大数据研究与发展专题论坛：大数据在各领域中的应用及发展策略
发表于 14:43|
作者陈秋歌
摘要：在2013BDTC“大数据研究与发展”专题论坛上，来自中国科学院、交通银行、伊利诺伊大学、西北工业大学、新加坡管理大学、华东师范大学软件学院的多位演讲嘉宾针对大数据在各领域中的应用及发展策略展来了深入探讨。
【CSDN现场报道】中国最具影响、规模最大的大数据领域盛会——
（Big Data Technology Conference，BDTC）于-6日在北京举行。数十家领军企业，近七十场主题演讲，不仅覆盖Hadoop生态系统与流式计算，实时计算与NoSQL、NewSQL等技术方向，还对互联网、金融、电信、交通、医疗等创新案例，大数据资源的法律法规、大数据商业利用的政策管制等有深入讨论。
12月6日下午举行的“大数据研究与发展”专题论坛上，华东师范大学云计算与大数据研究中心主任周傲英担任论坛主席，中国科学院院士、数学与系统科学研究院研究员陆汝钤，交通银行软件开发中心副总经理刘雷，伊利诺伊大学新加坡高等数字科学中心研究科学家张振杰，西北工业大学计算机学院教授李战怀，新加坡管理大学信息系统学院助理教授朱飞达，华东师范大学软件学院副教授周敏奇多位演讲嘉宾针对大数据在各领域中的应用及发展策略展开了深入探讨。
周傲英担任论坛主席，对演讲嘉宾及演讲内容进行概要介绍
中国科学院院士、数学与系统科学研究院研究员陆汝钤：超大规模知识工程
中国科学院院士、中科院数学与系统科学研究院研究员陆汝钤在主题为《超大规模知识工程》的演讲中重点回顾了知识工程的发展历程，并对未来发展进行了展望。
中国科学院院士、中科院数学与系统科学研究院研究员 陆汝钤
1968年，第一个专家系统“启发式DENDRAL”问世，预示着第一代知识工程，即中小规模知识工程的开始。1978年，第一个国产专家系统问世，知识工程从此进入中国。第一代知识工程为社会带来了显著的经济效益，但专家系统知识的局限性，使其只能很好地解决具体问题，离开特定领域后则显得无能为力。
第二代知识工程（大规模知识工程）从1980年开始，代表性技术为海量知识库，数量级达百万，如1984年Doug&Lenat开发的Cyc大型知识库。作为人工智能的补充，人们在知识的获取与组织上，开始逐渐采用软件工程思想。而这也进一步导致了知识内容一致性问题、知识的独立商品化问题及知识开发的“群众路线”问题。
2000年，知识工程进入超大规模阶段，即第三代知识工程。这一阶段，因特网、万维网、搜索引擎和浏览器兴起，整个搜索网页数达到数十/百亿，使因特网成为知识获取的主要来源。正如知识工程挽救人工智能颓势一样，网上知识工程成为主要生长点，但浏览器提供给人们的海量网页，从本质上是无法利用的，需要用户从中查找、整理所需的知识。
第四代知识工程，又名极大规模知识工程，是人们对未来知识工程发展的展望。该阶段的知识量级将达T级，浏览器将集浏览、挖掘、编辑、出版一体化，同时每个人都可拥有自己的因特网，知识可以像空气一样自动传播，知识服务将成为最重要的服务业。
交通银行软件开发中心副总经理刘雷：商业银行大数据应用的探索与实践
交通银行软件开发中心副总经理刘雷主要围绕大数据时代的机遇与挑战、大数据战略的实践与探索、大数据建设的展望与设想三个方面分享了商业银行在大数据应用上的探索与实践。交通银行软件开发中心副总经理刘雷
随着银行业的迅猛发展，其正面临着来自内部及外部两方面的压力，内部压力主要有运营成本增加、人员规模增长、精细化管理及业务拓展；外部压力则表现为机器所产生的大量数据、社交网络对人际关系的改变及互联网金融的崛起。刘雷表示，银行在以前的大数据管理中存在诸多误区，如重数据应用，轻数据管控；认为实施大数据只是技术性工作；认为实施大数据战略就是建设数据仓库；必须有配套的组织机构建设。
这些压力反过来又对银行的发展带来新的启示，并催生出新的变革，其中包括思维变革、方法变革、数据管理。思维变革，强调数据的发展趋势与关联关系——不再依赖随机采样数据，着眼于更多数据；不再追求精确性，更强调混杂性；不再热衷于寻求因果关系，而是要从太阳底下的一切事物中汲取信息。方法变革，利用敏捷原则，以实现尽早、持续的数据探索和发现洞察力。数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析、结果展现为数据管理中的五大关键点。
