㈠ 大数据如何给企业创造实际价值
第来一，通过大数据分析，各源行各业都能更快地对变革进行跟踪，响应全球经济快速的变化。
第二，在全球金融经济危机的状态下，通过数据分析，能够更好地理解整个经济危机行为的演变。
第三，能够更好地满足大众和企业服务的需求，而且可以预测市场的变化。
而从大数据利用的方式上，也可产生几个方面的价值。
首先，大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
其次，要实现大数据整合创新的价值，通过不同渠道的聚集整合，创造新的数据价值。
㈡ 如何用大数据分析创造商业价值
大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程，从而揭示隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件，大数据分析可以指明商业收益的方向，比如新的机遇，有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争优势等等。
以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业：
1. 银行和证券
通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时在多个平台(移动，网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。
8. 消费者贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。
㈢ 数据可视化是怎样创造出来的
数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。
而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。
但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。
面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。
可能要经历包括数据采集、 数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。
所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。
㈣ 最近有个很奇怪的想法,这个是谁创造的,我们会不会只是某个游戏中npc数据人物,也许很多人不明白我的意思.
LZ你真的很厉害 单独想就能想出来这样的结论。建议LZ去看看《摩根·弗里曼带你一版起穿越虫洞》。其实LZ的这个权设想是存在的，并且现在科学已经有了模拟人类生活的世界。曾经有一个人提出过这个假说，我们全在一台电脑里，这个电脑具有高度的“智慧”，我们可以进行思考，而上帝也许就坐在电脑前看着我们。关于平行世界也有提出就是有许许多多的人都有这样的电脑，每个人都是上帝，都有一个世界，构成了所谓的世界线。可现在“电脑“里的人想冲出“”电脑“”看看上帝..确实是十分的讽刺
㈤ 数据可视化是怎样创造出来的
数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。
而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。
但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。
面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。
可能要经历包括数据采集、 数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。
所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。
数据可视化在发展过程中，科学和工程领域的应用衍生出了分支：科学可视化——“利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式”。
在计算机诞生之前，科学的可视化行为就存在。如等高线图、磁力线图、天像图等等。利用计算机的强大运算能力，人类可以使用三维或四维的方式表现液体流型、分子动力学的复杂科学模型。
