㈠ 大數據如何給企業創造實際價值
第來一，通過大數據分析，各源行各業都能更快地對變革進行跟蹤，響應全球經濟快速的變化。
第二，在全球金融經濟危機的狀態下，通過數據分析，能夠更好地理解整個經濟危機行為的演變。
第三，能夠更好地滿足大眾和企業服務的需求，而且可以預測市場的變化。
而從大數據利用的方式上，也可產生幾個方面的價值。
首先，大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
其次，要實現大數據整合創新的價值，通過不同渠道的聚集整合，創造新的數據價值。
㈡ 如何用大數據分析創造商業價值
大數據分析是研究大量且多樣的數據集(即大數據)的過程，從而揭示隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用信息，這些信息可幫助公司做出更明智的商業決策。通過專業的分析系統和軟體，大數據分析可以指明商業收益的方向，比如新的機遇，有效的營銷，更好的客戶服務，提高運營效率以及競爭優勢等等。
以下是通過大數據分析將大大受益的十大行業：
1. 銀行和證券
通過網路活動監控和自然語言處理程序，監控金融市場，從而減少欺詐性交易。交易委員會正在使用大數據分析監控股票市場，避免非法交易的發生。
2. 通訊和媒體
同時在多個平台(移動，網路和電視)上實時報道世界各地的事件。媒體的一部分，音樂行業使用大數據關注最新的趨勢，並通過自動調諧軟體創作出流行的曲調。
3. 體育
了解特定地區針對不同活動的收視率模式，並通過分析來監測個人球員和球隊的表現。像板球世界盃，FIFA世界盃和溫布爾頓國際網球錦標賽的體育賽事均有使用大數據分析。
4. 醫療保健
收集公共衛生數據，從而更快地應對個人健康問題，並掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球傳播的狀態。不同國家衛生部門合並使用大數據分析工具，以便在人口普查後進行數據收集。
5. 教育
針對目前快速發展的各種領域，更新和升級相關文獻。世界各地的大學均使用大數據來檢測和追蹤學生和教師的情況，並通過不同科目的出席率分析學生的興趣喜好。
6. 製造業
通過大數據提高供應鏈管理，提高生產率。製造企業使用這些分析工具，確保以最佳方式分配生產資源，從而獲得最大效益。
7. 保險
通過預測分析處理各種業務，從開發新產品到應對索賠。保險公司使用大數據了解需求最大的政策計劃，並產生更多收益。
8. 消費者貿易
預測和管理人員編制以及庫存需求。消費者貿易公司通過會員制度，記錄會員情況從而發展貿易。
9. 交通運輸
制定更好的路線規劃，交通監控和物流管理。主要是政府為了避免交通堵塞而設立的。
10. 能源
通過智能電表減少電氣泄漏，並幫助用戶管理能源使用情況。負荷調度中心使用大數據分析來監測負荷模式，並根據不同的參數分析能源消耗趨勢之間的差異，並節約能源。
㈢ 數據可視化是怎樣創造出來的
數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜的概念、技術和信息。
而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。
數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。
而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於創建一條快速認識數據集的捷徑，並成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。
但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。
面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。
可能要經歷包括數據採集、 數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。
所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。
㈣ 最近有個很奇怪的想法,這個是誰創造的,我們會不會只是某個游戲中npc數據人物,也許很多人不明白我的意思.
