由此可見(jiàn)data 可視化的重要性。現(xiàn)在data 可視化的發(fā)展已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，那么以后怎么做data 可視化呢？大數(shù)據(jù)時(shí)代 分析技術(shù)的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程的核心，大數(shù)據(jù)的價(jià)值來(lái)源于分析流程，大數(shù)據(jù)時(shí)代如何把握創(chuàng)業(yè)方向和機(jī)遇大數(shù)據(jù)時(shí)代:如何把握創(chuàng)業(yè)方向和機(jī)遇 1、大數(shù)據(jù)時(shí)代大數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)特。

我們?cè)趯W(xué)習(xí)data 分析的過(guò)程中會(huì)接觸到很多知識(shí)，比如數(shù)據(jù)挖掘，data 分析等等。data 分析中的最后一道工序是data 可視化，data 可視化是data 分析中最簡(jiǎn)單也是最重要的最后一道工序。如果data 可視化，由此可見(jiàn)data 可視化的重要性?，F(xiàn)在data 可視化的發(fā)展已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，那么以后怎么做data 可視化呢？

大數(shù)據(jù)時(shí)代意味著一切都可以數(shù)字化。一般來(lái)說(shuō)，新聞媒體肩負(fù)著監(jiān)測(cè)環(huán)境、傳播信息和改變周?chē)澜绲呢?zé)任。說(shuō)到數(shù)據(jù)新聞，就是data 可視化結(jié)合了傳統(tǒng)意義上的新聞、講述引人入勝的故事的能力和海量數(shù)據(jù)信息的可能性。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的整理匯總和視覺(jué)效果的包裝，進(jìn)而構(gòu)建新聞講述框架，用數(shù)據(jù)可視化為受眾提供直觀或互動(dòng)的閱讀體驗(yàn)，可以大大提高信息傳播效果。

合理獲取數(shù)據(jù)，按需存儲(chǔ)，篩選和分析大數(shù)據(jù)，理性面對(duì)大數(shù)據(jù)的誘惑，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)相輔相成，處理好非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，與硬件保持距離，提高大數(shù)據(jù)的可視化。安全預(yù)防措施至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨的五大挑戰(zhàn)如下:挑戰(zhàn)1:復(fù)雜豐富的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提。然而，我國(guó)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)低于美國(guó)和歐洲，新增數(shù)據(jù)量?jī)H為美國(guó)的7%，歐洲的12%，其中政府和制造業(yè)的數(shù)據(jù)資源積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國(guó)外。

現(xiàn)在幾乎任何規(guī)模的企業(yè)都在無(wú)時(shí)無(wú)刻的產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，但是如何收集和提煉這些數(shù)據(jù)始終是個(gè)問(wèn)題。大數(shù)據(jù)技術(shù)的意義不在于掌握大規(guī)模的數(shù)據(jù)信息，而在于智能處理這些數(shù)據(jù)，從分析中挖掘有價(jià)值的信息，但前提是如何獲取大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)。挑戰(zhàn)二:數(shù)據(jù)挖掘分析建模步入大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們紛紛在談?wù)摯髷?shù)據(jù)，似乎這已經(jīng)演變成了一種新的趨勢(shì)。