涕零
① 大数据可视化有什么原则
1.理解数据源
确保了解你工作的数据。这是理解数据至关重要的第一步。你需要对宏观的全局有所理解：为什么收集这些数据?公司对于这些数据赋予什么样的价值?用户是谁?如何能让数据作用最大化?深入理解这些问题，能为创造出既有意义又人性化的可视化信息，打下重要的基础。
2.明确你要讲的故事
好的数据可视化不仅仅是一张美丽的图片，它还能讲述一个任何人都能明白的故事。因此，至关重要的是，你首先需明确你想讲的故事，然后将数据作为一种润色故事的方式。
例如，我们最近帮助瑞典某移动运营商重新设计了之前经常让用户混淆的月度手机账单，使其以用户为中心便于用户使用。该公司希望设计出更为有效易用的话单，而不是继续呈现给用户难懂的一串号码。
3.简单法则
数据可视化是用来告知用户，而非让用户接收不需要的过载信息。作用一名设计者，你的角色就是专注简单，将复杂或者零散的信息变得切实可行，易于理解，极具意义和更人性化的信息。记住，越简单，用户才能越明白。
4.巧用饼图
试试在可视化中键入当前行为与你的理解。会让你的设计被广泛的用户群体接受。饼图被人们广泛使用的原因在于：人们理解它表达的含义。这是一种天生优雅的可视化设计，因它有更大的影响力，且能使人们一看即懂。
② 大数据分析处理 应多元化
大数据分析处理 应多元化
随着大数据在各个业务领域的发展和应用，相关的技术和工具也层出不穷，其中Hadoop框架受到更多的关注和应用。Facebook分析主管Ken Rudin最近在纽约举行的一个Strata+Hadoop世界大会发表主题演讲时表示，不要小看关系型数据库技术的价值。他认为，Hadoop编程框架可能是“大数据”运动的代名词，但它并不是企业从大规模存储的非结构化信息中得到价值的唯一工具。有很多很普及的大数据的观念需要被质疑，首先一点就是人们普遍认为你可以简单地利用Hadoop，并且Hadoop易于使用。问题是，Hadoop是一项技术，而大数据和技术无关。大数据是和业务需求有关的。事实上，大数据应该包括Hadoop和关系型数据库以及任何其它适合于我们手头任务的技术。Rudin说，Facebook的业务模式依赖于其对于超过10亿社交媒体用户的用户资料和活动数据的处理，从而提供有针对性的广告。然而，对于我们需要做的事情而言，Hadoop并不总是最好的工具。例如，在Hadoop中对一个数据集做广泛并且探索性的分析是很有意义的，但关系型存储对于那些尚未发现的东西进行运行分析则更好。Hadoop对于在一个数据集中寻找最低水平的细节也很好用，但关系型数据库对于数据的存储转换和汇总则更有意义。因此底线是，对于你的任何需求，要使用正确的技术。他表示，还有另一个假设，认为大数据单纯的行为分析提供了宝贵的价值：“问题是这分析给那些无人问津的问题得出了更加聪明的答案。要弄清楚什么是正确的问题依然是一门艺术”。Facebook一直专注于雇佣合适的员工来运行他们的分析操作，那些人不仅要在统计学专业获得博士学位，并且还要精通业务。当你面试员工时，不要只关注于“我们怎么计算这个指标”，相反，你应该给他们一个商业案例来研究，并且问他们在这个案例中哪个是最重要的指标。企业也应该尝试着去培养，人人参与分析。据Rudin透露，Facebook运营一个内部的“数据培训营”，一个教导员工如何分析的时长两周的项目。产品经理、设计师、工程师甚至财务部门工作人员都要参加。每个人都参与其中的意义就在于，每个人可以用一个共同的数据语言，来互相讨论数据的问题和麻烦。Facebook还改变了统计人员和业务团队的组织方法。如果统计人员保持独立，他们往往会坐在那里等待来自业务领域的请求找上门来，再回应他们，而不是主动去做。但是如果统计人员被放置到业务部门，你会发现多个团体将会试图冗余地解决问题。Facebook已经采用了“嵌入式”模式，其中分析师被放在业务团队中，但他们要向一些更高级别的分析师报告，这有助于避免重复的劳动。