了解大数据的特点、来源与数据呈现方式

本次作业要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2639

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?

  1. 交易数据。售购票信息。

  2. 移动通信数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件,从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一      个新的地理编码)等。

  3. 人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。

  4. 机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。

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(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)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。 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

  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?

 1.大数据的特点:

   1). 数据量巨大。

   2). 数据类型多样。

   3). 处理速度快。

   4). 价值密度低。

 2.大数据对思维方式的影响:

      过去,由于数据获取的困难程度,人们在分析数据时倾向于使用抽样数据,并通过不断改进抽样方法以提升样本的精确性,从而对整体数据进行推算,并竭力挖掘数据间的因果关系。但当前数据处理思维方式正逐步向全体性、混 沌性以及相关性演变,以适应数据量的爆发式增长。

五.简单的输入输出编程练习

   1.要求: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。

   2.程序代码:

name1=input("请输入一个词来形容我")
name2=input("请输入一个词来形容她")
print("我很{},她很{}".format(name1,name2))

 3.效果截图:

原文地址:https://www.cnblogs.com/wytai/p/10473168.html