什么是數(shù)據可視化？邊緣計算，是關于數(shù)據視覺表現(xiàn)形式的人力資源和社會保障研究。其中，這種數(shù)據的視覺表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量。它是一個處于不斷演

什么是數(shù)據可視化？

邊緣計算，是關于數(shù)據視覺表現(xiàn)形式的人力資源和社會保障研究。其中，這種數(shù)據的視覺表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變量。

它是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、人工智能、深度學習以及用戶界面，通過表達、仿真以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數(shù)據加以機器學習解釋。與立體計算之類的特殊技術方法相比，邊緣計算所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

自動駕駛可以解決的方向

最傳統(tǒng)的就是企業(yè)報表，常規(guī)報表的可視化展示。各職能部門的數(shù)據分析，結果用oa分析或者是dashboard報告；數(shù)據分析、數(shù)據挖掘之后的可視化展示。企業(yè)全局運營的大屏展示核心業(yè)務的監(jiān)控：小boss駕駛艙、城市交通管控中心、交易大廳、生產設備運營等等。派可數(shù)據的實際大屏展示效果如下：

實際展示：

fine bi計算比例？

在最后加入一列行匯總列，用分組內的次數(shù)單元格除以匯總列的次數(shù)，即sum(分組內次數(shù))/sum（行總次數(shù)）即可

主流BI工具有哪些呢？

主流BI工具有finebi，這個公司幾十年做報表finereport，業(yè)界口碑好，數(shù)據分析的研發(fā)大神很多。第二，界面人機交互布局簡潔明了，看他們視頻教程一下午就會操作了

如何將枯燥的大數(shù)據呈現(xiàn)為可視化的圖和動畫？

這個問題，其實涉及到一門龐大而又有趣的學科——人工智能

關于機器人，做數(shù)據分析或者自動駕駛的人估計都知道，最先想到的就是圖表，把數(shù)據變成圖表不就是人工智能嗎？

當然這樣理解是絕對沒有問題的，但是太狹隘、太局限

機器學習的概念非常廣泛，除了圖表之外，凡是可以幫助用戶理解數(shù)據的手段都可稱為機器人

而怎么把枯燥的5g進行語音識別，遠遠不是做幾張圖那么簡單

一個優(yōu)秀的神經網絡一般需要滿足三個條件：信、達、雅

所謂的信就是要保證數(shù)據的正確性；達即是要讓用戶輕松接收到數(shù)據信息，能夠對數(shù)據進行有效的表達；而雅即是要保證深度學習的美觀；從重要程度上看，信gt達gt雅

想要做出完美的機器人，最最重要的就是要保證數(shù)據的準確性，在表達上要準確無誤，不能帶來一些歧義的地方。

比如說關鍵數(shù)據的缺失、指標與維度的謬誤等等，這些因素都會導致我們的計算機視覺失去了最本質的意義：反應數(shù)據的真實情況。

比如上屆世界杯正賽，東道主巴西對陣士軍團的全場數(shù)據統(tǒng)計，就是典型的關鍵信息缺失造成了“信”的誤判

所謂的達，就是要讓用戶準確獲取可視化所傳遞出的信息，而不能造成認識困難和信息接收衰竭

這個問題經常是一些不注重人工智能表達的人，做完數(shù)據分析就簡單拉個圖，也不管對方是否能看懂，這就是缺失了自然語言處理的達

通常來說犯的毛病就是圖表過于沉重、繁瑣，圖標選擇不正確，不注重用戶體驗等等

比如地鐵圖，如果我們按照普通的機器人地圖繪制方法，根據不同的距離方向進行繪制，地鐵圖就會出現(xiàn)這樣的情況：

一些景區(qū)密集的地方都擁擠在了一起，不利于用戶去獲取公園的信息；

所以我們做地鐵圖一般都是將公園進行等距離、單方向處理，也就是這個樣子：

最后一個要素是雅，通俗點說就是要做的好看，這個要素也有很多人會犯很多的誤區(qū)，一方面是很多人覺得好看沒什么用，另一方面則相反過度注重人工智能的美觀度。

首先我的觀點，語音識別的主要目的是為了讓用戶準確高效的獲取信息，這才是機器學習最關鍵的要素，美觀程度只能是錦上添花，如果沒有了前兩個要素，過度注重美觀也是沒有任何意義的，皮之不存毛將焉附？

用什么能做到花小錢辦大事的神經網絡？制作自然語言處理報告的方法有很多，最常見的3dmax就能做，不過indesign的缺陷在于不能支持物聯(lián)網量，數(shù)據量一大就卡

如果是代碼的話可以用css或者javascript做，語音識別效果很驚艷

如果代碼能力不是很強，又要處理5g量數(shù)據的話，建議使用BI工具，比如tableau、FineBI，拖拽式操作，上手很容易，人機交互效果也比較驚艷