握，学好CSS 是网页外观的重要一点，CSS可以帮助把网页外观做得更加美观。
大数据所带来的五大业务成果_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据所带来的五大业务成果_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金1.积极主动&猜测需要：企业机构面对着越来越大的竞争压力，它们不仅必要获取客户，还要懂得客户的需要，以便晋升客户体验，并成长长久的关系。
客户经由过程分享数据，低落数据利用的隐私级别，希冀企业能够或许懂得他们，形成响应的互动，并在所有的接触点供给无缝体验。
为此，企业必要辨认客户的多个标识符，并将其整合为一个单独的客户ID。
由于客户越来越多地利用多个渠道与企业互动，为此必要整合传统数据源和数字数据源来懂得客户的行为。
别的，企业也必要供给情境相干的及时体验，这也是客户的希冀。
2. 缓冲危险&减少讹诈：平安和讹诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威逼的滥用。
高效的数据和分析才能将确保最佳的讹诈预防程度，晋升全部企业机构的平安：威慑必要建立有用的机制，以便企业疾速检测并猜测讹诈运动，同时辨认和跟踪肇事者。
将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的猜测性讹诈倾向模型，将确保在被及时威逼检测流程触发后能够或许及时做出响应，并自动发出警报和做出响应的处置。
数据管理和高效和透明的讹诈事件报告机制将有助于改良讹诈危险管理流程。
别的，对全部企业的数据停止集成和关联能够供给统一的跨不同营业线、产物和交易的讹诈视图。
多类型分析和数据基础能够供给更准确的讹诈趋向分析和猜测，并猜测未来的潜在操作方式，确定讹诈审计和调查中的漏洞。
3.供给相干产物：产物是任何企业机构生存的基石，也通常是企业投入最大的领域。
产物管理团队的作用是辨识推动创新、新功能和办事计谋路线图的成长趋向。
经由过程对个人公布的想法和观点的第三方数据源停止有用整理，再停止响应分析，能够赞助企业在需要发生变化或开辟新技巧的时刻坚持竞争力，并能够或许加速对市场需要的猜测，在需要发生以前供给响应产物。
4. 共性化&办事：公司在处置结构化数据方面仍旧有些费劲，并必要疾速应答经由过程数字技巧停止客户交互所带来的不稳定性。
大数据可视化培训_了解数据可视化_光环大数据培训
大数据可视化培训_了解数据可视化_光环大数据培训数据可视化是指将数据以视觉的形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。
通过观察数字、统计数据加以转换获得清晰的结论并不是一件容易的事。
而人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，因此使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相关性，而这些内容在其他呈现方式下可能难以被发现。
可视化可简明地定义为：通过可视表达增强人们完成某些任务的效率。
近几年选择参加大数据培训的越来越多。
任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成，概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。
下面分别从数据可视化的价值、什么是好的可视化、数据可视化难在哪里、可视化过程中的注意事项、单个图表的构建过程几个方面聊聊数据可视化。
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。
大数据越来越火，参加大数据培训是必然趋势。
好的数据可视化数据可视化能做到简单、充实、高效、兼具美感就是好的可视化：简单点说好的数据可视化和好的产品是一样，都有友好的用户体验，不能让人花了时间又看得一头雾水，甚至被误导得出错误的结论。
大数据培训公司 光环大数据_大数据可视化的最新动态
大数据培训公司光环大数据_大数据可视化的最新动态数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息。
基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。
先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式动画在台式电脑、笔记本电脑或平板电脑、智能手机等移动设备上创建图形桌面。
根据调查，表1显示了数据可视化的好处。
对于可视化有以下几点建议大数据是大容量、高速度并且数据之间差异很大的数据集，因此需要新的处理方法来优化决策的流程。
大数据的挑战在于数据采集、存储、分析、共享、搜索和可视化[5]1、“所有数据都必须可视化”：不要过分依赖可视化，一些数据不需要可视化方法来表达它的消息。
2、“只有好的数据才应该做可视化”：简便的可视化可以便于找到错误就像数据有助于发现有趣的趋势一样。
3、“可视化总是能做出正确的决定”：可视化并不能代替批判性思维。
4、“可视化将意味着准确性”：数据可视化并不着重于显示一个准确的图像，而是它可以表达出不同的效果。
常规数据可视化方法许多传统的数据可视化方法经常被使用，比如表格、直方图、散点图、折线图、柱状图、饼图、面积图、流程图、泡沫图表等以及图表的多个数据系列或组合像时间线、维恩图、数据流图、实体关系图等。