LZ你真的很厲害 單獨想就能想出來這樣的結論。建議LZ去看看《摩根·弗里曼帶你一版起穿越蟲洞》。其實LZ的這個權設想是存在的，並且現在科學已經有了模擬人類生活的世界。曾經有一個人提出過這個假說，我們全在一台電腦里，這個電腦具有高度的「智慧」，我們可以進行思考，而上帝也許就坐在電腦前看著我們。關於平行世界也有提出就是有許許多多的人都有這樣的電腦，每個人都是上帝，都有一個世界，構成了所謂的世界線。可現在「電腦「里的人想沖出「」電腦「」看看上帝..確實是十分的諷刺
㈤ 數據可視化是怎樣創造出來的
數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜的概念、技術和信息。
而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。
數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。
而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於創建一條快速認識數據集的捷徑，並成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。
但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。
面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。
可能要經歷包括數據採集、 數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。
所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。
數據可視化在發展過程中，科學和工程領域的應用衍生出了分支：科學可視化——「利用計算機圖形學來創建視覺圖像，幫助人們理解科學技術概念或結果的那些錯綜復雜而又往往規模龐大的數字表現形式」。
在計算機誕生之前，科學的可視化行為就存在。如等高線圖、磁力線圖、天像圖等等。利用計算機的強大運算能力，人類可以使用三維或四維的方式表現液體流型、分子動力學的復雜科學模型。
比如利用經驗數據，科學可視化在天體物理學（模擬宇宙爆炸等）、地理學（模擬溫室效應）、氣象學（龍卷風或大氣平流）模擬人類肉眼無法觀察或記錄的自然現象；利用醫學數據（核磁共振或CT）研究和診斷人體；或者在建築領域、城市規劃領域或高端工業產品的研發過程中發揮重大重用。比如汽車的研發過程中，需要輸入大量結構和材料數據，模擬汽車在受到撞擊時如何變形。在城市道路規劃的設計過程中，需要模擬交通流量。
雖然科學可視化的表現形式對於普通人比較陌生，像粒子系統、散點圖、熱力圖等圖表不接受專業訓練很難看懂。但實際上科學可視化的成果已經滲透到我們生活的每個角落。
90年代初期，信息可視化領域進入人們的視野。用於解決對異質性數據中「抽象」的部分的分析。幫助人們理解和觀察抽象概念，放大了人類的認知能力。
科學可視化和信息可視化的差別比較微妙，因為科學可視化的大部分處理對象都是抽象的概念。在手段和技術上也有大量共同之處。所以邊界比較模糊。
在國外，許多大型企業、科研機構都會有相關部門進行數據可視化研究，如數字圖書館。媒體和政府機構也會對自己掌握的數據進行可視化分析，如犯罪地圖。在互聯網上，那些掌握了大量用戶活動信息、用戶關系網或語料庫的網站，比如digg，friendfeed，flickr或大型電子商務網站等，都有實驗性的可視化項目。可惜在中國在這方面的商用或實驗項目還是比較空白的。
㈥ 創造人工智慧需要用到大數據嗎
人工智慧哪來的智能？所謂智能就是從大數據中學習到內在規律，數據量越大學到的規律就越接近實際，人工智慧的水平就越高，大數據是人工智慧的基礎，沒有大數據就沒有人工智慧。
㈦ 誰能提供一些關於中國當代青少年創造力的數據
學生就是要「學會生」 2006-01-13 22:27:37