对于Hadoop如何组合和处理大数据的技巧和方法，数据专家Anoop曾经在另一篇文章中提到过，一般情况下，为了得到最终的结果，数据需要加入多个数据集一起被处理和联合。Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapRece提供了Map端和Rece端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。Pig提供了复制连接，合并连接和倾斜连接（skewed join），并且Hive提供了map端的连接和完整外部连接来分析数据。一个重要的事实是，通过使用各种工具，比如MapRece、Pig和Hive等，数据可以基于它们的内置功能和实际需求来使用它们。至于在Hadoop分析大量数据，Anoop指出，通常，在大数据/Hadoop的世界，一些问题可能并不复杂，并且解决方案也是直截了当的，但面临的挑战是数据量。在这种情况下需要不同的解决办法来解决问题。一些分析任务是从日志文件中统计明确的ID的数目、在特定的日期范围内改造存储的数据、以及网友排名等。所有这些任务都可以通过Hadoop中的多种工具和技术如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等来解决。这些工具在自定义例程的帮助下可以灵活地扩展它们的能力。事实上，与Rudin持相同观点的还有数据专家Joe Brightly，他也总结了Hadoop不适合数据分析的几个理由，其中包括：“Hadoop是一个框架，不是一个解决方案”——他认为在解决大数据分析的问题上人们误认为Hadoop可以立即有效工作，而实际上“对于简单的查询，它是可以的。但对于难一些的分析问题，Hadoop会迅速败下阵来，因为需要你直接开发Map/Rece代码。出于这个原因，Hadoop更像是J2EE编程环境而不是商业分析解决方案。” 所谓框架意味着你一定要在之上做个性化和业务相关的开发和实现，而这些都需要成本。Hadoop的子项目Hive和Pig 都不错，但不能逾越其架构的限制。”——Joe提出“Hive 和Pig 都是帮助非专业工程师快速有效使用Hadoop的完善工具，用于把分析查询转换为常用的SQL或Java Map/Rece 任务，这些任务可以部署在Hadoop环境中。”其中Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它可以帮助实现数据汇总、即时查询以及分析存储在Hadoop兼容的文件系统的大型数据集等。而Pig是并行计算的高级数据流语言和执行框架。但作者认为“Hadoop的Map/Rece框架的一些限制，会导致效率低下，尤其是在节点间通信的情况（这种场合需要排序和连接）。”Joe总结道：“Hadoop是一个用来做一些非常复杂的数据分析的杰出工具。但是具有讽刺意味的是，它也是需要大量的编程工作才能得到这些问题的答案。” 这一点不止在数据分析应用方面，它其实反映了目前使用开源框架时候不得不面对的选型平衡问题。当你在选型开源框架或代码的时候，既要考虑清楚它能够帮到你多少，节省多少时间和成本，提高多少效率。也要知道由此而产生多少新增的成本，比如工程师的学习成本、开发和维护成本，以及未来的扩展性，包括如果使用的框架升级了，你和你的团队是否要做相应的升级；甚至还要有安全性方面的考虑，毕竟开源框架的漏洞也是众所周知的。
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③ 澳大利亚哪些大学有大数据专业哪些大学有