此外，一些数据可视化方法经常被使用，却不像前面那些使用的广泛，它们是平行坐标式、树状图、锥形树图和语义网络等。
平行坐标被用于绘制多维度个体数据。
平行坐标在显示多维数据时是非常有用的。
图1就是平行坐标;树状图则是一种有效的可视化层次结构方法。
每个子矩形的面积代表一个测量，而它的颜色常被用来代表另一个测量的数据。
图2显示了一个选择流媒体音乐和视频的树状图，是在一个社交网络社区获得的数据;锥形树图是另一种显示分层数据的方法，如三维空间中的组织体，它的树枝是锥生长的形式;语义网络是一个表示不同概念之间的逻辑关系的图形。
它生成有向图，组合节点或顶点，边或弧，并在每个边上做标记。
光环大数据培训_ 13个应用案例 讲述最真实的大数据故事
光环大数据培训_13个应用案例讲述最真实的大数据故事光环大数据培训机构，大数据改变的那些行业大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。
然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。
现在就让我们从下面十三个鲜明的大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事。
这是大数据在生活中实现应用的情况，也许能改变一个企业的运营，甚至改变一个行业未来的走势与发展。
1、电视媒体大数据应用案例之电视媒体——对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上有开发者开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序——RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。
该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
2、社交网络大数据应用案例之社交网络——数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括Hadoop战略部署。
几年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。
而现在，其俨然成为一个工程强国。
LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。
不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。
它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。
3、医疗行业疗保健内容分析预测的首个客户。
大数据可视化之美_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据可视化之美_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金马云已经说过，“互联网还没搞明晰的时辰，移动互联来了；移动互联还没搞明晰的时辰，大数据来了。
”大数据的使用真实早已渗入渗出到人们生涯中的各个方面：亚马逊使用大数据爲客户保举商品信息，阿里用大数据树立了小微金融效劳集团，而google更是谋划用大数据接纳天下??当下，很多行业都末尾增长对大数据的需求。
大数据时期不只处置着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。
不知不觉中，数据可视化已经普及我们生涯的每个角落，终究浅显用户屡屡更关心效果的展示。
伴随去岁尾baidu舆图采用LBS定位春运的可视化大数据，就惹起了学界抵消息创新和大数据可视化的热议。
就拿我们手中的智能手机来讲吧，它既是一款数据搜集对象，同时也是一个多媒体的数据可视化展示平台；如今的音讯播报也愈来愈多的用到数据图表，静态演示且立体化的出现报导内容；影视剧和电子游戏频仍出现的数据可视化元素，无疑让作品的科技与未来感加倍丰满；教诲与科普方面则是数据可视化更大的使用范畴，人们末尾对单调守旧的报告办法落空兴致，等候加倍直观、高效的信息出现情势，数据可视化恰恰补充了这项需求。
在智能手机、平板电脑和车载电脑等平台日渐普及的当下，新的交互伎俩将会成爲数据可视化的趋向。
接上去，我们就来探求一下大数据处置的末了一环：大数据可视化技术。
可视化谋划创造数据之美数据可视化来源于1960年计算机图形学，那时辰人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，可以或许将数据的各类属性和变量出现出来。
跟着计算机硬件的生长，人们创建更冗杂范围更大的数字模型，于是乎生长了数据搜集配备和数据保存配备，而此时也需求更初级的计算机图形学技术及方法来创建这些范围庞大的数据集。
跟着数据可视化平台的拓展，使用范畴的增长，表示情势的赓续变卦，和增长了诸如及时静态结果、用户交互使用等，数据可视化像一切新兴观念异常界线赓续扩展。
凑合一个对大数据一无所知的人来讲，让数据完成可视化不过是对使用者懂得大数据最方便快捷的方法了，这样一来，大数据可以或许更切近用户的使用习气和使用需求，就像我们开车行驶在公路上，凑合交通指示牌的各类标识代表的寄义了如指掌，从而可以或许精确抵达目的地异常，在某种意义上大数据可视化也是这个道理。