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「教育既應提供一個復雜的、不斷變動的世界的地圖，又應提供有助於在這個世界上航行的指南針」。教育的重要作用，是使每一個人「有能力在自己的一生中抓住和利用各種機會，去更新、深化和進一步充實最初獲得的知識，使自己適應不斷變革的世界」。 「學生」二字最根本的含義就是學會生存和發展。對於當代學生來說，一個「生」字自然應該理解為求知與創新，因為不求知無以創新，不創新無以生存。在終身學習的時代，每個人都是學生，生生不息，人類才有希望。 學生就是要「學會生」●孫雲曉 一架小型飛機遭遇罕見的沙塵暴，墜落在茫茫沙漠之中，機身已經撞壞了，機上倖存的人們危在旦夕。 在一望無際的沙漠中心，他們與外界失去了任何聯系，誰也不可能走出這死亡地帶，而機上殘存的水和食物僅能維持幾天。時間一點點過去，死神在一步步逼近。 2005年的五一長假期間，我在欣賞美國電影《鳳凰劫》時，被這突然襲來的災難情節緊緊地揪住了心。這是一群在沙漠中尋找石油的工人，在他們奉命撤離時，卻意外陷入絕境。 令人驚奇的是，一位偶然加入該群體的工人提出一個大膽設想。他說：「咱們造一架飛機吧！機身撞爛了，可以用機尾當機身，照樣可以飛起來，這是咱們脫險的唯一希望！」 大家全愣住了，連那位經驗豐富的飛行員也不相信會成功。的確，那位造飛機的倡議者只造過玩具飛機，誰敢相信他呢？但是，一位寧死也要走出沙漠的工人說：「人總要有點希望才能活下去！」他充滿哲理的話語激起了大家絕地求生的勇氣和信念，他們開始造飛機。盡管很多人將信將疑，可這架機尾改做機身的飛機，最終還是載著他們脫離了險境…… 觀眾們都明白，這是一個虛構的故事，然而都被深深地感染了，因為它揭示了一個極為重要的哲理——人生活在希望中，而希望在創造中。這絕非虛構的道理，這是無數生命奇跡的啟示。 我從這部電影和這個哲理，想到了青少年的學習生活，我願與大家討論一個最普遍又是最深刻的問題：什麼是學生？什麼是學習？我們該引導學生怎樣學習？ 幾乎全世界的人都知道，中國的父母最重視孩子的學習。所以，華人學習成績比較優秀，是全球都公認的事實。實際上，這是一個模糊的印象，或者說是用某些既定標准考量的結果。若不信，請看：在一些有關想像力與創造力的國際比賽中，中國一流中小學派出的選手，參賽成績差不多總是名落孫山。因此，《中國青年報》曾發出驚呼：「中國學生的想像力哪兒去了？」 不久前，由中國青少年研究中心與北京師范大學教育系合作，在全國10個省市對3737名中小學生進行了一次有關中小學生學習的大型調查。我直接參與了那次調查，至今清楚地記得調查的結果：在上課聽講遇到問題當場舉手提問的學生中，小學生佔13．8％，（已經夠少的了！）初中生和高中生居然僅佔5．7％和2．9％！進一步分析，調查者發現，「沒有把握就不舉手」者最多：小學生佔34．8％，初中生佔48．8％，高中生佔42．8％。可是，「知道也不舉手」者中，小學生佔4．5％，初中生佔14．5％，高中生竟佔33．8％！為什麼年齡越高越不敢或不願提問題了呢？專家們認為，年齡越大的學生越怕回答失誤丟面子，他們為了「面子」而選擇沉默。 更值得關注的一組數據是，在表示「喜歡學習」的學生中，小學生僅佔8．4％，初中生佔10．7％，而高中生最低，僅為4．3％！我們同時還發現，小學生以「考大學」為學習目的的人數比例（14％）竟然超過了初中生（8．3％）和高中生（11．1％）。我們在另一項調查中發現，60％以上的城市中小學生的學習動機是扭曲的，而扭曲的學習動機主要來自於過大的學習壓力。 一個是厭倦學習，一個是不敢質疑，這兩大問題成為當代中小學生學習與發展的重大障礙，並有可能對民族性格的形成產生消極影響，值得我們給予高度重視。 知道嗎？最近30年人類積累的知識，相當於過去2000年的總和未來兩年產生的信息量將比過去一萬年還多 這些驚人的數據出自全國政協副主席、中國工程院院長徐匡迪之口。2005年4月21日下午，在中央黨校禮堂，我親耳聆聽這位科學家的激情演講。他介紹說，大型計算機的運算速度之快，已經達到每秒130萬億次，並可能達到每秒300萬億次！在談到對策時，他講得最多的兩個詞就是「創新」和「自主創新」。 我一邊聽一邊想，人類生存的世界已經發生了翻天覆地的變化，我們學習的理念與方式也必須來一場革命！ 也許，正是基於這樣的背景，國際21世紀教育委員會1996年向聯合國教科文組織提交的報告，即《學習：內在的財富》值得格外關注，因為它提供了極為珍貴的教育戰略。該報告最核心的思想是「終身學習」和「教育四大支柱」，而終身學習應建立在全體社會成員都能不斷進行四種學習——學會求知、學會做事、學會共處和學會做人的基礎上。 對於教師與父母來說，應當怎麼做呢？毫無疑問，從觀念到行為都需要發生一些變化。 