怎么样的大数据可视化效果图才算好看，直观 对于大数据可视化效果图的问题，我理解的题主的问题分两方面：1、好看2、直观那么关于大数据可视化效果图的这个问题，我们就可以分两部分来说了。一、好看其实好看很容易达到，一方面需要合理安排dashboard（仪表盘）中的布局，另一方面需要好看的设计和配色。比如我们之前一位同事做过的她个人的健身数据分析。通过一张仪表盘，就全面展示出了她近期的健身状况。那么这其中的整体配色就和背景一致，图形选用的颜色也在一个色系，整体看起来就很舒服。（此图用 Yonghong Z-Suite 制作）二、直观其实这点看似很容易，很多人认为把数据用图表展示出来就很直观了，其实不然。《用图表说话》里有这样一个例子，正好可以很清晰的说明这个问题。大多数人在看了这个图表后，都会把注意力集中到西部地区，从而认为图表的主题是“西部地区几乎占有近半的利润”。但是，那不一定是制图者希望你注意的地方。他或她可能会希望你注意“北部地区产生了最小的利润份额”。所以使用现在这个标题，就有被误解的风险，因而把标题改成“北部地区利润产值最小”，或者把北部地区用不同颜色标出来。就可以减小这一风险，使读者把注意力集中到我们希望他注意的数据上。那从这张图中，。
什么是大数据时代 随着云时代的来临，大数2113据5261(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》4102的分析师团1653队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”—Volume，Variety，Value，Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著。
大数据在我们日常生活中的应用？ 大数据在我们日常生活中的应用，大数据正在以不可阻拦的磅礴气势，与当代同样具有革命意义的最新科技进步如纳米技术、生物工程、全球化等一起，揭开人类新世纪的序幕。。