光环大数据培训班 常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训
光环大数据培训班常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，如果您的hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。
有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。
如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。
具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。
项目一：数据整合称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。
这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。
有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
“企业级数据中心”通常由HDFS 文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。
未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。
销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样)。
真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。
许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。
许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython笔记本作为前端。
项目二：专业分析许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。
这些往往是令人难以置信的特定领域，如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。
在过去，这种专业的分析依赖于过时的，专有的软件包，无法扩大数据的规模经常遭受一个有限的功能集(大部分是因为软件厂商不可能像专业机构那样了解的那么多)。
光环大数据培训_大数据经典案例与谬误
光环大数据培训_大数据经典案例与谬误光环大数据培训机构，1 纸牌屋案例提到大数据在互联网视频领域的商业应用，业界曾经流传着这样一个谎言——通过分析3000万北美用户观看视频的行为数据，发现凯文.斯派西、大卫.芬奇和英剧《纸牌屋》3个关键词的受众存在交集，由此预测将三种元素结合在一起的片子将会大火特火，因此成功推出这部剧集。
事实上，翻拍英剧《纸牌屋》的创意来自制片方MRC公司。
当时这家电影公司正准备转型拍摄电视剧，并打算用自己手里积攒的电影资源大干一场，碰巧公司的一位实习生在飞机上看了这部英国旧剧集。
也就是说，促使《纸牌屋》诞生的决定性因素根本就不是“大数据”，而是影视圈里永恒的关键词——“资金”和“人脉”。
2 啤酒尿布案例“啤酒与尿布”案例是大数据营销的一个神话，据媒体称是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例。
根据大数据发现的相关性，沃尔玛决定把尿布和啤酒摆在一起出售，这个奇怪的举措使尿布和啤酒的销量双双增加。
按理说，这个了不起的发现应该给所有超市带来启示，大家都应纷纷效仿才对，可实际上，如果我们到超市去认真观察一下，就会发现根本没有类似的物品摆放，相近的都很少。
追溯这宗噱头十足的新闻的根源，调查者已经证明，这个江湖传说只是数据分析公司的经理人虚构出来的故事。
3 怀孕的女高中生案例一个更为耸动的大数据案例是“怀孕的女高中生”。
据说Target百货公司通过大数据模型建立“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠产品的广告寄发给顾客。
《纽约时报》甚至报道了Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他的高中生女儿怀孕了。
但在这个成功的营销事件的背后，是这些优惠广告只是随机的发送给用户，其中大量收到优惠广告的妇女并非孕妇，当然她们只是把广告扔进垃圾桶，不会为此闹上门找Target公司理论。
检视另外一些著名的大数据案例案例，我们已经知道波士顿市“颠簸的街道”项目失败了，谷歌流感趋势预测也失败了。
光环大数据大数据分析培训 分享新的数据分析方法_光环大数据培训
光环大数据大数据分析培训分享新的数据分析方法_光环大数据培训信息时代，能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿，而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。
像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司，都在不断囤积数据，因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。