关于未来大数据的建设，刘雷表示数据平台未来应该更具开放性，但对于银行来说，安全和开放又相互矛盾，这是未来应该重点考虑的问题。另外，数据处理要更具实时性，即在交易过程中即可实时模拟，保证交易的安全性等。
伊利诺伊大学新加坡高等数字科学中心研究科学家张振杰：大数据时代的隐私保护：挑战和机遇
伊利诺伊大学新加坡高等数字科学中心研究科学家张振杰首先通过具体实例，分析了挖掘隐私信息的诸多方法，并介绍了两种比较传统的隐私保护模型及它们存在的局限性，同进重点阐述了学术圈认为目前最可靠的隐私保护新模型。伊利诺伊大学新加坡高等数字科学中心研究科学家张振杰
第一种传统隐私保护模型为K-anonymity，它使用简单，但并未明确定义隐私概念及考虑攻击者所了解的背景信息，很容易被攻破。L-diversity，作为第二种传统隐私保护模型，与K-anonymity的最大区别是确保泛化后的敏感属性充分具有多样性。张振杰表示对攻击者的背景信息缺乏假设，从数据上来说缺乏描述，是K-anonymity及学术圈中另外100多种隐私保护模型普便存在的问题。
最后，张振杰认为在隐私安全得到保护的前提下，进一步获得大数据所带来的效益，可采用增加Laplace噪音的方式。当Laplace噪音增加到一定程度时，可以增加隐私的安全性。
西北工业大学计算机学院教授李战怀：大数据背景下分布式系统的数据一致性策略
西北工业大学计算机学院教授李战怀在主题演讲中表示一致性是数据最关键的属性之一。随着计算技术的发展，硬件基础及应用需求的变化给数据一致性的处理提出了新的需求。关系数据库建立之初就是为应对“大数据”的管理问题，特别是并发操作的数据一致性问题。而在分布式系统中的一致性，具有规模巨大、分布广泛的特点，其中副本成为处理大数据一致性的难题。西北工业大学计算机学院教授李战怀
处理数据一致性时常用的模型包含强一致性、弱一致性及最终一致性。其中BASE模型为倾向最终一致的模型。可使用的一致性控制技术及策略有本地（集中）并发控制、分布式并发控制及NWR策略等。李战怀对一致性理论与相关技术进行了总结。
关于分布式系统的一致性选择方面，李战怀重点强调了CAP和PACELC原理。PACELC是对CAP的反思与补充。他指出系统设计的时候需要进行各式各样的权衡，这并不是一个简单的CAP或者PACELC就能够解决的，需要按需决策。不同领域对不一致性的容忍程度是不同的，容忍程度是系统设计时需要重点考量的因素。有很多场景甚至也可以用优雅的外部方式处理不一致性带来的问题（与领域相关并需要领域知识）。
最后，他总结数据处理系统对一致性的需求始终存在。大数据背景下一致性存在多种选择，不同的应用场景适用不同的一致性，没有最好只有最适合；企业级应用对于强一致性的需要将长期存在；未来甚至可以会出现混合一致性（多种一致性共存，甚至存在于一个应用中）。
新加坡管理大学信息系统学院助理教授朱飞达：社交媒体大数据挖掘及智能商业应用
新加坡管理大学信息系统学院助理教授朱飞达在演讲中通过分析社交媒体数据与企业所收集到的数据间的差异性，强调了社交媒体数据在设计商业应用过程中所起到的重要作用。社交媒体帮助商业应用最终要达到的目标应为，对的时间对的地点给对的人推荐对的服务。新加坡管理大学信息系统学院助理教授朱飞达
然而在利用这些社交媒体数据时，又将面临四大挑战，即用户线上与线下行为如何打通；如何把用户在不同社交媒体上的帐号连接起来——这项工作很有意义，同样难度也很大；其次则为实时响应及数据可用性。应对这些挑战，最好的解决办法是对用户行为进行研究，用户行为数据是社交媒体所独有的。
在演讲最后，朱飞达还介绍了目前在社交媒体数据方面所做的工作。其中一个项目为“Offline&Relationship&Mining”，意在从社交媒体中找到用户线下真实世界中的朋友。另一个项目专注于把用户在不同社交媒体上的帐号连接起来，以期获得用户完整的信息，该项目将于明年发表。最后一个项目则是通过用户集群行为，寻找到社交网络中的营销帐号及垃圾帐号。
