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2017-4(第2期)
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1 编者的话 李 东 信则有 视则灵 占卜算卦, 求签拜佛, 乃民间千古沿袭的习俗。 “信则有, 诚则灵” 是这种习俗带给人心灵的最大慰藉。 如今,大数据浪潮来势汹涌,有人说它不过是一种概念的炒作,更多人虔诚地将它视若神明,仿佛能治企 业决策顽症、救企业未来于水火的灵丹妙药。如此之说并非挪揶,实际上其势必然,无可阻挡。 现代认知学的研究认为,视觉感知不仅是人类感知的主要方式,视觉分析的速度也远远高于其他感 官系统。 “眼见为实” ,将隐含信息昭然,成为人们判断或决策的关键一环,比如各种审批、审核,比如验 收等等。这也就催生了将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来的需求。虽然传统的数据可视化工具仅仅 将数据加以组合,揭示数据之间的关联信息,但不满足互联网爆发的大数据需求。给符号化数字、有用化 信息加数据,加关联,加功能,加媒介,力求让数据变得更可塑、更人性、更实时、更交互、更多维,成 为激发人的形象思维、观察内在规律的有力工具,从而实现空间或非空间数据场的可视化。 “工欲善其事, 必先利其器” , 目前以及今后很长的一段时期, 人们需要强有力的工具实现数据可视化、 可交互,在更多维度上传递信息,揭示人类无法感知的复杂结构,描绘人眼看不到或无法感知到的无形结 构,使现实世界“分散、重组与合成” ,因此人们还得千辛万苦地纠结于信息、功能、视觉形式以及故事, 纠结于“干净的数据” 、合格的数据质量、到位的数据治理、管理流程和系统,避免陷入垃圾数据陷阱。 “一张图胜过千言万语” ,为了构造出自己满意的视图,软件公司开发了太多太多工具,适用于 NET、 Java、Flash、HTML5、Flex 等平台或者常规图表报表、甘特图、流程图、金融图表、工控图表、数据 透视表、OLAP 多维分析等图表报表开发。其中有通用级工具,如 Excel、CSV/JSON、Google Chart API、Flot、Raphal、D3、Visual.ly、.Crossfilter、Tangle、Modest Maps、.Leaflet、PolyMaps、 OpenLayers、Kartograph、.CartoDB、Charting Fonts、 Gephi、Crossfilter、jsDraw2DX、Pizza Pie Charts、Fusion Charts Suit XT、iCharts、Raw、Springy、Bonsai、Cube、Gantt、Smoothie Charts、 Tableau Public、Many Eyes、Anychart、Dundas Chart、TimeFlow、Protovis、Choosel、Zoho Reports、Quantum GIS(QDIS)、NodeX、OpenStreetMap、OpenHeatMap、Circo、Impure、Rickshaw、 Sigma.j、Timeline、BirdEye、Arbor.Js、Highchart.js、Paper.js、Visualize Free、GeoCommons、 Processing 等等 ; 还有专家级工具,如 SPSS、SAS、R、Weka、Gephi 等等。同时,还有很丰富的大数 据生态系统处理框架,如 Hadoop、Spark、Flink、Google 的 Tensorflow 以及其他不计其数的 Apache 开源项目,以及象 Luigi、Lumify、Presto、Clusterize 等等非主流工具。 信息化实质上用程序把人类的工作做得更快、更好、更可靠,最终让人类自己没有工作。林林总总 的工具中内嵌着科学家们创建的各种模型。每个模型代表着这些科学家对客观世界的认识,对万物规律的 探索,对复杂关联的抽取。有人预言构建这些模型的工作可能也会被机器学习取代,那么将来由机器创 造出来的模型,可能距离人类对世界的认识相差的越来越远,代表的是机器的“眼光”或“眼界” ,而不 是人类的。 “青出于蓝而胜于蓝” ,青与蓝毕竟有着不同的波长或特质。如果依此而做出决策,人类所听从 的是自己的还是机器的呢?说到底,还是那句话“有了一把锤子,看什么都像钉子” , “信则有,视则灵” , 不管谁听谁的,都为生存与进化。

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