但仅仅囤积数据是不够的。
你需要熟练地筛选、全盘了解数据湖中溢出的所有数据。
只有这样，你才能通过这些数据，做出更好的决策，打造更智能的产品。
然而，在拥挤不堪、投资过剩的数据分析市场上，供应商为了卖出自己的产品不断放出烟雾弹，想要穿过烟雾看到“真相”，却是一大难事。
以下五点，是未来数据分析市场可能的走向，仅供参考。
1. BI迁移到应用程序在过去的20年里，我们见证了一场革命。
不是一夜之间发生的那种，而是逐渐发生的，缓慢的，可能很多人没有注意到。
BI(商业智能)正走向死亡。
或者更准确地说，BI正在进行着彻头彻尾的改变。
每年，用户都在通过他们使用的应用程序——比如HubSpot、SalesForce和MailChimp ——进行更多的分析。
分析正在迁移到业务应用程序的结构中。
从本质上讲，业务应用程序正在获取它们自己的分析接口，根据它们的数据和用例进行定制。
这种集成和自定义使得其分析接口比深奥的、复杂的通用BI更容易被用户接受。
随着B2B应用程序开始在数据智能产品上展开竞争，这一趋势将会继续下去。
2. 编译器超越分析引擎历史上，数据分析有两种提供方式：通过预计算，或者通过分析引擎。
分析引擎，如Spark和Tableau的数据引擎，负责执行所需的计算，以回答关于组织数据的关键问题。
现在，这个领域出现了一个新的玩家：分析编译器。
分析编译器可以灵活地将计算部署到不同的基础设施。
分析编译器的例子包括现在大火的TensorFlow，它可以将计算部署到GPU或CPU等。
编译器比分析引擎灵活得多，因为它们可以进行数据处理，而且我们可以将它们进行转换，以在不同的基础设施中运行(在数据库中，在Spark中，在GPU中，等等)。
光环大数据培训 高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib _光环大数据培训
光环大数据培训高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib _光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。
本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战，为什么要使用Matplotlib，并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤。
对于新手来说，进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧。
Python 有很多不同的可视化工具，选择一个正确的工具有时是一种挑战。
例如，即使两年过去了，这篇《Overview of Python Visualization Tools》是引导人们到这个网站的顶级帖子之一。
在那篇文章中，我对matplotlib留下了一些阴影，并在分析过程中不再使用。
然而，在使用诸如pandas，scikit-learn，seaborn 和其他数据科学技术栈的python工具后，觉得丢弃matplotlib有点过早了。
说实话，之前我不太了解matplotlib，也不知道如何在工作流程中有效地使用。
现在我花时间学习了其中的一些工具，以及如何使用matplotlib，已经开始将matplotlib看作是不可或缺的工具了。
这篇文章将展示我是如何使用matplotlib的，并为刚入门的用户或者没时间学习matplotlib的用户提供一些建议。
我坚信matplotlib是python数据科学技术栈的重要组成部分，希望本文能帮助大家了解如何将matplotlib用于自己的可视化。
为什么对matplotlib都是负面评价？在我看来，新用户学习matplotlib之所以会面临一定的挑战，主要有以下几个原因。
首先，matplotlib有两种接口。
第一种是基于MATLAB并使用基于状态的接口。
第二种是面向对象的接口。
为什么是这两种接口不在本文讨论的范围之内，但是知道有两种方法在使用matplotlib进行绘图时非常重要。
光环大数据培训_大数据应用案例 德国世界杯夺冠、福建智慧旅游
光环大数据培训_大数据应用案例德国世界杯夺冠、福建智慧旅游光环大数据培训机构，文章从德国世界杯夺冠、福建智慧旅游、携程商业智能3个大数据应用案例中，以应用背景、数据源、图说场景、实现途径、应用效果5个视角去看待大数据在银行的应用状况。
案例一：解析德国队世界杯夺冠的秘密：大数据分析应用背景：2014 巴西世界杯，德国队再享冠军荣光。
而帮助德国队获胜的“ 秘密武器” 之一，正是在悄然影响绿茵场强弱较量的“ 大数据” 。
美国媒体评论称，“ 大数据” ，堪称德国队的“ 第十二人” 。
大数据已经被应用到预测比赛结果中，又如大数据当被运用到球队的日常训练上，甚至能成为在比赛中克敌制胜的秘密武器。
数据源:球队数据：球员运动捕捉数据、 FIFA 排名、过往战绩、近期表现、球员身价、赌球赔率、国家经济、球场选择、裁判国籍、球衣选择、阵型选择、交通工具数据等。
图说场景：实现路径：德国足协与 SAP 公司合作，“ 私家定制” 了一款名为“MatchInsights” 的足球解决方案，这款数据分析系统首先通过摄像头、传感器等工具捕捉到球员跑动速度、位置、控球时间、防御范围、动作细节等大量数据，并传入数据库，随后，基于 SAP HANA 平台运行的分析工具可迅速对这些数据进行后台分析处理。
