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一.浏览2019春节各种大数据分析报告,例如:

二.这些分析所采用数据的来源是什么?

  大数据分析所采用的数据来源主要有:售票数量、售票信息、官方访问、行程记录、消费方向、消费金额、平台官方销售记录等等。

三.大数据的呈现方式有哪些?

  1、面积&尺寸可视化对同一类图形的长度、高度或面积加以区别,来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。

  2、颜色可视化

  3、图形可视化在我们设计指标及数据时,使用有对应实际含义的图形来结合呈现,会使数据图表更加生动的被展现,更便于用户理解图表要表达的主题。

  4、地域空间可视化当指标数据要表达的主题跟地域有关联时,我们一般会选择用地图为大背景。

  5、概念可视化通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时,用户便更容易理解图形要表达的意义。

四.大数据的特点是什么?结合大数据应用案例,分析大数据对思维方式有何影响?

  大数据4个特点:数据量巨大、数据类型多样、处理速度快、价值密度低。

  大数据技术的快速发展,带来许多的新机遇。因此,必须牢固树立大数据思维,积极适应大数据带来的整体观念变革。

  1.推动从样本思维向总体思维转变。以往,由于诸多客观条件限制,人类无法获得所研究对象的总体特征和数据信息。而在大数据时代,人们可以更加方便、快捷、动态地获得所研究对象的所有数据,并具备全样本数据分析能力,更能从海量信息中寻求客观真理。这就要求我们对数据的思维方式,也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面地把握全局。
  2.推动从局部思维向全局思维转变。过去,人们在决策时,往往只有基于视野范围之内,在极为有限的局部信息中寻求次优决策,不异于是井底之蛙;而依据大数据则可将整个大千世界尽收眼底,更加系统地把握客观对象,从而实现最优决策。
  3.推动从精确思维向容错思维转变。在小数据时代,由于收集的样本信息量少,必须确保记录的数据尽量结构化、精确化。然而,在拥有海量即时数据时,绝对的精准已不再是主要目标,适当忽略微观层面上的精确度,容许一定程度上的错误与混杂,反而更能在宏观层面拥有更好的洞察力。
  4.推动从因果思维向相关思维转变。过去,人们在对小样本数据进行分析时,往往执着于现象背后的因果分析,试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。但小数据的一个极大缺陷就是有限的样本数据无法反映事物之间普遍性的相关关系。而在大数据时代,通过相关技术可以挖掘出事物之间隐蔽的相关关系,可以准确地获得更多的认知和洞见,从而帮助人们捕捉现在和更好地预测未来。
  5.推动从自然思维向智能思维转变。大数据时代的到来,为提升机器思维由自然思维向智能思维转变带来了大好契机,特别是随着物联网、云计算、社会计算、可视化技术的突破发展,使得大数据系统也能类似人脑一样,自动搜索所有相关的数据信息,进而主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见,从而具有类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。

五.准备python编程环境

下载安装

https://www.python.org/

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 

基础学习

廖雪峰https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000  

菜鸟教程http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html 

六.简单的输入输出编程练习

设计完成一个Mad Libs游戏:

1).创造一个让人欢乐的有趣的故事;

2).提示伙伴输入相应类别的词;

3).将故事完整地输出。

 

 

posted on 2019-03-04 11:59  KevinShem  阅读(433)  评论(0编辑  收藏  举报