比如利用经验数据，科学可视化在天体物理学（模拟宇宙爆炸等）、地理学（模拟温室效应）、气象学（龙卷风或大气平流）模拟人类肉眼无法观察或记录的自然现象；利用医学数据（核磁共振或CT）研究和诊断人体；或者在建筑领域、城市规划领域或高端工业产品的研发过程中发挥重大重用。比如汽车的研发过程中，需要输入大量结构和材料数据，模拟汽车在受到撞击时如何变形。在城市道路规划的设计过程中，需要模拟交通流量。
虽然科学可视化的表现形式对于普通人比较陌生，像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受专业训练很难看懂。但实际上科学可视化的成果已经渗透到我们生活的每个角落。
90年代初期，信息可视化领域进入人们的视野。用于解决对异质性数据中“抽象”的部分的分析。帮助人们理解和观察抽象概念，放大了人类的认知能力。
科学可视化和信息可视化的差别比较微妙，因为科学可视化的大部分处理对象都是抽象的概念。在手段和技术上也有大量共同之处。所以边界比较模糊。
在国外，许多大型企业、科研机构都会有相关部门进行数据可视化研究，如数字图书馆。媒体和政府机构也会对自己掌握的数据进行可视化分析，如犯罪地图。在互联网上，那些掌握了大量用户活动信息、用户关系网或语料库的网站，比如digg，friendfeed，flickr或大型电子商务网站等，都有实验性的可视化项目。可惜在中国在这方面的商用或实验项目还是比较空白的。
㈥ 创造人工智能需要用到大数据吗
人工智能哪来的智能？所谓智能就是从大数据中学习到内在规律，数据量越大学到的规律就越接近实际，人工智能的水平就越高，大数据是人工智能的基础，没有大数据就没有人工智能。
㈦ 谁能提供一些关于中国当代青少年创造力的数据
学生就是要“学会生” 2006-01-13 22:27:37
大 中 小
“教育既应提供一个复杂的、不断变动的世界的地图，又应提供有助于在这个世界上航行的指南针”。教育的重要作用，是使每一个人“有能力在自己的一生中抓住和利用各种机会，去更新、深化和进一步充实最初获得的知识，使自己适应不断变革的世界”。 “学生”二字最根本的含义就是学会生存和发展。对于当代学生来说，一个“生”字自然应该理解为求知与创新，因为不求知无以创新，不创新无以生存。在终身学习的时代，每个人都是学生，生生不息，人类才有希望。 学生就是要“学会生”●孙云晓 一架小型飞机遭遇罕见的沙尘暴，坠落在茫茫沙漠之中，机身已经撞坏了，机上幸存的人们危在旦夕。 在一望无际的沙漠中心，他们与外界失去了任何联系，谁也不可能走出这死亡地带，而机上残存的水和食物仅能维持几天。时间一点点过去，死神在一步步逼近。 2005年的五一长假期间，我在欣赏美国电影《凤凰劫》时，被这突然袭来的灾难情节紧紧地揪住了心。这是一群在沙漠中寻找石油的工人，在他们奉命撤离时，却意外陷入绝境。 令人惊奇的是，一位偶然加入该群体的工人提出一个大胆设想。他说：“咱们造一架飞机吧！机身撞烂了，可以用机尾当机身，照样可以飞起来，这是咱们脱险的唯一希望！” 大家全愣住了，连那位经验丰富的飞行员也不相信会成功。的确，那位造飞机的倡议者只造过玩具飞机，谁敢相信他呢？但是，一位宁死也要走出沙漠的工人说：“人总要有点希望才能活下去！”他充满哲理的话语激起了大家绝地求生的勇气和信念，他们开始造飞机。尽管很多人将信将疑，可这架机尾改做机身的飞机，最终还是载着他们脱离了险境…… 观众们都明白，这是一个虚构的故事，然而都被深深地感染了，因为它揭示了一个极为重要的哲理——人生活在希望中，而希望在创造中。这绝非虚构的道理，这是无数生命奇迹的启示。 我从这部电影和这个哲理，想到了青少年的学习生活，我愿与大家讨论一个最普遍又是最深刻的问题：什么是学生？什么是学习？我们该引导学生怎样学习？ 几乎全世界的人都知道，中国的父母最重视孩子的学习。所以，华人学习成绩比较优秀，是全球都公认的事实。实际上，这是一个模糊的印象，或者说是用某些既定标准考量的结果。若不信，请看：在一些有关想像力与创造力的国际比赛中，中国一流中小学派出的选手，参赛成绩差不多总是名落孙山。因此，《中国青年报》曾发出惊呼：“中国学生的想像力哪儿去了？” 不久前，由中国青少年研究中心与北京师范大学教育系合作，在全国10个省市对3737名中小学生进行了一次有关中小学生学习的大型调查。我直接参与了那次调查，至今清楚地记得调查的结果：在上课听讲遇到问题当场举手提问的学生中，小学生占13．8％，（已经够少的了！）初中生和高中生居然仅占5．7％和2．9％！进一步分析，调查者发现，“没有把握就不举手”者最多：小学生占34．8％，初中生占48．8％，高中生占42．8％。可是，“知道也不举手”者中，小学生占4．5％，初中生占14．5％，高中生竟占33．8％！为什么年龄越高越不敢或不愿提问题了呢？