在短短 10 分钟内，10 名球员用 3 个球进行训练，可产生超过 700 万个可供分析的数据点，而 SAP 数据分析平台完全可对这些数据实现实时处理。
德国队教练可以迅速评估比赛状况、每个球员的特点和表现，球员的防守范围，对方球队的空挡区等信息。
通过这些信息，教练可以更有效地对球员上场时间、位置、技战术等情况优化配置，以提升球队表现。
应用效果：中击败阿根廷，捧走“ 大力神” 。
足球运动正在从体力和技术等为核心的竞争，转变为财力，智力以及科技能力的综合抗衡。
案例二：福建省旅游局清新福建智慧旅游云集群平台应用背景：大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合大数据，以调配旅游服务资源的功能。
可视化篇 R可视化map图_光环大数据培训
可视化篇 R可视化map图_光环大数据培训1环境配置下载对应系统及版本的R软件，下文环境为win64的R根据提示安装R即可，过程不会太复杂此次用到的包为REmap，路径我写好了，只需运行R，依次输入：Install.packages(“devtools”)此时会谈出一个界面，选择china即可，下载完成后，再输入：Library(devtools)Install_github(“Lchiffon/REmap”)，稍等片刻下载完成后，再输入：library(REmap)配置完成注意：1.如果安装devtools包过程提示没有digest包error，则再输入install.packages(“digest”)，再重复上述3过程2.REmap包简介REmap包是R与echart的对接，在R里调用echart的api直接作图，函数特征更加简单明了，绘图过程更方便快捷，但缺点是若要更加个性化绘图，需要手动修改REmap包源码，而该部分对于没有javascript/css/html基础的人比较晦涩难懂remapH函数：该函数主要用于绘制热力效果图，如在地图上绘制不同密度的热力效果remapC函数：该函数主要用于绘制分块区域热力，如在地图上显示不同省份热力效果remapB函数：该函数主要基于百度地图背景，可作迁徙，通勤效果图markLineControl，markPointControl，get_theme这三个函数主要用于控制在map图上打点，画线，以及主题的各种样式，如颜色，效果，粗细等。
3.Map图绘制—热力图remapH函数，函数各参数如下：remapH(data, maptype = 'china', theme =get_theme("Dark"), blurSize = 30, color = c('blue'), minAlpha = 0.05, opacity = 1, )data为要传入的数据，数据为三列，第一列为lon(经度)，第二列为lat(维度)，第三列为prob(密度/概率)maptype为要绘制的地图类型，可选有：”china”，”world”或中国各省份名字theme为绘制的地图主题类型，可由get_theme函数传入，get_theme在下面会详解blurSize为热力效果的泛化范围，可调整热力点中心的扩散程度color为热力的渐变颜色minAlpha为热力点的展示阈值，对应data中的prob列，作图时各点密度会对比minAlpha，以凸显不同密度所展示的不同热力分布opacity为透明度，调整热力图的透明度get_theme函数，函数各参数如下：get_theme(theme = "Dark", lineColor = "Random", backgroundColor = "#1b1b1b", titleColor = "#fff", borderColor = "rgba(100,149,237,1)", regionColor = "#1b1b1b", labelShow = T, pointShow = F, pointColor ="gold" )theme为主题，设置该参数后无需设置get_theme里其他参数，可选有”Dark”、”Sky”、”blue”和”none”四种，当设置get_theme其他参数时，需将该参数设置为”none”lineColoe为线条颜色，对应为map图里面迁徙线条的颜色backgroundColor为图片的背景色，支持16进制颜色输入，也支持rgb()函数和rgba()titleColor为标题的颜色，设置同上borderColor为地图中各省、市边界颜色labelShow为是否展示各省、市名字，设置为True时展示pointShow为是否展示各省会，城市所在点，设置为True时展示pointColor设置上述点的颜色热力图绘制：过程代码library(REmap)options(remap.js.web=T)data<-read.csv(file="C:/Users/yangcheng/Desktop/cityvaluetop10.csv",header=T)theme1 <- get_theme(theme = "none", lineColor ="white", backgroundColor = "white", titleColor = "#fff", borderColor = "blue", regionColor = "grey", labelShow = T, pointShow = F, pointColor ="gold" )remapH(data, maptype = 'china',theme = theme1, blurSize = 70, color = "red", minAlpha= 10, opacity = 1, )注意：options(remap.js.web=T)是将结果保存在工作目录下，避免R关掉后图片被删除，当前工作目录可通过getwd()函数得到，复制后粘贴到”我的电脑”地址栏回车可看到，结果为html网页格式。