第一，要使我們的教育觀念現代化。「教育既應提供一個復雜的、不斷變動的世界的地圖，又應提供有助於在這個世界上航行的指南針」。教育的重要作用，是使每一個人「有能力在自己的一生中抓住和利用各種機會，去更新、深化和進一步充實最初獲得的知識，使自己適應不斷變革的世界」。因為，「人既是發展的第一主角，又是發展的終極目標」。 第二，樂學是萬善之源。為此，「同學業失敗現象作斗爭應被視為社會的緊迫需要」。「學校應能對每個學生的潛力形成一個正確的看法」，把「尊重個人的多樣化和特性」當做是一個根本的原則。「教育系統本身不應導致出現排斥現象」，「成功的基礎教育能夠激起繼續學習的慾望」。每個兒童無論他在哪裡，都應使他能夠「以恰當的方式學習科學而且終身成為『科學之友』」。 第三，21世紀最重要的學習是學會並不斷提高運用知識和處理信息的能力。「這種學習更多的是為了掌握認識的手段，而不是獲得經過分類的系統化知識。既可將其視為一種人生手段，也可將其視為一種人生目的」。「作為目的，其基礎是樂於理解、認識和發現」。 第四，人才的概念從資格轉向能力，即綜合素質遠比學歷、職稱等資格重要。「能力則是每個人特有的一種混合物，它把通過技術和職業培訓獲得的嚴格意義上的資格、社會行為、協作能力、首創能力和冒險精神結合在一起」。「交往能力、與他人共事的能力、管理和解決沖突的能力越來越重要」。而這些「的確不一定是持有最高文憑的人獨具的能力」。 第五，培養健康人格永遠是教育的核心任務和根本使命。因此，應當警惕「世界因技術發展而非人化」。「教師的巨大力量在於做出榜樣」。「發展的目的在於使人日臻完善；使他的人格豐富多彩……來承擔各種不同的責任」。教育的基本原則，「應當促進每個人的全面發展，即身心、智力、敏感性、審美意識、個人責任感、精神價值等方面的發展」。 第六，學校與家庭應當建立起密切而牢固的合作關系。「家庭是一切教育的第一場所，並在這方面負責情感和認識之間的聯系及價值觀和准則的傳授」。「家長與教師之間必須進行真正的對話，兒童的協調發展要求學校教育和家庭教育互相補充」。 試想一下，有什麼人會不喜歡上述的教育？在這樣一種充滿人文關懷並且活力無限的教育中，怎麼會有厭學者？怎麼會有失敗者？因為它激發出了人的認知需要，即獲得知識與能力的需要，而這種需要恰恰是每個人最重要最穩定的內在的學習動力。 中國人民大學附屬中學是一所充滿創造力的學校，究其原因，就是不斷給學生提供機會。1999年，該校一批學生參與了中國科學院的一項重大科研項目——人類基因組測序的研究。機會自然難得，矛盾也接踵而來。由於研究需要的時間長，與期末考試發生了沖突。讓學生們萬萬想不到的是，劉彭芝校長聽取了大家的意見之後，果斷地宣布：「既然全力以赴攻科研對你們成長更為有利，那就搬到郊外的實驗室去吧。課不用上了！期末考試免了！」這一個決定解放了學生，並被以後的事實證明其意義非同尋常。後來，這些學生的研究論文獲得全國青少年科技創新大賽一等獎，多名學生考入劍橋、耶魯、清華、哥倫比亞等著名大學，踏上了科學研究之路。 我想起江西九江陳忠教授的話：「學生學生，是要學會生，不是學會死啊！」我完全贊同他的觀點，「學生」二字最根本的含義就是學會生存和發展。對於當代學生來說，一個「生」字自然應該理解為求知與創新，因為不求知無以創新，不創新無以生存。在終身學習的時代，每個人都是學生，生生不息，人類才有希望。
㈧ 數據可視化是怎樣創造出來的
我多次被炫目的數據可視化或信息可視化震驚，在我知道這些圖片背後的數據來源和創造歷程
後，更是為之詫異不止。它涉足制圖學、圖形繪制設計、計算機視覺、數據採集、統計學、圖解技術、數型結合以及動畫、立體渲染、用戶交互等。相關領域有影像
學、視知覺。空間分析、科學建模等。
這是創造性設計美學和嚴謹的工程科學的卓越產物。用極美麗的形式呈現可能非常沉悶繁冗的數據，其表現和創作過程完全可以稱之為藝術。所以我翻譯了來自SM
上的3篇數據可視化和信息圖形的文章，主要是鑒賞並提供一些參考資料。我盡量查找了每張數據圖表背後的背景，添加了標注和說明，希望那個幫助讀者更深入地
理解這些圖表所呈現的含義，而不僅僅是停留於對「好看」的贊嘆上。這些圖片不會說話，但它們比文字和語言都更為有力。
數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜的概念、技術和信息。
而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。