大数据专业 在澳洲的学校有：悉尼大学 The University of Sydney迪肯大学内 Deakin悉尼科技大学 UTS新南威尔士大学 UNSW莫纳什大学 Monash麦考瑞大学 Macquarie那么这些大容学都是有"Master of Data Analytics" or "Master of Data Science"这种课程的。 都是数据类的哦~ 那么如果你是要读本科 这些学校也有本科的课程 不过小雨只考虑到了Master的课程哦~ 如果你还有什么更具体的问题 小雨还是建议你 可以尝试找GVC-环视界，他们在澳洲算是比较专业 比较可靠的。 应该会给你更好的建议和解答吧~
④ 哪个国家先发布了公共服务大数据
澳大利亚政府信息抄管理办公室（AGIMO）近日发布了《公共服务大数据战略》。该战略以六条“大数据原则”为支撑，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平。
预计六大原则将极大地提高生产力及创新收益，并协助政府解决各种难题。这六大原则分别为：数据属于国有资产，从设计着手保护隐私，数据完整性与程序透明度，技巧、资源共享，与业界和学界合作，强化开放数据。
该战略将制定一个具体的行动安排，以便将六大原则落到实处。具体计划如下：2014年3月推出大数据实践指南，2014年7月前出台一份关于大数据分析中所遇难题的报告。紧接着推动ICT行业和教育行业提供大数据分析中的必要技巧，制定一份数据分析指南和两份在建项目指南；开发一个信息资产登记系统；记录大数据分析中的技术演进。
⑤ 澳大利亚哪些大学有大数据专业
大数据专业在澳洲的学校有：悉尼大学TheUniversityofSydney迪肯大学Deakin悉尼科技大学UTS新南威尔士大学UNSW莫纳什大学Monash麦考瑞大学Macquarie那么这些大学都是有"MasterofDataAnalytics"or"MasterofDataScience"这种课程的。都是数据类的哦~那么如果你是要读本科这些学校也有本科的课程不过小雨只考虑到了Master的课程哦~如果你还有什么更具体的问题小雨还是建议你可以尝试找GVC-环视界，他们在澳洲算是比较专业比较可靠的。应该会给你更好的建议和解答吧~
⑥ 公安部大数据建设“六统一”是什么
唱响一个最强音：“项目西峰” 近年来，西峰区把发展抓项目作为统揽工作最得力、最有效的抓手，和经济社会持续提速发展最科学、最务实的总纲，连续大抓项目不松手，促使全区GDP每年12%以上的增速，实现了由负债财政、吃饭财政向平衡财政、发展财政的历史性转变，数万劳动力的就地安置和城市面积的翻番。经过多年的努力，全区项目建设发生了由招商引资向招商选资、由大招商向招大商的历史性转变。 今年，西峰区以西长凤高速公路、庆阳机场4C级改造为主体的全方位大交通会战，以6平方公里为区块的旧城整体改造，以及以庆化搬迁改造项目为代表的化工能源基地建设为契机，适时开展“项目突破年”活动，下决心把发展抓项目的旗帜举得更高，把“项目西峰”的最强音唱得更响，把领导抓项目的责任靠得更实，把提速抓项目的工作抓得更好。 “项目突破年” 以“抓大保重、问责联动、科学推介、超前服务、提升效益”为总的指导思想，紧盯大项目、关注大客商、服务大招商，不断提升项目推介工作的科学性、实效性，为建设项目提供完善到位的行政服务,力争把区位优势变为项目优势，并在严格落实项目建设层级纵横负责制的基础上，全面建立“三个一”的项目领导机制,全面推行“十大公开”，严格落实“五项制度”，不断增加项目建设的综合效益，进一步提升建设项目的质量，建精品项目、标志建筑，育金牌产业、优秀人才，确保总量与收入齐增长，经济与环境双提升。 奏响一个主旋律：“和谐西峰” 民生所指，民心所向。近年来，西峰区全面加强社会建设，发展社会事业，不断提升公共服务能力和水平，使发展成果最大限度地惠及全区人民群众。今年，西峰区紧盯构建民生财政，坚持上争内挖、开源节流，推动全区财政状况持续改善，大幅提升公共财政保障能力。