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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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