华东师范大学软件学院副教授周敏奇：CLIAIMS——集群感知的内存计算系统&
华东师范大学软件学院副教授周敏奇分享了过去一年半时间开发CLAIMS（CLuster-Aware&In-Memory&System&for&high&performance&data&analysis）的历程和感受。为什么开发这样的系统？他表示当前很多企业需要实时性分析系统，而现在计算机硬件的发展已使实时分析成为可能。内存集群计算是应用需求和硬件发展的必然趋势，但通讯墙问题却成为阻碍内存集群计算发展的主要瓶颈。开发CLAIMS主要是为了解决内存通讯墙的问题。华东师范大学软件学院副教授周敏奇
CLAIMS主要面向OLAP型应用（类似Teradata），以处理关系数据库为主，可扩展到非结构化数据，采用按列存储数据，意在解决通讯墙问题。CLAISMS系统在实时处理数据分析方面已获得较高性能。目前，CLAISMS的系统主体开发已经完成。计划月份开源CLAISMS的首个版本。更多精彩内容，请关注直播专题&
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大数据、数据挖掘在交通领域有哪些应用？
一、交通领域的大数据来源
& & &有数据才有分析，交通领域的数据产量巨大。具体可以分为如下几个方面：
物流和运输公司。 这个很好理解，详细讨论需要另开一个问题 大数据对物流管理有什么影响？ 。
公交一卡通。 交通局通过数据实时分析一方面可以控制公交车和地铁的发车班次和时间，减少空车率，疏导客流缓解城市道路压力；另一方面也可以进行线路优化。
GPS定位 。《 道路运输车辆动态监督管理办法 》将于今年实施，其中最大亮点就是将所有运输车辆都与GPS卫星连接，国家可以实时监控车辆运行路线。
车联网（ Internet of Vehicles） 。例如百度刚推出的CarNet、苹果的CarPlay、微软的Windows in the Car等。目前厂商们所推崇的车联网和可穿戴设备一样，都是将物联网与手机APP相结合。
路网监控 。目前国家在道路监控上的投入很大， “十二五”高速视频监控点建设 实现京津地区全覆盖 ， 被直播的中国：监控摄像头数量每年增加20% 。
电子地图导航应用。 将用户出行数据进行分析，从而可以预测不同城市之间的人口迁移情况，或者某个城市内群体出行的态势。例如春运期间的交通调整。
二、 交通领域的大数据应用
《 车来了 》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据，结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间。
WNYC开发的 Transit Time NYC 通过开源行程平台（Github： OpenTripPlanner 和 MTA ）获取的数据将纽约市划分成2930个六边形，模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间（地铁和步行，时间是上午九点），最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间。
实时交通数据采集商 INRIX-Traffic 的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。
三、结束语
& & &这个话题需要领域内的人士来详细解答，本文属于抛砖引玉。
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与原文不一致电子技术哪家强 中国奥芯挑大梁 /
大数据的应用领域有哪些？　　对于&&(Big&data)研究机构Gartner给出了这样的定义。&大数据&是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要表现在大数据的应用领域上。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的&加工能力&，通过&加工&实现数据的&增值&。那么，大数据的主要应用领域到底有哪些呢?
