-
让品牌有温度、有情感
专注品牌策划15年
体现大数据的图片（体现大数据的图片大全）
发布时间：2023-04-10 14:59:59
稿源：
创意岭 阅读：
102
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于体现大数据的图片的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等
只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端
创意岭作为行业内优秀的企业，服务客户遍布全球各地，如需了解SEO相关业务请拨打电话175-8598-2043，或添加微信：1454722008
本文目录:
一、大数据的数据可视化是什么样的？
在大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧重点。
数据的特性：
数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现高效的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：
量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字
离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目
持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量
范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量、销售量
传统的数据可视化以各种通用图表组件为主，不能达到炫酷、震撼人心的视觉效果。优秀的数据可视化设计需要有炫酷的视觉效果，让可视化设计随时随地脱颖而出。这时用三维元素的添加制造出空间感可以大大的加大画面层次感，且可以多维度观察，每个角度可能会产生震撼的视觉体验。百闻不如一见，下图是图扑软件（Hightopo）做过的一些三维设计案例：
图注：图扑软件
有许多的大屏设计案例都会涉及二维和三维相融合，需要整体的考虑风格一致。风格一致可以从色调与元素使用样式来做到统一，没有违和感。
图注：图扑软件
图注：图扑软件
二、大数据的特点包括哪些
1、容量（Volume）：
数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。
2、种类（Variety）：
数据类型的多样性。
3、速度（Velocity）：
指获得数据的速度。
4、可变性（Variability）：
妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：
数据的质量。
6、复杂性（Complexity）：
数据量巨大，来源多渠道。
7、价值（value）：
合理运用大数据，以低成本创造高价值。
大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
扩展资料：
一、结构
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
二、意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
参考资料：
百度百科－大数据
三、大数据的特征是什么
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量。
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
扩展资料：
大数据的精髓：
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。
A、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)；
B、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；
之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；
C、不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
参考资料来源：百度百科-大数据时代
参考资料来源：百度百科- 大数据
四、NBA的大数据非常完整，这些数据能全面反映球员的能力么？
Nba的大数据确实厉害，但是NBA的大数据也只能衡量一些小的，一部全面的数据。不能够完全作为评价球员能力高低的标准！
nba的大数据
经常看NBA比赛的人，经常会看到NBA的转播画面中经常会出现一些画面，显示NBA球员的身高体重以及得分效率以及控球效率，以及助攻次数，进球次数，三分球进球次数等等的数据，这些合起来就被称为所谓的大数据，也就是现在美国职业篮球联赛NBA所常使用的综合型数据！
不够全面
虽然这些大数据号称是NBA球员的核心技能的体现，同时也反映了美国技术的先进，但是也丝毫不能够全面反映球员的技术水平，至少不能够完全定性某个球员是好是坏，能力高与低的最终结果！因此光靠美国NBA的大数据来衡量球员的好与坏，确实还存在着争论！
临场发挥
不可否认真正能够衡量一个球员是好是坏的，还是要看球员在球场上的发挥以及临场作战的功效，毕竟所有的结果都要在场上体现，因此即使理论上的球员再好，也不能够保证他场上发挥的非常稳定，能够给球队带来很高的效率，同时在场上的特殊情况是否能够拯救球队，也成为了衡量一个球员是好是坏的一个标准，比如说曾经的麦克格雷迪创造的麦迪时刻就为球队争得了最大的奇迹！
以上就是关于体现大数据的图片相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
推荐阅读：
五感景观设计的功能性体现（五感景观设计的功能性体现在哪方面）
赣公网安备 50019002502384号
