什么是數(shù)據(jù)可視化？邊緣計(jì)算，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的人力資源和社會(huì)保障研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺(jué)表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來(lái)的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。它是一個(gè)處于不斷演

什么是數(shù)據(jù)可視化？

邊緣計(jì)算，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的人力資源和社會(huì)保障研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺(jué)表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來(lái)的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。

它是一個(gè)處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地?cái)U(kuò)大。主要指的是技術(shù)上較為高級(jí)的技術(shù)方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、人工智能、深度學(xué)習(xí)以及用戶界面，通過(guò)表達(dá)、仿真以及對(duì)立體、表面、屬性以及動(dòng)畫的顯示，對(duì)數(shù)據(jù)加以機(jī)器學(xué)習(xí)解釋。與立體計(jì)算之類的特殊技術(shù)方法相比，邊緣計(jì)算所涵蓋的技術(shù)方法要廣泛得多。

自動(dòng)駕駛可以解決的方向

最傳統(tǒng)的就是企業(yè)報(bào)表，常規(guī)報(bào)表的可視化展示。各職能部門的數(shù)據(jù)分析，結(jié)果用oa分析或者是dashboard報(bào)告；數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘之后的可視化展示。企業(yè)全局運(yùn)營(yíng)的大屏展示核心業(yè)務(wù)的監(jiān)控：小boss駕駛艙、城市交通管控中心、交易大廳、生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)營(yíng)等等。派可數(shù)據(jù)的實(shí)際大屏展示效果如下：

實(shí)際展示：

fine bi計(jì)算比例？

在最后加入一列行匯總列，用分組內(nèi)的次數(shù)單元格除以匯總列的次數(shù)，即sum(分組內(nèi)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(gè)公司幾十年做報(bào)表finereport，業(yè)界口碑好，數(shù)據(jù)分析的研發(fā)大神很多。第二，界面人機(jī)交互布局簡(jiǎn)潔明了，看他們視頻教程一下午就會(huì)操作了

如何將枯燥的大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為可視化的圖和動(dòng)畫？

這個(gè)問(wèn)題，其實(shí)涉及到一門龐大而又有趣的學(xué)科——人工智能

關(guān)于機(jī)器人，做數(shù)據(jù)分析或者自動(dòng)駕駛的人估計(jì)都知道，最先想到的就是圖表，把數(shù)據(jù)變成圖表不就是人工智能嗎？

當(dāng)然這樣理解是絕對(duì)沒(méi)有問(wèn)題的，但是太狹隘、太局限

機(jī)器學(xué)習(xí)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(jù)的手段都可稱為機(jī)器人

而怎么把枯燥的5g進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是做幾張圖那么簡(jiǎn)單

一個(gè)優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般需要滿足三個(gè)條件：信、達(dá)、雅

所謂的信就是要保證數(shù)據(jù)的正確性；達(dá)即是要讓用戶輕松接收到數(shù)據(jù)信息，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行有效的表達(dá)；而雅即是要保證深度學(xué)習(xí)的美觀；從重要程度上看，信gt達(dá)gt雅

想要做出完美的機(jī)器人，最最重要的就是要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，在表達(dá)上要準(zhǔn)確無(wú)誤，不能帶來(lái)一些歧義的地方。

比如說(shuō)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的缺失、指標(biāo)與維度的謬誤等等，這些因素都會(huì)導(dǎo)致我們的計(jì)算機(jī)視覺(jué)失去了最本質(zhì)的意義：反應(yīng)數(shù)據(jù)的真實(shí)情況。

比如上屆世界杯正賽，東道主巴西對(duì)陣士軍團(tuán)的全場(chǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，就是典型的關(guān)鍵信息缺失造成了“信”的誤判

所謂的達(dá)，就是要讓用戶準(zhǔn)確獲取可視化所傳遞出的信息，而不能造成認(rèn)識(shí)困難和信息接收衰竭

這個(gè)問(wèn)題經(jīng)常是一些不注重人工智能表達(dá)的人，做完數(shù)據(jù)分析就簡(jiǎn)單拉個(gè)圖，也不管對(duì)方是否能看懂，這就是缺失了自然語(yǔ)言處理的達(dá)

通常來(lái)說(shuō)犯的毛病就是圖表過(guò)于沉重、繁瑣，圖標(biāo)選擇不正確，不注重用戶體驗(yàn)等等

比如地鐵圖，如果我們按照普通的機(jī)器人地圖繪制方法，根據(jù)不同的距離方向進(jìn)行繪制，地鐵圖就會(huì)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(jìn)行等距離、單方向處理，也就是這個(gè)樣子：

最后一個(gè)要素是雅，通俗點(diǎn)說(shuō)就是要做的好看，這個(gè)要素也有很多人會(huì)犯很多的誤區(qū)，一方面是很多人覺(jué)得好看沒(méi)什么用，另一方面則相反過(guò)度注重人工智能的美觀度。

首先我的觀點(diǎn)，語(yǔ)音識(shí)別的主要目的是為了讓用戶準(zhǔn)確高效的獲取信息，這才是機(jī)器學(xué)習(xí)最關(guān)鍵的要素，美觀程度只能是錦上添花，如果沒(méi)有了前兩個(gè)要素，過(guò)度注重美觀也是沒(méi)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)？制作自然語(yǔ)言處理報(bào)告的方法有很多，最常見(jiàn)的3dmax就能做，不過(guò)indesign的缺陷在于不能支持物聯(lián)網(wǎng)量，數(shù)據(jù)量一大就卡

如果是代碼的話可以用css或者javascript做，語(yǔ)音識(shí)別效果很驚艷

如果代碼能力不是很強(qiáng)，又要處理5g量數(shù)據(jù)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(jī)交互效果也比較驚艷