　　一、金融领域
大数据所带来的社会变革已经深入到人们生活的各个方面，，日常的出行、购物、运动、理财等等。金融业面临众多前所未有的跨界竞争对手，市场格局、业务流程将发生巨大改变。宏源证券表示，未来的金融业将开展新一轮围绕大数据的IT建设投资。
& & & &据悉，目前，中国的金融行业数据量已经超过100TB，非结构化数据迅速增长。分析人士认为，中国金融行业正在步入大数据时代的初级阶段。优秀的数据分析能力是当今金融市场创新的关键，资本管理、交易执行、安全和反欺诈等相关的数据洞察力，成为金融企业运作和发展的核心竞争力。
　　二、安防领域
　　作为信息时代海量数据的来源之一，视频监控产生了巨大的信息数据。，特别是近几年随着平安城市、智能交通等行业的快速发展，大集成、大联网、云技术推动安防行业进入大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据，带动了大数据应用的一系列问题。科达市场总监刘志强认为，大数据改变了安防应用形态。
　　三、能源领域
　　能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。
　　四、业务领域
大数据也更多的帮助业务流程的优化。，我们可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。
　五、医疗领域
　　大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。就表现在大数据上。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。
　　六、电力行业领域
　　大数据对该行业的应用主要体现在智能电网上，通过获取人们的用电行为信息，和智能电网是密不可分的。智能电网能够实现优化电的生产、分配以及消耗，有利于电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测)、客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等多方面，实现更科学的电力需求管理。该领域A股龙头上市公司主要有：电科院、理工监测、远光软件、天玑科技和华胜天成等。
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大数据应用领域有哪些？大数据应用范围基于三个领域
邓庆旭：大数据应用领域有哪些？大数据应用范围基于三个领域
由新浪主办的大数据战略发布会将于日下午在北京&三里屯美嘉欢乐影城举行。上图为新浪网副总编辑邓庆旭正在发言。（图片来源：新浪财经 刘海伟 摄）　　新浪财经讯 由新浪财经主办的大数据战略发布会于日下午在北京&三里屯美嘉欢乐影城举行。新浪网副总编辑邓庆旭做主旨演讲，他表示大数据在国内的应用可能范围跟国外一样，基于三个领域：金融产品创新和营销、高频的程序化策略、风险控制跟预测。
以下为发言实录：
非常高兴，今天很多新老朋友又见面了，是一个特别的日子，这个事件对我们意义重大，形式上也是很特别的，我们是第一次在电影院举办这样一个发布会，我今年第一次到电影院就是今天，我们策划发布会的时候他们说我们挑选一个什么场合呢？后来好多人提了电影院，我当时有点儿犹豫，但是我觉得现在改变就是我们需要做的，我觉得我们最需要做的是改变的勇气。今天不管这个发布会大家是不是印象深刻，但是改变的勇气是值得肯定的。非常感谢。
今天的主题是&BigData，BigFuture&新浪财经大数据战略发布会，说到这里我们还是从几个数字开始，2000亿，号这一天，美联社的一个账号发布了白宫发生两次爆炸，奥巴马受伤，这条消息在世界传播，在非常短的时间内，资本市场就有反应，很快美国股市蒸发了两千亿美金。
三亿，这个数字跟我们在场的每一个人说出来都不陌生，是中国A股市场上每天4个小时的交易时间产生的逐笔成交数据，一共是三亿条。在这样一个高屏交易逐渐到现实中的环境下，这些大的数据给我们带来什么呢？不光是中国的，还有美国的，美国股市每天是70亿股，其中2/3都不是人操作的，很多都是通过基于大数据的程序化的交易工具，基于一些已有的算法，由机器来操作的，这就是大数据在驱动着交易的行为。
在我们国内，证监会［微博］也好，交易所也好，也在准备着大数据的稽核。
第三个，这幅图片中间HFT是高屏交易的缩写，最上面的Progressive这是一家企业，在车险，目前在美国有15万用户。在中国是有了事故了，事故会影响你明年保费的多少，这家公司是把每个人的开车习惯记录下来，这个人容易抢道，你这个人速度一般高于要求的速度及这些作为大数据分析，它甚至会提醒你车的速度，把这个跟你投保的数额关联起来。等于在我们目前的基础上又前了一步，真的到用户行为的层面解决这个问题。
左边是CaymenAtlantic对冲，也是通过大数据分析市场用户的情绪，包括大宗交易市场、趋势等等，这个对冲基金两年的收益率在22%以上。
最右边是气候有关的，天气保险公司，在美国的天气保险公司做什么呢？把联邦的险跟农民农田，美国两千多万农田的数据结合起来，农田遭遇的高温度的变化，湿度的变化，通过传感器，这个数据作为补偿联邦的农业险，跟农户因为自然灾害遭受的农业损失之间的差额，是这家保险公司做的，他们也是基于分布在所有的农民每一块农田里的天气数据的变化，气候变化来做出它的投资的决策的行为。
LendingClub是P2P的公司，个人的行为，个人跟机构之间如何决策的行为，这个有可能对车贷、房贷一系列基于个人信用的变化产生一些有益的帮助。
DataSift，这是一个美国大数据概念的公司，分析的是瞬时的社交数据行为的变化，每条微博的变化传递给市场什么信息，分析这个。现在就凭这个概念，已经是十亿美金的市值。
OnDeck是利用大数据对中小型企业进行分析，评估我该不该支持，做多大借贷行为是比较安全的，应该给它什么帮助，也是通过大数据的。
CitiBank，也是通过大数据分析在银行界走的比较前面的。
所有这些东西都是在现在这个世界上人们开始尝试大数据的一些结果。
&与时俱进的大数据&，在现在这个时代，数据时代，商业社会时代，适应科技已经成了这个商业社会发展的必然。