专家们认为，年龄越大的学生越怕回答失误丢面子，他们为了“面子”而选择沉默。 更值得关注的一组数据是，在表示“喜欢学习”的学生中，小学生仅占8．4％，初中生占10．7％，而高中生最低，仅为4．3％！我们同时还发现，小学生以“考大学”为学习目的的人数比例（14％）竟然超过了初中生（8．3％）和高中生（11．1％）。我们在另一项调查中发现，60％以上的城市中小学生的学习动机是扭曲的，而扭曲的学习动机主要来自于过大的学习压力。 一个是厌倦学习，一个是不敢质疑，这两大问题成为当代中小学生学习与发展的重大障碍，并有可能对民族性格的形成产生消极影响，值得我们给予高度重视。 知道吗？最近30年人类积累的知识，相当于过去2000年的总和未来两年产生的信息量将比过去一万年还多 这些惊人的数据出自全国政协副主席、中国工程院院长徐匡迪之口。2005年4月21日下午，在中央党校礼堂，我亲耳聆听这位科学家的激情演讲。他介绍说，大型计算机的运算速度之快，已经达到每秒130万亿次，并可能达到每秒300万亿次！在谈到对策时，他讲得最多的两个词就是“创新”和“自主创新”。 我一边听一边想，人类生存的世界已经发生了翻天覆地的变化，我们学习的理念与方式也必须来一场革命！ 也许，正是基于这样的背景，国际21世纪教育委员会1996年向联合国教科文组织提交的报告，即《学习：内在的财富》值得格外关注，因为它提供了极为珍贵的教育战略。该报告最核心的思想是“终身学习”和“教育四大支柱”，而终身学习应建立在全体社会成员都能不断进行四种学习——学会求知、学会做事、学会共处和学会做人的基础上。 对于教师与父母来说，应当怎么做呢？毫无疑问，从观念到行为都需要发生一些变化。 第一，要使我们的教育观念现代化。“教育既应提供一个复杂的、不断变动的世界的地图，又应提供有助于在这个世界上航行的指南针”。教育的重要作用，是使每一个人“有能力在自己的一生中抓住和利用各种机会，去更新、深化和进一步充实最初获得的知识，使自己适应不断变革的世界”。因为，“人既是发展的第一主角，又是发展的终极目标”。 第二，乐学是万善之源。为此，“同学业失败现象作斗争应被视为社会的紧迫需要”。“学校应能对每个学生的潜力形成一个正确的看法”，把“尊重个人的多样化和特性”当做是一个根本的原则。“教育系统本身不应导致出现排斥现象”，“成功的基础教育能够激起继续学习的欲望”。每个儿童无论他在哪里，都应使他能够“以恰当的方式学习科学而且终身成为‘科学之友’”。 第三，21世纪最重要的学习是学会并不断提高运用知识和处理信息的能力。“这种学习更多的是为了掌握认识的手段，而不是获得经过分类的系统化知识。既可将其视为一种人生手段，也可将其视为一种人生目的”。“作为目的，其基础是乐于理解、认识和发现”。 第四，人才的概念从资格转向能力，即综合素质远比学历、职称等资格重要。“能力则是每个人特有的一种混合物，它把通过技术和职业培训获得的严格意义上的资格、社会行为、协作能力、首创能力和冒险精神结合在一起”。“交往能力、与他人共事的能力、管理和解决冲突的能力越来越重要”。而这些“的确不一定是持有最高文凭的人独具的能力”。 第五，培养健康人格永远是教育的核心任务和根本使命。因此，应当警惕“世界因技术发展而非人化”。“教师的巨大力量在于做出榜样”。“发展的目的在于使人日臻完善；使他的人格丰富多彩……来承担各种不同的责任”。教育的基本原则，“应当促进每个人的全面发展，即身心、智力、敏感性、审美意识、个人责任感、精神价值等方面的发展”。 第六，学校与家庭应当建立起密切而牢固的合作关系。“家庭是一切教育的第一场所，并在这方面负责情感和认识之间的联系及价值观和准则的传授”。“家长与教师之间必须进行真正的对话，儿童的协调发展要求学校教育和家庭教育互相补充”。 试想一下，有什么人会不喜欢上述的教育？在这样一种充满人文关怀并且活力无限的教育中，怎么会有厌学者？怎么会有失败者？因为它激发出了人的认知需要，即获得知识与能力的需要，而这种需要恰恰是每个人最重要最稳定的内在的学习动力。 中国人民大学附属中学是一所充满创造力的学校，究其原因，就是不断给学生提供机会。1999年，该校一批学生参与了中国科学院的一项重大科研项目——人类基因组测序的研究。机会自然难得，矛盾也接踵而来。由于研究需要的时间长，与期末考试发生了冲突。让学生们万万想不到的是，刘彭芝校长听取了大家的意见之后，果断地宣布：“既然全力以赴攻科研对你们成长更为有利，那就搬到郊外的实验室去吧。课不用上了！期末考试免了！”这一个决定解放了学生，并被以后的事实证明其意义非同寻常。后来，这些学生的研究论文获得全国青少年科技创新大赛一等奖，多名学生考入剑桥、耶鲁、清华、哥伦比亚等著名大学，踏上了科学研究之路。 我想起江西九江陈忠教授的话：“学生学生，是要学会生，不是学会死啊！”我完全赞同他的观点，“学生”二字最根本的含义就是学会生存和发展。对于当代学生来说，一个“生”字自然应该理解为求知与创新，因为不求知无以创新，不创新无以生存。在终身学习的时代，每个人都是学生，生生不息，人类才有希望。