數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，
人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據
可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。
而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於創建一條快速認識數據集的捷徑，並成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。
但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。
面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。
可能要經歷包括數據採集、
數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然
後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染
方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。
所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。
數據可視化在發展過程中，科學和工程領域的應用衍生出了分支：科學可視化——「利用計算機圖形學來創建視覺圖像，幫助人們理解科學技術概念或結果的那些錯綜復雜而又往往規模龐大的數字表現形式」。
在計算機誕生之前，科學的可視化行為就存在。如等高線圖、磁力線圖、天像圖等等。利用計算機的強大運算能力，人類可以使用三維或四維的方式表現液體流型、分子動力學的復雜科學模型。
比如利用經驗數據，科學可視化在天體物理學（模擬宇宙爆炸等）、地理學（模擬溫室效應）、氣象學（龍卷風或大氣平流）模擬人類肉眼無法觀察或記錄的自然現
象；利用醫學數據（核磁共振或CT）研究和診斷人體；或者在建築領域、城市規劃領域或高端工業產品的研發過程中發揮重大重用。比如汽車的研發過程中，需要
輸入大量結構和材料數據，模擬汽車在受到撞擊時如何變形。在城市道路規劃的設計過程中，需要模擬交通流量。
雖然科學可視化的表現形式對於普通人比較陌生，像粒子系統、散點圖、熱力圖等圖表不接受專業訓練很難看懂。但實際上科學可視化的成果已經滲透到我們生活的每個角落。
90年代初期，信息可視化領域進入人們的視野。用於解決對異質性數據中「抽象」的部分的分析。幫助人們理解和觀察抽象概念，放大了人類的認知能力。
科學可視化和信息可視化的差別比較微妙，因為科學可視化的大部分處理對象都是抽象的概念。在手段和技術上也有大量共同之處。所以邊界比較模糊。
在國外，許多大型企業、科研機構都會有相關部門進行數據可視化研究，如數字圖書館。媒體和政府機構也會對自己掌握的數據進行可視化分析，如犯罪地圖。在互
聯網上，那些掌握了大量用戶活動信息、用戶關系網或語料庫的網站，比如digg，friendfeed，flickr或大型電子商務網站等，都有實驗性的
可視化項目。可惜在中國在這方面的商用或實驗項目還是比較空白的。
數據可視化的開發和大部分項目開發一樣，也是根據需求來根據數據維度或屬性進行篩選，根據目的和用戶群選用表現方式。同一份數據可以可視化成多種看起來截然不同的形式。
有的可視化目標是為了觀測、跟蹤數據，所以就要強調實時性、變化、運算能力，可能就會生成一份不停變化、可讀性強的圖表。
有的為了分析數據，所以要強調數據的呈現度、可能會生成一份可以檢索、互動式的圖表
有的為了發現數據之間的潛在關聯，可能會生成分布式的多維的圖表。
有的為了幫助普通用戶或商業用戶快速理解數據的含義或變化，會利用漂亮的顏色、動畫創建生動、明了，具有吸引力的圖表。
還有的圖表可以被用於教育、宣傳或政治，被製作成海報、課件，出現在街頭、廣告手持、雜志和集會上。這類圖表擁有強大的說服力，使用強烈的對比、置換等手
段，可以創造出極具沖擊力自指人心的圖像。在國外許多媒體會根據新聞主題或數據，僱用設計師來創建可視化圖表對新聞主題進行輔助。