我们看几个字母，Technology，T，反映了大家印象很深的技术变革的时代，数据存储技术的变革，网络通信技术的变革，超级计算数据的变革，这个时代已经过去了，我们能够想起的大公司，IBM［微博］也好，英特尔［微博］也好，就是这个时代的产物。
Information，这些公司正在影响着我们的，最典型的Google。（南方财富网基金频道）
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48小时排行Posts - 682,
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18:29 by GarfieldEr007, ... 阅读,
更新一下答案&&之前我提到用R，后来我自己也觉得有点撑不住，应该是技术不行吧。还是建议往Python方向发展。Python不局限于数据分析，还有许多其他用途，有利于拓展视野。同时如果把它作为一门入门语言，它的简洁性、严格的缩进、丰富的第三方库都能帮助初学者很好地入门。传送一个肖大神推荐的书籍都可以参考，其中有不少优秀教材，都是以Python作为编程工具的，比Machine Learning 和 Natural Language Processing 的最经典教材，都烙下了Python的印记。
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0赞同反对，不会显示你的姓名
其实javascript也不错比python分析快30%&比java开发业务效率高
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2赞同反对，不会显示你的姓名
java生态圈好是优势，其次要解决大规模异构机器集群计算与管理。
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8赞同反对，不会显示你的姓名
这学期刚上过《数据挖掘》课，老师推荐的编程语言是C++，其次是Java。我们自己用得比较多的是Python和Java，这里只说下Python和Java，R目前还没用过。个人感受：
Python和Java上手相对较快，对编程能力要求不是非常高，编程效率相对较高，能够更&优雅&、更快速去实现一个原型；
性能方面，Java的JIT优化使得性能几乎可以赶上C++了；
二者的平台移植性都不错；
Python在数据挖掘方面有比较专业和全面的库支持，也是编程效率较高的一个原因；
处理基于Hadoop/Spark的大数据业务时，Java有先天优势，Hadoop对Java支持最全面
&&传送门：
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5赞同反对，不会显示你的姓名
首先是linux shell，awk作为数据处理统计工具，可以解决超过80%的数据分析需求，并且在执行效率上也极大的超过python，但python丰富的第三方库，包括numpy，pandas等为开发提供便利，处理标准更加规范。
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4赞同反对，不会显示你的姓名
每个产业都有如洪水般倾泻的信息，面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据，如果要用 Excel 来进行数据处理真是太不切实际了，Excel 相较于其他统计软件的功能已相去甚远;下面几个程序应该要有一定的认识R语言 的好处在于它简单易上手；Python 结合了 R 的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python 比起 R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起 R 功能更强。今日大多数的数据科学都是透过 R、Python、Java、Matlab 及 SAS 为主，但仍然存在着鸿沟要去弥补，而这个时候，新进者 Julia 看到了这个痛点。 Julia 是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言，比起 R 要快的许多，比起 Python 又有潜力处理更具规模的数据，也很容易上手。Java 没有和 R 和 Python 一样好的可视化功能，它也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型，那 Java 通常会是你最基的选择。
又是另一个以 Java 为基础的语言，和 Java 很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala 会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。
Matlab 可以说是历久不衰，即使它标价很高;在非常特定的利基市场它使用的相当广泛，包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。
ethink大数据一站式平台&
