数据产品

摘要：如果有人讲，我的产品使用的是大数据blablabla，我都会觉得他在装*。因为麦肯锡告诉我们，数据量超过传统数据库软件能力范围的数据集合才叫大。数。据。 不过，我们还是一起看下以下哪五大类数据产品有大数据的踪影。 一，数据可视化分析 1.原始数据分析 有时客户并不完全了解自己的数据，人员更替，…

俗话说，一图胜千言。图形化的信息可以让人们对数据有更加直观清晰的理解，让信息发布者更加高效地展示自己的核心内容。在前端开发中，如果缺少合适工具，制作数据可视化图表会十分复杂。然而随着数据可视化概念逐年火热，有较多优秀的图表开源库和制作工具脱颖而出。下面，我们就拿其中比较有名的 14个产品进行简要介绍…

如何才能做好大数据的可视化呢？今天，我们来回答一下整个问题。 整个设计流程中，数据是基础，如果仅仅是把数据置于孤立、静态的图形中，则会限制可视化能够回答的问题数量，让数据贯彻其中，把来龙去脉娓娓道来，成为数据可视化的核心所在。 数据可视化，并不意味着一定要使用很炫的图形，不同类型的数据需要的展现方式…

数据最大的价值就是用来做决策，那么实时数据的应用场景就是需要实时做决策的地方

摘要：数据可视化平台 Plotly 开源旗下强大的 JavaScript 图表库，支持三种不同类型的图表 数据可视化平台 Plotly 开源旗下强大的 JavaScript 图表库，支持三种不同类型的图表，包括地图，箱形图和密度图，以及更常见的产品如，条状和线形图。源代码已发布在 GitHub。(已…

摘要：日常生活中，我们经常会看到、使用或遇到各类排序表格，当数据项属性很复杂时，理解并展示多属性的变动就变得困难，多属性排序可视化技术有哪些呢本周，百度EFE团队将为我们介绍多属性排序可视化的现实需求，进而引出一种用来创建、可视化、探究多属性数据项排序的交互技术——Line Up。 那么，多属性排序…

大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个…

不用太紧张。掌握一点点编程技巧，你就能利用数据做更多的事情，远远超过那些开箱即用的软件。编程技巧能赋予你更加灵活的能力，而且各种类型的数据都能适应。 大多数设计新颖、令人惊艳的数据图都是通过代码或绘图软件实现的，很有可能两者兼有。有关绘图软件我们稍后也会谈到。 对于新手来说代码可能颇为神秘——我也是…

引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣…

因为接下来要做卖家后台数据纵横的改版，对数据可视化这块儿又进行了研究和心得的整理，跟大家分享下数据可视化常用的五种方式，希望能给大家带来思路的拓展。 概念 借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深…

互联网是个制造流行概念的行业，“数据产品”也不幸免。其实，数据产品的“实”早就存在，只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。 我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。 一、什么是数据产品 要…

摘要：数据可视化的热度有增无减，而关于它的讨论也逐渐从技术层面发展到了学术层面。最新学术研究就提出了这六大技巧，帮你轻松优化数据。 越来越多的媒体开始接受网络数据，数据可视化便成为不可或缺的一部分。用一个个有效且有逻辑关联性的图形来显示数据、传递信息，能够让人们更加了解事物的本质。虽然现在已经有很多…

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…

摘要：美国首席数据科学家谈数据产品实践，笔者强烈推荐，做产品和技术的都可以细细体会，在万众创业的热潮中做到数据驱动，打磨产品，满足需求，精益创业。 “当你在深夜遇到系统挂了和数据损坏，有什么办法可以避免那些痛苦和头痛？” 这是DJ·Patil 在最近的CTO峰会提到的。他是RelateIQ前任产品副…

摘要：可视分析技术已经发展了近十年。在这些年间，人们研究了大量的可视分析方法和案例，发表了不少研究论文。然而，对于一些基本问题，人们依然没有明确的答案。例如，一个基本的可视分析流程是怎样的?一个可视分析系统应该包含哪几个组件?如何评价和比较不同的可视分析系统?