㈧ 数据可视化是怎样创造出来的
我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程
后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像
学、视知觉。空间分析、科学建模等。
这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM
上的3篇数据可视化和信息图形的文章，主要是鉴赏并提供一些参考资料。我尽量查找了每张数据图表背后的背景，添加了标注和说明，希望那个帮助读者更深入地
理解这些图表所呈现的含义，而不仅仅是停留于对“好看”的赞叹上。这些图片不会说话，但它们比文字和语言都更为有力。
数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。
而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，
人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据
可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。
但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。
面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。
可能要经历包括数据采集、
数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然
后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染
方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。
所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。
数据可视化在发展过程中，科学和工程领域的应用衍生出了分支：科学可视化——“利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式”。
在计算机诞生之前，科学的可视化行为就存在。如等高线图、磁力线图、天像图等等。利用计算机的强大运算能力，人类可以使用三维或四维的方式表现液体流型、分子动力学的复杂科学模型。
比如利用经验数据，科学可视化在天体物理学（模拟宇宙爆炸等）、地理学（模拟温室效应）、气象学（龙卷风或大气平流）模拟人类肉眼无法观察或记录的自然现
象；利用医学数据（核磁共振或CT）研究和诊断人体；或者在建筑领域、城市规划领域或高端工业产品的研发过程中发挥重大重用。比如汽车的研发过程中，需要
输入大量结构和材料数据，模拟汽车在受到撞击时如何变形。在城市道路规划的设计过程中，需要模拟交通流量。
虽然科学可视化的表现形式对于普通人比较陌生，像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受专业训练很难看懂。但实际上科学可视化的成果已经渗透到我们生活的每个角落。
90年代初期，信息可视化领域进入人们的视野。用于解决对异质性数据中“抽象”的部分的分析。帮助人们理解和观察抽象概念，放大了人类的认知能力。
科学可视化和信息可视化的差别比较微妙，因为科学可视化的大部分处理对象都是抽象的概念。在手段和技术上也有大量共同之处。所以边界比较模糊。
在国外，许多大型企业、科研机构都会有相关部门进行数据可视化研究，如数字图书馆。媒体和政府机构也会对自己掌握的数据进行可视化分析，如犯罪地图。在互
联网上，那些掌握了大量用户活动信息、用户关系网或语料库的网站，比如digg，friendfeed，flickr或大型电子商务网站等，都有实验性的
可视化项目。可惜在中国在这方面的商用或实验项目还是比较空白的。
数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。
有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表