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做数据分析一定要善于利用工具，目前全球备受欢迎的的可视化工具共计有56种，咱们一起来看看具体都有哪些吧！一、ExcelExcel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。二、Google Chart API&Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。三、D3D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。四、RR语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。五、如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，是最流行的一个选择。六、ProcessingProcessing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。七、Leaflet&Leaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。八、OpenlayersOpenlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。九、PolyMapsPolyMaps是一个地图库，主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器。十、Charting FontsCharting Fonts是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。十一、GephiGephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。十二、CartoDBCartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。十三、WekaWeka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。十四、NodeBoxNodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序，你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但没有Processing的互动功能。十五、KartographKartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG资料转变成互动性地图。十六、Modest MapsModest Maps是一个很小的地图库，在一些扩展库的配合下，例如Wax、Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。十七、Tangle&Tangle是一个用来探索，Play和可以立即查看文档更新的交互工具。十八、CrossfilterCrossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变十九、RaphaelRaphael是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML.&二十、jsDraw2DXjsDraw2DX是一个标准的JavaScript库，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。二十一、Pizza Pie ChartsPizza Pie Charts是个响应式饼图图表，基于Adobe Snap SVG框架，通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象，更容易集成各种先进的技术。二十二、Fusion Charts Suit XT&Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。二十三、iChartsiCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。二十四、Modest MapsModest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。二十五、RawRaw局域非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等。它可以使数据集在途、复制、粘贴、拖曳、删除于一体，并且允许我们定制化试图和层次。二十六、SpringySpringy设计清凉并且简答。它提供了一个抽象的图形处理和计算的布局，支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。二十七、BonsaiBonsai使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果，拥有非常完整的图形处理API，可以使得你更加方便的处理图形效果。它还支持渐变和过滤器（灰度、模糊、不透明度）等效果。二十八、CubeCube是一个开源的系统，用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js开发。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。二十九、GanttiGantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出（SASS样式表）。三十、Smoothie ChartsSmoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。三十一、FlotFlot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。三十二、Tableau PublicTableau Public是一款桌面可视化工具，用户可以创建自己的数据可视化，并将交互性数据可视化发布到网页上。三十三、Many EyesMany Eyes是一个Web应用程序，用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。三十四、AnychartAnychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外，它还有一款收费的交互式图表和仪表。三十五、Dundas Chart&Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件，于2009年被微软收购，并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。