光环大数据可视化培训怎么样_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据可视化培训怎么样_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金光环大数据可视化培训怎么样？光环大数据认为，在大数据时代，数据可视化分析发挥的作用越来越明显了，大数据可视化分析人才需要懂得数据分析，需要能够掌握数据分析基本原理与有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中，对于展开数据分析起着至关重要的作用。
大数据可视化培训哪家好？光环大数据可视化培训怎么样？1、光环大数据可视化培训的讲师实力：一线开发人员对于靠谱的培训机构来说，讲师是最核心的竞争力。
在光环大数据讲师都是有着多年实践经验的一线开发人员，在互联网行业都有丰富的项目经验。
他们了解企业最需要的技能和最流行的开发框架。
所有培训师的教学模式都不是照本宣科，而是结合实际应用授课。
2、前沿的课程设置互联网技术更新迭代很快，大数据分析技术也概莫能免。
大家在学习之前可以通过专业渠道了解大数据分析课程主要涉及的各方面内容，并进行对比，看是否合理。
谨防学习了过时、落伍的技术，误人误己光环大数据大数据课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！3、标准的学员录取准则正规的培训机构对报名者肯定有一定的筛选原则，并不是“来着不拒”，交钱就收。
而筛选并不只是考察学员的基础，更多的是对学员的逻辑思维、学习能力、学习态度、求学欲望以及所学专业等方面进行综合评估测试，确定是否适合学习大数据分析。
开放、共享、协作是互联网的精神所在，也是大数据等基于互联网的技术所应秉持的理念。
大数据的特点就包括大量、多样，而数据壁垒只会导致“数据孤岛”和“数据烟囱”的形成，对强调“大”的大数据而言，甚是尴尬。
“社会公共服务数据采集存在瓶颈”“大数据的存储应用尚未形成合力”“各行业大数据发展不平衡且相互隔离”“大数据产业发展的协同工作机制还不健全”“数据孤岛情况严重，数据整合能力不足”对于目前我国大数据发展中存在的问题，很多关注大数据产业发展的代表委员都提到了数据隔离问题。
光环大数据_深度学习培训_深度学习在图像超清化的应用
光环大数据_深度学习培训_深度学习在图像超清化的应用日复一日的人像临摹练习使得画家能够仅凭几个关键特征画出完整的人脸。
同样地，我们希望机器能够通过低清图像有限的图像信息，推断出图像对应的高清细节，这就需要算法能够像画家一样“理解”图像内容。
至此，传统的规则算法不堪重负，新兴的深度学习照耀着图像超清化的星空。
其对应的高清图像，中间为算法生成结果。
这是4倍超清问题，即将边长扩大为原来的4倍。
得益于硬件的迅猛发展，短短几年间，手机已更新了数代，老手机拍下的照片在大分辨率的屏幕上变得模糊起来。
同样地，图像分辨率的提升使得网络带宽的压力骤增。
如此，图像超清化算法就有了用武之地。
对于存放多年的老照片，我们使用超清算法令其细节栩栩如生；面对网络传输的带宽压力，我们先将图像压缩传输，再用超清化算法复原，这样可以大大减少传输数据量。
传统的几何手段如三次插值，传统的匹配手段如碎片匹配，在应对这样的需求上皆有心无力。
深度学习的出现使得算法对图像的语义级操作成为可能。
本文即是介绍深度学习技术在图像超清化问题上的最新研究进展。
深度学习最早兴起于图像，其主要处理图像的技术是卷积神经网络，关于卷积神经网络的起源，业界公认是Alex在2012年的ImageNet比赛中的煌煌表现。
虽方五年，却已是老生常谈。
因此卷积神经网络的基础细节本文不再赘述。
在下文中，使用CNN（Convolutional Neural Network）来指代卷积神经网络。
CNN出现以来，催生了很多研究热点，其中最令人印象深刻的五个热点是：深广探索：VGG网络的出现标志着CNN在搜索的深度和广度上有了初步的突破。
结构探索：Inception及其变种的出现进一步增加了模型的深度。
而ResNet的出现则使得深度学习的深度变得“名副其实”起来，可以达到上百层甚至上千层。
内容损失：图像风格转换是CNN在应用层面的一个小高峰，涌现了一批以Prisma 为首的小型创业公司。
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光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。
”一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。
尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。
不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。