有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表。
有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了，具有吸引力的图表。
还有的图表可以被用于教育、宣传或政治，被制作成海报、课件，出现在街头、广告手持、杂志和集会上。这类图表拥有强大的说服力，使用强烈的对比、置换等手
段，可以创造出极具冲击力自指人心的图像。在国外许多媒体会根据新闻主题或数据，雇用设计师来创建可视化图表对新闻主题进行辅助。
说了那么多，大家都可以感受到数据可视化所应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还
是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他
形式下不易发掘的事物。
我通过翻译这系列的文章，为数据可视化的创造力所折服，也为其所能诞生和发展的背景环境所感叹。希望国内能有更多的跨领域人才的教育背景，能有发展实验性项目的环境，设计师们能拥有更多的创造力和专业素养，永远保持好奇心和敏感。
㈨ 是谁发明（创造）了网络
互联网创始人试水博客 纪念互联网发明15年
互联网创始人Tim Berners-Lee在互联网发明15周年纪念日的时候开始推出了自己的博客专栏。据techtree.com网站报道，Berners-Lee是在1989年首次提出互联网的建议的。当时，他是位于日内瓦的欧洲核研究组织(CERN)的雇员。这个提议当时没有得到批准。然而，Berners-Lee努力研究这个计划，于1990年圣诞节的时候在CERN制作出了第一个网络浏览器。15年后，Berners-Lee在他第一篇发表的286个字的网络日志中写道，他对于互联网作为一种“出版媒体”迅速腾飞感到很奇怪。他指出，允许访问者提出自己的意见的在线日志--搏客和允许访问者修改其看到的网站内容的wikis是有区别的。而且，搏客和wikis将越来越受欢迎。Berners-Lee表示，搏客和wikis的流行使他感到他当时并没有想到人们需要一个创新的空间。他现在开设搏客专栏的理由就是找个机会使用搏客工具。如果说Berners-Lee所说的人们需要一个创新的空间在互联网上已经实现了的话， Google、雅虎、eBay和亚马逊的成功故事表明互联网上还能赚到钱。
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互联网发明人获千年技术奖 奖金100万欧元
2004年04月16日 09:22 计算机世界网
计算机世界网消息 互联网的发明人、英国教授蒂姆·伯纳斯－李15日被芬兰技术基金会授予“千年技术奖”。这是芬兰技术基金会首次颁发该奖项。
今天，World WildWeb（万维网）的发明者TimBerners-Lee获得了100万欧元（123万美元）的奖励，这是他从自己一项让其他无数人变得富有的发明中获得的最大奖励。
Berners-Lee今年48岁，被芬兰科技奖励基金在芬兰城市Espoo举行的典礼上提名为世界最大科技奖项-千年科技奖的头名获得者。
Berners-Lee在1991年的时候发明了万维网，他的这项发明让世界从此易于获得信息，并引发了人们工作和交流方式的革命。
当无数的网络公司在20世界90年代后期争相上市的时候，这些公司的创建人也趁着互联网的投资泡沫成为了百万富翁。
Berners-Lee在他1999年的论文集“网上冲浪”中说道，他也曾考虑过创业，但计算以后他觉得这个计划过于冒险。后来，像Netscape和Microsoft这样的公司填补了市场的空隙。
大多数人可能都难以叫出这位互联网建筑师的名字，他错过了将其在技术方面的贡献及时套现的机会，而只是在MIT领着学术界的平均工资。
相反地，他一直致力于扩展互联网的应用，把它当作一种自由表达和全球合作的工具。目前他领导着一个叫做万维网联盟（WorldWildWeb Consortium, W3C）的非营利团体，目的是提高Web的功能。
㈩ 数据分析师可以创造什么价值
主要有以下几个方面的价值：
一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新专产品的竞争情报属分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；
二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；
四是数据情报和数据预测为高层服务。
从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。