三十六、TimeFlowTimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有alpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。三十七、ProtovisProtovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。三十八、ChooselChoosel是可扩展的模块化Google网络工具框架，可用来创建基于网络的整合了数据工作台和信息图表的可视化平台。三十九、Zoho ReportsZoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求，支持SQL查询、类四暗自表格界面等。四十、Quantum GIS(QDIS)Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序，支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。四十一、NodeXLNodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。四十二、OpenStreetMapOpenStreetMap是一个世界地图，由像您一样的人们所构筑，可依据开放协议自由使用。四十三、OpenHeatMapOpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据（如Google Spreadsheet的表单）转化为交互式的地图应用，并在网上分享。四十四、CircosCircos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。四十五、ImpureImpure是一个可视化编程语言，旨在收集、处理可视化信息。四十六、PolymapsPolymaps是一个基于矢量和tile创建动态、交互式的动态地图。四十七、RickshawRickshaw是一个基于D3.JS来创建序交互式的时间序列图表库。四十八、Sigma.jsSigma.js是一个开源的轻量级库，用来显示交互式的静态和动态图表。四十九、TimelineTimeline即时间轴，用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。五十、BirdEyeBirdEye是Decearative Visual Analytics，它属于一个群体专案，为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展，并且为了Adobe Flex建视觉分析图库，这个动作以叙述性的资料库为主，让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。五十一、Arbor.JsArbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法，抽象画图表组织以及筛选更新的处理。五十二、Highchart.jsHighchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库，提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。五十三、Paper.jsPaper.js是一个开源向量图表叙述架构，能够在HTML5 Canvas 运作，对于初学者来说它是很容易学习的，其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。五十四、Visualize FreeVisualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具，可从多元变量资料筛选并看其趋势，或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。五十五、GeoCommonsGeoCommons可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题，即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实社会化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化，创造带交互的可视化分析作品，并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。五十六：Echarts提起ECharts，经常使用开源软件的朋友应该很熟悉，当然，如果你不知道也没关系。但是你肯定知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。在国外大数据可视化企业Tableau、Datawatch、Platfora强势入华的情况下，国人推出了ECharts，并且进行了开源，从这一点来说，中国的大数据行业并不落后于北美国家。ECharts也让我们看到了中国大数据可视化的未来，感谢ECharts以及ECharts团队。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可 视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：(1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;(2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;(3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;(4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。