說了那麼多，大家都可以感受到數據可視化所應用價值，其多樣性和表現力吸引了許多從業者，而其創作過程中的每一環節都有強大的專業背景支持。無論是動態還
是靜態的可視化圖形，都為我們搭建了新的橋梁，讓我們能洞察世界的究竟、發現形形色色的關系，感受每時每刻圍繞在我們身邊的信息變化，還能讓我們理解其他
形式下不易發掘的事物。
我通過翻譯這系列的文章，為數據可視化的創造力所折服，也為其所能誕生和發展的背景環境所感嘆。希望國內能有更多的跨領域人才的教育背景，能有發展實驗性項目的環境，設計師們能擁有更多的創造力和專業素養，永遠保持好奇心和敏感。
㈨ 是誰發明（創造）了網路
互聯網創始人試水博客 紀念互聯網發明15年
互聯網創始人Tim Berners-Lee在互聯網發明15周年紀念日的時候開始推出了自己的博客專欄。據techtree.com網站報道，Berners-Lee是在1989年首次提出互聯網的建議的。當時，他是位於日內瓦的歐洲核研究組織(CERN)的雇員。這個提議當時沒有得到批准。然而，Berners-Lee努力研究這個計劃，於1990年聖誕節的時候在CERN製作出了第一個網路瀏覽器。15年後，Berners-Lee在他第一篇發表的286個字的網路日誌中寫道，他對於互聯網作為一種「出版媒體」迅速騰飛感到很奇怪。他指出，允許訪問者提出自己的意見的在線日誌--搏客和允許訪問者修改其看到的網站內容的wikis是有區別的。而且，搏客和wikis將越來越受歡迎。Berners-Lee表示，搏客和wikis的流行使他感到他當時並沒有想到人們需要一個創新的空間。他現在開設搏客專欄的理由就是找個機會使用搏客工具。如果說Berners-Lee所說的人們需要一個創新的空間在互聯網上已經實現了的話， Google、雅虎、eBay和亞馬遜的成功故事表明互聯網上還能賺到錢。
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互聯網發明人獲千年技術獎 獎金100萬歐元
2004年04月16日 09:22 計算機世界網
計算機世界網消息 互聯網的發明人、英國教授蒂姆·伯納斯－李15日被芬蘭技術基金會授予「千年技術獎」。這是芬蘭技術基金會首次頒發該獎項。
今天，World WildWeb（萬維網）的發明者TimBerners-Lee獲得了100萬歐元（123萬美元）的獎勵，這是他從自己一項讓其他無數人變得富有的發明中獲得的最大獎勵。
Berners-Lee今年48歲，被芬蘭科技獎勵基金在芬蘭城市Espoo舉行的典禮上提名為世界最大科技獎項-千年科技獎的頭名獲得者。
Berners-Lee在1991年的時候發明了萬維網，他的這項發明讓世界從此易於獲得信息，並引發了人們工作和交流方式的革命。
當無數的網路公司在20世界90年代後期爭相上市的時候，這些公司的創建人也趁著互聯網的投資泡沫成為了百萬富翁。
Berners-Lee在他1999年的論文集「網上沖浪」中說道，他也曾考慮過創業，但計算以後他覺得這個計劃過於冒險。後來，像Netscape和Microsoft這樣的公司填補了市場的空隙。
大多數人可能都難以叫出這位互聯網建築師的名字，他錯過了將其在技術方面的貢獻及時套現的機會，而只是在MIT領著學術界的平均工資。
相反地，他一直致力於擴展互聯網的應用，把它當作一種自由表達和全球合作的工具。目前他領導著一個叫做萬維網聯盟（WorldWildWeb Consortium, W3C）的非營利團體，目的是提高Web的功能。
㈩ 數據分析師可以創造什麼價值
主要有以下幾個方面的價值：
一為產品經理服務，國內產品經理不懂數據分析，而新專產品的競爭情報屬分析、產品敏捷測試等都需要數據分析師幫助完成，後期產品迭代優化還是需要數據分析師採集用戶行為、習慣、評價等數據來完成；
二是為運營服務，產品運營中的用戶流量、促銷、顧客關系管理等需要數據分析師幫助完成；三是公司數據制定和標准建設、各部門數據打通，數據化管理等工作需要數據分析師完成；
四是數據情報和數據預測為高層服務。
從以上四個方面看商業分析能力和業務知識能力就顯得尤為重要，這個時候是考驗分析師的業務理解能力及通過數據為企業解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力。可以考慮進這方面專業的公司，或者運氣好碰到有經驗的老師帶你一段時間，像我運氣不錯剛進了決明就碰到了老師帶我，進步的很快，所以現在基本把這一套搞得很熟練了。