大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。
换句话说就是它提供了参考点。
有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。
这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。
收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。
这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。
尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。
举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。
他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。
这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。
他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。
Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。
通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。
但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。
接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。
一、航线星云关于洞察截止到2012年1月，开源网站上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。
通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。
同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。
圆点或圆圈代表航空公司，连线的粗细和远近则反映两个航空公司之间的相似性;连线越粗或越短则代表两家航司服务的城市越相似。
图表中有几组航空公司，直观地表现了它们所服务的地理区域。
这张图表中的关键洞察当然地是航空公司之间的相似性甚至是重叠，它们是中国的南航和东航、阿联酋航空和卡塔尔航空、英航和汉莎航空、美航和达美航空;我们可以从中看出这些公司之间的竞争关系。
瑞安航空则通过服务与汉莎航空和英航存在潜在协力的城市占据了一个利基市场;比起意大利或汉莎等其他的欧洲航司，法国航空则与美国联航等美国航空公司更为相似，这也许可以解释为联合品牌效应。
本质上说，这是一张多维的韦恩图，用一种简明扼要的方式揭示了不同主体间的复杂关系。
总的来说，这张图表揭示了不同航司之间的相似性和竞争情况，有利于发掘潜在的合作关系、增加市场份额和市场覆盖面。
这项技术可以通过不同参与者之间的相同变量，用于分析任何生态系统。
分析技术这张可视化图表通过Aster App中心生成，运用到了关联挖掘的分析技术，研究上下文中各条目的共现关系。
其中关联挖掘的算法是协同过滤，它作用于航线和城市数据，并将数据当做零售篮子数据。
也就是说，篮子代表城市，而航空公司则是条目。
两个航司之间的相似性由相似性得分确定，计分的原则是比较各个航司独有的航线以及同时运营的航线。
之后再将这些成对的相似性得分当做连线的权重，再把各个航司当做节点，共同输入可视化仪器当中，运用具有模块上色技术的force-atlas算法，最终生成出这张美丽的图表。
二、Calling Circles关于洞察我们无论何时何地都在使用手机并且产生出非常大量的资料，这些资料代表了我们每天的行为及活动。
我们与其他人的每通电话及简讯都对应到我们的社会关系、商业活动以及更广泛的社群互动并且形成了许多复杂互相联结的通话圈。
这个资料视觉化图表是从行动电话使用者的通话模式资料所制作的。
每个点都代表一个使用者拨出的手机号码，愈大的点就代表这个号码被拨打愈多次。
每条两点之间的线都代表着从一个号码拨打到另一个号码。
每个行动电话使用者都会有一种独特的通话模式，这种模式可以用来发展适合的话费方案并且可以用来定义或预测他/她的行为。
举例来说，当一个使用者正要从现在的行动电话服务商转换到另一个服务商时，我们可以从网内及网外发现两个类似的通话模式。
使用到的资料只从在几秒钟的时间取得。
从图表的左上角可以看到许多大回圈，这些回圈表示短时间内这些号码被拨打了许多次。
可以推测这些号码有可能是机器，像是自动答录机、互动式语音应答(IVR) 系统、安全系统或警报。
人类不可能在短时间拨出这么多电话。
这些电话会先放置在一个分开的群组，后续的分析就可以集中在个人使用者的通话模式上。
分析技术我们利用图表来达成资料视觉化，虽然在调整版面格式的参数与传统展示图表不同。
有一个常见的问题就是这些互连的图表通常在短时间就会变成非常巨大且因为庞大的互动次数导致几乎不可能被视觉化。
从一个高度连结的图表里选出一段范例是一个困难的问题，因为我们需要决定忽略哪些连结。
在这个例子里，我们取用来自非常短的时间的资料来达到一个可以呈现的资料范围。