数据可视化技术在现今是一个新兴领域，有越来越多的发展、研究等数据可视化分析，在诸如美国这些国家不断被需求。企业获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括以下三种类型：从艺术的角度创作的数据可视化，比较典型的工具是 Processing.js，它是为艺术家提供的编程语言。从统计和数据处理的角度，R语言是一款典型的工具，它本身既可以做数据分析，又可以做图形 理。介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，D3.js是一个不错的选择。像D3.js这种基于Javascript的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。飞剑全网营销之网络营销实战博客的内容，有来自飞剑原创，有源自网络，有抄录，有整理，有改进，有借鉴，有飞剑笔记，飞剑感悟，飞剑分析，飞剑摘抄等；飞剑擅长资源整合，是互联网的搬运工。喜欢飞剑的小伙伴，欢迎免费订阅飞剑博客，或加飞剑QQ，热爱交朋友，我们是热爱网络营销一伙人。飞剑只专注全网之网络营销实战，网络营销不是学出来，是真正的实干出来的！网络营销战略布局，战术启动，竞争对手分析，行业商业计划书，网络营销有效执行-落地秘诀，SEO，SEM，SMM，MMM，EPM，微博，微信，APP，各渠道。网络营销创意为王，只有不断创新，不断超越，没有全盘照抄，很多成功是不可复制的！加飞剑QQ：，共同探讨网络营销推广，欢迎热爱互联网营销的朋友一起交流；网络营销没有所谓大师或高手，只有不断努力学习，海量实战，真正积累起来的经验！如何选择大数据培训机构？达内大数据培训好不好？
目前，机构太多了，琳琅满目。那么如何挑选靠谱的培训机构呢?小编特意为大家总结了几点：
1、看高薪就业数据
如果有很多的学员参加学习，如果有很高的就业数据，那就是靠谱的机构。如果只宣传讲师多牛，不宣传就业信息，那么需要认真考虑。讲师非常牛，不代表毕业的学员会同样牛。
2、看专职讲师数量
大数据行业工资很高，大数据公司里面的一线工程师年薪最低20 多万，如果聘为专职讲师，讲师的年薪肯定不能低于20 多万，这对培训机构而言，成本压力非常大。很多培训机构只有兼职讲师，这样成本是最小的。因为没有课的话，培训机构不付工资，没有成本。但是兼职讲师没有那么多时间备课，在讲课水平上与专职讲师是有很大差别的。
3、看后续服务IT
行业技术更新非常快。我们在单位加班，累的要死要活，根本没时间去学习新技术。如果培训机构只关注培训一门技术收一笔钱的话，对我们长期发展不利。如果在培训机构，缴费学了这门技术，以后这门技术的所有更新都可以免费学习的话，那就太好了。
4、看是否允许实地考察
培训机构中有很多皮包公司，本身没有师资力量，只是一个组织机构，把想要参加培训的学员和希望兼职讲课的一线人员牵线搭桥组合到一起。这样对学员是不负责的。如果实地考察，和工作人员聊聊天，是很容易看出来的。
接下来小编带你去看看中国最大的IT职业教育集团达内科技集团到底有什么优势呢？看看教研副总裁李翊先生是怎么说的呢？
(达内集团教研副总裁李翊接受记者采访)
李总告诉记者，达内学员在选择参加职业教育时，他首先是选课程，看课程是否专业，是否能够让他直接就业，这是最核心、最直接的目的。&达内的课程体系，最大的优势在于它和企业接轨做的是非常好，可以说是无缝接轨。我们通过与达内上万家合作企业的真实岗位需求走访了解，直接抓住第一手资料得到。
学员第二看，就是看老师是不是优秀。李总告诉记者，&用句大白话，就是看老师有没有名。很多人就是冲着名师头衔来的。达内的讲师都在行业是首屈一指，至少十年以上企业实际工作经验，都是来自于华为、IBM、惠普等知名IT公司。还要求教学培训经验丰富。&
李总说，达内师资队伍强大还有一个关键点，授课模式是专家组合式的授课，就是整个课程体系不是一个人讲完，是某一方面的专家只负责某一个模块的知识讲解。并不是说只会
这一块，达内的讲师对整个的技术体系是完全可以掌握，也是有经验，组合式授课只是说可能在他更熟悉的领域教学经验更丰富。
李总告诉记者，第三个优势，就是教学平台的升级。达内花了很大的心事和投入去做平台升级，学员在上课的时候，可以登录平台，在上面可以看老师的讲义，可以做案例，做经典案例，可以看回放的视频，可以向老师提问题，可以互动等一系列教学活动，都可以通过平台来实现。平台的好处是可以实现教学的标准化和精细化。&标准化体现在每天讲什么课，甚至是每一个小时讲什么课，讲什么内容，怎么做练习，怎么样去做什么项目，老师讲什么，带着学生做什么练习，学生下去以后自己做什么练习，课后做什么作业，都是严格制定的。我们叫做教学指导，或者叫做教学日历。非常流程化，很有规律地进行学习。&
&精细化体现在达内把课程内容分解成微知识点。就是把知识分得特别细，一级标题下面，可能要分很多的二级标题，二级标题下面还分三级标题，分到三级标题，可能给细化到它具体在工作中要做的某一件事情，整个把这个知识细化。&这样做有什么好处呢?李总告诉记者，&以前可能学员做一段作业之后，他哪块不行，自己可能也没有感觉。有了微知识点之后，学员在做了这道题以后，做的好与坏，我们直接就可以用来检验。就跟医生一样做检测，到底是哪的问题，查的很清楚，某一个作业下面都有知识点的链接，就是微知识点的链接，这个题做错了，点相应微知识点，就可以看文档、可以看视频把知识完善。&
IT学习有时候难免感觉枯燥无味，达内会用&润物细无声&的办法，通过给学员正能量激励，让他们树立信心。请一些成功人士，讲励志成长经过。每月都会有达内CEO咨询日，韩总亲自跟学生们座谈。每个班都配班主任，给学员进行职业规划，充当学员职业顾问。
李总告诉记者，达内学员无论在学习中，在就业面试上，还是在心理情绪等方面问题，都有达内专业老师进行辅导，尽最大努力提升学员的全面素质，让学员来达内，学到真本事，造福社会的同时，也谋求到自己的幸福。
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