京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据可视化的思维
在数据领域我们主张用数据可视化思维去探索大数据的价值,我们知道2013年是中国大数据的元年,任何一家企业不把自己的产品业务和大数据联系在一起,就觉得是非常落伍的,但是真实的情况是不是这样的?目前火爆的市场概念和火爆的大数据想法并没有换来对大数据清醒的认识,相反是对大数据的困惑,我们的大数据如何落地到我们行业里面去,如何我们和产品结合起来,如何为我们客户创造价值,这些东西都是很关键的因素,其实我们知道尤其在为客户创造价值这一块,我们认为只有两个点才是真正帮助客户价值,一帮助客户赚钱,二帮助客户省钱,如果我们一项技术不要说它是不是大数据,它即便不是大数据的话,如果做不到这两点的话,它的未来成长性也是非常弱的。这不得不让我们重新思考大数据整个产业链发展,我们可以看到国外的大数据产业链其实是从数据的采集、处理、分析、可视化,最后出来一个产品交付给我们用户。
目前国内大部分用户和产品其实到了分析这个环节就会得出一个报告或者是一个结论,或者是一个软件等等交付给我们用户。我们换位思考一下,其实如果您是一位企业老总需要您花几百万甚至几千万购买一个报告或者是购买一个软件您是如何来思考这件事情,我们在想如何让客户心动,如何击中客户的重点,迅速让技术落地到行业当中去,让技术人员价值让业务人员或者让领导,或者让老板,或者让懂业务的这群人如何去理解他们,这个是数据可视化最关键的价值点我举例,我们某产品给某政府做的舆情系统,传统的舆情系统主要是帮客户做预警信息,得出一个信息结点,我们可以判断一个路径结点,比如什么地方又出现了一个什么样的状态,但实际上这个状态没有办法帮助我们客户去判断一个东西,判断他到底这个信息量有多大,是群体性事件,还是偶发性事件,是概率性事件还是大范围事件,所以我们帮助客户去分析这个信息需不需要处理,处理到什么样的阶段,这些都是值得我们需要重视的阶段,所以在我们这样一个产品上,需要帮助我们的技术连接到客户端里面去,让我们的决策层能够知道里面最核心的结点。
所以我们认为其实这是一个数据新闻的作品,在座的今天有很多媒体,我本人也是媒体出身,以前是新京报的,在媒体行业叫做数据新闻,今天欧美所有的一线媒体已经大范围地用数据新闻来产生自己的核心价值,已经不再用很多的文字了。所以我们从这样一个很简单的三公消费数据可视化里面,就可以看出来其实我们大部分的数据新闻已经改变了文字的作用。我今天想说的并不是在数据新闻上的发展,而是在于数据可视化如何帮助我们人,或者是我们用户更好地去理解它、更快速地认知它。国家工商总局为什么会在三公消费里面用这么多的钱,包括它的结算和预算这些东西都是值得我们看一看。
我们知道这旁边有一个工具生产出来的趋势图,其实我们知道数据的模型我们过去只有这种简单的二维趋势图或者是柱状图或者饼状图等等,这些没有准确帮助我们做出分析,因为大数据是做预测,并不是得到分析,我们今天得到所有的数据结果都是根据过去的经验得出来的,我们必须要重新定义它的横坐标、竖坐标,重新如何打颜色,如何去判断,所以我们有了3D,重新用这样一个图去定义什么是横坐标、竖坐标,颜色判断,重新定义这样大数据的价值在里面挖掘的这样一些点和空间是在什么地方。比如我们知道中间的一些结点,包括如果一个趋势图的话其实体现不了里面的距离等等,这样一个新的唯度。现在至少放到7到12个纬度以上的数据进去,这样我们知道数据和数据之间的关联和态势,因为我们知道其实数据是比较枯燥的,为什么我们讲数据分析师非常重要的,就是因为数据没有办法让大多数理解,我们如何快速地去感知数据之间的联系,必须依靠视觉的手段和视觉的感知能力去找到大数据和大数据之间的关联性和可能性,才能发现和挖掘,才能谈得上未来有可能性的结点。
其实今天比较匆忙,数据这方面也没办法太多地展开,我们海云数据目前是中国大数据这块的领导者,是微软和更多的这种用户的合作伙伴,都是他们选择了我。所以我们其实走到了今天非常感谢这些合作伙伴,因为他们让我们更加落地,更加懂客户,知道我们行业里需要什么样的东西,用数据可视化做出什么样的内容,这是我们更加关心的结点。
最后一个小小的分享,其实我们知道刚刚我说过这句话大数据的价值是用于预测的,而不是总结的,我们今天不得已而为之需要把我们过去可能信息孤岛的事情都还没解决,可能我们还谈不上用一些很酷的很舒服的分析能力得到未来的商业价值,但是这天一定会到来的,我们需要解决的是大数据的这种感知能力,所以我们希望用我们这种大数据可视化思维能力去解决这个问题,去探索这个问题,去发现这个问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14