瞭解大數據的特色、來源與數據呈現方式

一.分析所採用數據的來源有哪些？

1.國家相關部門統計信息主要包括央行、銀監會、證監會、國家統計局、政府網、互聯網絡信息中心發佈的數據統計信息（如經過統計局發佈的數據得知春運的客流人數）

2.第三方機構統計數據，主要包括天貓大數據、搜數網、統計網、數據堂、淘寶指數、百度指數、艾瑞諮詢、知網數據、萬方數據等第三方機構發佈的數據統計信息或研究報告。（如春節大數據:消費首破萬億 最佳伴手禮竟是教輔書?中的數據獲取）

二.大數據的呈現方式有哪些？

1.面積&尺寸可視化對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不一樣指標對應的指標值之間的對比。

如春節人口遷徙大數據報告！中

 

 

2.

地域空間可視化當指標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們通常會選擇用地圖爲大背景。 這樣用戶能夠直觀的瞭解總體的數據狀況，同時也能夠根據地理位置快速的定位到某一地區來查看詳細數據

如

3.顏色可視化

經過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的經常使用方法，用戶一眼看上去即可總體的看出哪一部分指標的數據值更突出。

如

4.概念可視化經過將抽象的指標數據轉換成咱們熟悉的容易感知的數據時，用戶便更容易理解圖形要表達的意義。

 5.圖形可視化在咱們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展示，更便於用戶理解圖表要表達的主題。

三.大數據的特色是什麼？對思惟方式有何影響?

1.大量化

大數據的特徵首先就體現爲「大」，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就能夠知足不少人的需求，然而隨着時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至如今的PB、EB級別。隨着信息技術的高速發展，數據開始爆發性增加。社交網絡（微博、推特、臉書）、移動網絡、各類智能工具，服務工具等，都成爲數據的來源。淘寶網近4億的會員天天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶天天產生的日誌數據超過300TB。迫切須要智能的算法、強大的數據處理平臺和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

2.快速化

普遍的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。任何形式的數據均可以產生做用，目前應用最普遍的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平臺都會經過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關係弱，就須要人工對其進行標註。

3.多樣化

大數據的產生很是迅速，主要經過互聯網傳輸。生活中每一個人都離不開互聯網，也就是說天天我的天天都在向大數據提供大量的資料。而且這些數據是須要及時處理的，由於花費大量資本去存儲做用較小的歷史數據是很是不划算的，對於一個平臺而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月以內，再遠的數據就要及時清理，否則代價太大。基於這種狀況，大數據對處理速度有很是嚴格的要求，服務器中大量的資源都用於處理和計算數據，不少平臺都須要作到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優點。

4.價值化

 

這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於經過從大量不相關的各類類型的數據中，挖掘出對將來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並經過機器學習方法、人工智能方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提升生產效率、推動科學研究的效果。

 

思惟方式的變化

《大數據時代》做者舍恩伯格認爲，大數據時代，人們的思惟方式會發生以下三個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成所有數據；第二，因爲是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類經過對大數據的處理，放棄對因果關係的渴求，轉而關注相關關係。

這樣我想起一樣出自舍恩伯格的理論：「執迷於精確性是信息缺少時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用於傳統數據庫的。若是不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都沒法利用，只有接受不精確性，咱們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶」。就像流浪地球中MOSS所說

讓人類永遠保持理智，確實是一種奢求

星巴克的選址是基於大數據分析而造成的一套獨特的選址系統而決定的，效用至關明顯。可是不少伴隨着星巴克的店，該旺仍是旺，該倒仍是倒。在西方混沌學看來經濟系統由千百萬計的個體和組織（大數據）的相互做用所決定，而每個個體和組織又涉及到數以千計的商品和數以萬計的生產過程，所以，個體行爲並不是是一種孤立的存在，僅僅完備地認識個體的行爲並不能使咱們掌握整個經濟系統的演化狀態。

固然，這並不表明咱們排斥大數據的重要價值，以及它的模型化運用，可是咱們要充分重視商業世界的複雜性和隨機性，破除單靠大數據得天下的迷思，也就是避免線性、簡單、物理的純計算機式思惟方式，重視不可計量的、感性的、本質的、價值判斷的人腦思惟方式，並在這兩者間尋找到較佳的融合方式。

  簡單的輸入輸出編程練習

 源代碼以下

a = input('請輸入一個名字：')
b = input('請輸入另外一個名字：')
c = input('再輸入一個名字：')

print('拿激光筆射{}的兇手找到了，微博名是{}，本名{}'.format(a,b,c))

 輸出結果以下：