力争全年大口径财政收入突破3亿元，小口径财政收入突破2亿元，全区总财力突破5亿元，归还历年欠帐1000万元，消化历年赤字1000万元，用于“三农”、教育、卫生、社保等社会事业支出增长20%，干部津贴标准全面赶上市级水平，构建真正意义上的公共财政服务体系。确保财政增幅高于上年，民生投入高于上年，发展投入高于上年。要创新载体加强基础建设。 西峰区据需以城乡统筹发展为主导，以城乡一体化为目标，以新农村建设为载体，全面推进“四个延伸”，坚持抓“点”带“面”，坚持“六统一”原则，不断加大农业基础建设的投入力度，逐步提高农村基本公共服务水平，全面推进“十通工程”。即全区通公交村达到100%，通“三台”村达到100%，通广播村达到100%，通科技热线村达到100%，通互联网村达到100%，通油路村达到70%，通自来水村达到65%，通有线电视村达到30%，通沼气村达到10%，通集中供热、供气村达到5%。重点突出强化公共服务，要紧盯十七大提出的“五有”目标，着眼全区群众最关心、最直接、最现实的利益问题，扎实推进以增强群众自我发展能力为核心的就业创业工程；以改善农村办学条件、缓解城乡上学压力为主要内容的均衡教育工程；以实施全面社会保险、实现“应保尽保”为重点的社会保障工程；以化解社会矛盾、维护社会稳定为目标的平安创建工程；以繁荣文化产业、满足城乡群众精神需求为宗旨的和谐文化工程；以规范房地产开发、加快经济适用房及廉租房建设为举措的人居美区工程。在此基础上，各级各部门还将按照市委“五个到位”要求，提高认识、加大投入、强化责任、真抓实干、严格考核，不折不扣地完成市区承诺的二十四件惠民实事。同时，乡、村两级也要拿出本乡本村承诺办理的实事，认真落实，全面兑现，以民生的切实改善来诠释和体现科学发展。 叫响一个总基调：“创新西峰” 在区域发展竞争中快人一拍，首先必须在发展理念上先人一步。目前西峰最大的区情仍然是经济总量不足，最大的软肋仍然是城市规模小，最大的劣势仍然是产业化水平低。为此，西峰区紧扣影响和制约西峰发展的主要矛盾和矛盾的主要方面，深入开展改革创新突破年活动，以全新的思维、全新的措施促进西峰科学发展。 为此，西峰区将力争全区GDP年内突破36亿元；加快建设南区化工工业区、北区乡镇企业聚集区、东区科教文化创智区、西区现代物流区、中央商务区和城郊民俗生态旅游区等“六大功能区”，全面提升中心城区的辐射、带动功能，打造西峰、全市乃至陇东地区的经济增长极；紧盯一“黑”一“绿”两大地方工业打造增长版块，紧盯建设三省“旱码头”和全省农副产品出口基地打造活跃版块，紧盯香包民俗文化产业打造创新版块，为全区发展培育强大支撑。同时重点推进事业单位改革，围绕建名校、创名班、争名师，建名院、创名科、争名医，深入推行教师全员聘任、医护职工聘任和乡镇卫生院长公开选拔改革，着力构建投入与效益相一致、待遇与业绩相匹配的教育、卫生新体制，特别要在教育资源优化、布局调整和教育教学管理水平提升方面取得实质性进展；在大力发展公益文化事业、加快构建公共文化服务体系的同时，鼓励和支持社会力量创办文化产业，确保文化体制改革试点工作取得重大进展；全面加强市场流通管理和检测，建立健全市场供求信息发布制度，加强粮油肉等基本生活必需品和农资价格监控，有效抑制物价过快上涨。积极推进城乡户籍改革，围绕西街办和四门乡镇的城郊村村组变社区、农民变市民，研究制定稳妥可行的户籍制度办法，加快推进全区城镇化进程。此外，西峰区还将运作好“两个公司、一个银行”，即：创新城投公司运作机制，大手笔运作城市公共资源，捆绑开发，上市融资，实现以城聚财；探索成立农投公司，引导农民以土地参股产业开发、项目建设，实现以地生财；鼓励瑞信村镇银行扩大存贷业务、创新信贷产品，有效服务地方发展。为了确保工作落实，全区上下紧盯目标管理责任书的落实，明确“六问”，即要“干什么？由谁来干？怎么干？什么时候干？干到什么程度？干成干不成都有什么不同的结果”，把各项工作真正量化到每一个分管领导、每一个责任部门、每一个办理干部、每一个落实时段，一级带着一级干，一级催着一级办，不唱空口号，不喊高调子，齐心协力抓落实，创造性的落实好科学发展观