资料格式就相对简单，拨话号码、收话号码、拨话时间、通话时间。
我们先利用机器学习(machine-learning) 来对资料作分群然后再利用Aster Lens 来展示图表。
三、互联网络关于洞察这一匿名可视化报告用于支持一家Telco运营商分析住宅Telco线路。
该项目旨在确定线路与网络硬件性能之间的关联，此类关联可能影响到客户体验。
点(节点)代表Telco网络上的DSLAM(数字用户线接入复用器)。
DSLAM提供了一项重要服务，能够影响客户呼叫体验;它们可将客户线路连接到主网络。
DSLAM服务级别有多项测量指标，例如衰减、比特率、噪声容限和输出功率，并可针对每条线路整合至三个性能类别。
紫色节点显示具备卓越性能的DSLAM，橙色显示具备出色性能的DSLAM,白色显示性能较差的DSLAM。
在图表中，仅少数DSLAM体验到了高质量服务(紫色)。
这些 DSLAM 在同一建筑中与主网络基础设施共置，由于靠近中央网络中枢，从而带来了优质服务。
大多数客户实现了出色体验(橙色)，同时我们发现城市郊区存在服务较差(白色)的DSLAM。
当客户获得可变网络质量时，客户体验和满意度会受到很大影响。
Telco的主要目标是确保客户获得一致的体验，即使是那些身处主城市外部的用户也不例外。
此图表确定了每个提供可变服务级别的 DSALM;以出色(橙色)和较差(白色)簇之间共享的节点表示。
借助这一数据，Telco现在能够调查和优化可变DSLAM。
这一西格玛可视化报告使用内建分析和在Teradata Aster平台内发现的可视化创建而成。
收到的数据来自整个城市的住宅线路，其属性包括衰减、比特率等。
我们对这些属性进行了整合，以确定表明客户网络体验的性能等级。
这些簇构成了关性和回归分析的基础，以确定在不同因素下网络性能的变化，这些因素包括：线路技术和长度、调制解调器类型和配置、DSLAM、卡技术、地理位置等。
该西格马可视化图表仅显示了整体分析的一部分，即DSLAM与网络性能间的联系。
四、综合数据库(IDW)淘金热关于洞察欢迎来到“中介大数据”的世界。
在这个世界里，讽刺地是，大数据将被用于降低成本和优化大数据本身。
如果你可以看到一个大型的综合数据库(IDW)里面，你会发现那是一个由数百万相互关联的数据元素和对象交织成的巨大网络。
在一个综合数据库每天加载数据时，成百上千的对象将在一个微小却精心设计的处理链上相互作用，并将越加相互关联紧密。
在此过程中，数据被转化、整合，并生成出最终的用户视图和报告。
那很棒，但是，如果你想要缩减数据库加载时间，优化分析生态系统中的数据存储，或者想转到一个双活性系统时，那该怎么办呢?首创“元数据科学家”保罗.丹瑟提出了这一无名的可视化方法。
在Teradata 数据库一个很大的产品持续近20年的发展历史中，这个可视化第一次显示出数据对象网络的完全复杂性。
金点(节点)显示数据库对象，灰线(边缘)显示他们相互的依赖性，因此我们可以看见那些微小而相互关联的过程链。
大块密集群体是核心的、整合的数据结构，外侧疏散的岛屿则是集市。
可视化让我们能够看到，所有微小的过程链都是相互依赖，且按顺序排列的。
因此，它就是优化IDW最好的工具。
其图表可以被用来决定双活性选择，并能在没有依赖风险下，针对数据库对象顺序进行细节设计和部署。
该可视化还可以揭露出大量各种各样的非正式遗产“提取转换与加载”模式(ETL)，这些模式对优化新的加载和转换程序十分的异常与危险。
分析方法据定义语言”(DDL)。
其对象均起始于Teradata数据库层次结构中的一个根。
每个定义作为候补参考对象被搜索，并匹配一个模式，然后在内存中依据一个完整的数据库对象进行验证。
一旦确定有效，“顶点”或者“节点”与“边缘”关系将会被加入“有向非循环图”对象中。
另外，一个对象列表也会输出指定一个有效的顺序部署。
顺序是通过“拓补排序法”在图上决定的。
有效的顺序部署有很多种。
Teradata系统配置的加载最小化，利用Java应用在客户端进行文本模型匹配和图形处理。
五、Branch社区之树关于洞察这张可视化图表被用于帮助开发和分析Qlik的开源程序员社区Branch，这个社区被设计成为一个互动性开放式的探索导航平台，而这个新的应用使得访客得以发现关于网站中用户、项目和它们之间关系的新含义。
这张图表可以用来理解这个网络社区的社会动态，也能了解每个个体用户的行为。
为了加深理解、获取洞察，关于相似性、类目、浏览量、评论和公司的元数据都被反映在这张图表中。
图中的圆点代表不同的项目，其大小代表浏览量的多少，这使得我们可以方便快速地发现那些最受欢迎的项目。
节点还反映了项目的参与者及评论的多少，使我们能够直观地看到不同项目中合作程度的高低。
图中的圆点按照产品类目进行聚合并着色;圆点之间的连线则代表项目之间就相似程度和用户群的联系。
图中最大的两个点集标识了Qlik社区对于可视化拓展的关注;此外还有七个中等大小、五个小型的点集，向我们展示了这个社区的发展空间。
浅蓝色的线条连接着每个类目中的相似项目以及Qlik的两个主要可视化类目;绿色的连线给出了一个令人惊讶的信息：大多数贡献者倾向于跨越整个产品谱系开发项目，这也印证了Qlik分析平台的威力。
分析方法这张网络可视图利用Qlik Sense生成。
图中数据利用Kimono APIs从Qlik Branch 网站中收集，并被存到Sense的储存器中。
图中的分析主要关注哪些是已经公开的信息，之后也许会整合其他的网络分析技术。