⑦ 企业怎么做好大数据标准化管理呢
企业怎么来做好大数据标准化管自理：数据的标准化工作要着眼于企业信息系统的整体规划和应用方向和需求，必须做到标准、统一、一致。数据标准化问题有共性也有个性，但必须掌握一个原则。企业数据的标准化，需要像制定企业管理制度一样制定企业数据标准文件，以规范和指导企业开展相关工作。
⑧ 大数据应用六大模式
大数据应用六大模式捧着金饭碗，第三方大数据公司是如何在数据堆中觅得“金块”的呢？ “数据挖掘公司的规模不同，影响力不同导致数据挖掘公司的商业模式也有所不同。”南开大学商学院致力于数据挖掘研究的安利平教授在接受商报记者采访时表示，目前比较盛行的数据挖掘公司多为两大运营模式：第一种是直接为企业用户提供其所需求的数据；第二种则是为不同的企业或企业不同的需求，对数据进行分析，提供针对性的信息，以此获利，如天相投顾就是此类公司之一。 中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋表示，数据挖掘公司一般有六种商业模式值得参考：第一种是以广联达等公司为代表的租售数据模式，它们通过出售广泛收集、精心过滤时效性强的数据，成为各自行业的翘楚。而庞大的“数据库”则是它们的资产，也是竞争对手难以逾越的门槛；第二种则是以彭博为代表的租售信息模式，它们聚焦在某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条；第三种则是数字媒体模式，在电视、纸媒衰落的背景下，新型的数字媒体公司充分发挥大数据技术的优势，广泛搜集数据开展精准营销业务；第四种则是数据使能模式。譬如阿里金融为代表的小额信贷和电影的票房预测等业务，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些业务就难以开展；第五种则是数据空间运营模式，比如近期势头强劲的网盘，如果从大数据角度来看，便是因为各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源；第六种则是大数据技术提供商，比如开发语音、视频等数据处理技术的企业。 数据提供商：服务对象的“首席执行客户” “不管是哪种商业运营模式，拥有庞大的数据库是根本。只有拥有了大而全的数据，才能使数据挖掘公司为多个领域提供数据。”南开大学商学院教授安利平介绍说，有了数据库基础，数据挖掘公司应该做的便是不断完善和更新自己的数据挖掘工具，包括数据分析流程、技术等。 从目前的行情来看，大多数数据挖掘公司都主要服务于银行业、保险业。因为这些行业需求大量客户数据以此来发展业绩，从中获得盈利。 在中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋看来，大数据可掘金的行业几乎无处不在，企业对数据的需求已经像毛细血管一样渗透到各个领域。赵国栋表示，数据挖掘公司要做好大数据，“应该比他服务的公司更了解其客户，才能深入分析客户的需求”。如要给一家影院做数据挖掘，就应该调查常来这家影院的消费者，每一个时间段对应什么样的消费者，他们对电影的偏好，以及相关消费的偏好等，数据挖掘公司要做的就是深入到消费者中去。 “以前的数据挖掘，只在乎解决企业的技术问题，大数据时代的数据挖掘，则应该是帮助业务部门开拓市场，扩大客户群体，提供的不只是技术，还包括运营、经营方案等。”赵国栋介绍说，除了市场广阔，具备数据挖掘能力的公司也是资本的宠儿。 “数据的商机就在于媒体策略与选择的更加有效性、媒体可利用的效率提高、传播信息的效率提高等。做到极致，其实数字媒体能够卖的不仅仅是受众的眼球，而是其通路的价值。随视传媒与多家大型流量媒体伙伴合作，要把‘数据’商机和在线销售通路画上等号。”沈雁介绍说。