在大數(shù)據(jù)時代下，有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊藏能量的地下石油。但你知道石油的平均采收率指標么？你知道你所擁有的數(shù)據(jù)，其中的“地質儲量“有多大么？你知道自己的”挖掘“方法能夠實現(xiàn)的”開采量“么？通過這個一個形象的指標類比，我們可以知道，大數(shù)據(jù)的“大”需要你去理解和探索，而得到“有用”價值，需要掌握合適的挖掘方法！

數(shù)據(jù)挖掘作為大數(shù)據(jù)分析的核心技術，是指從大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的、有潛在價值的信息的反復過程。它主要采用人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學等技術，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

小白我不是這個領域的專家，但我很清楚“可視化探索”數(shù)據(jù)價值并不是一件很難的工作，很適合每個小白進入數(shù)據(jù)挖掘這個金領圈！當然掌握可視化只是我“野心”的***步，呵呵！工欲善其事，必先利其器，我在互聯(lián)網(wǎng)調研的結果是，專門做可視化的軟件（Tableau等），基本找不到能用的版本，而且都沒有數(shù)據(jù)挖掘的算法；而專門做數(shù)據(jù)挖掘的軟件（SPSS等），有可視化和數(shù)據(jù)挖掘算法，但就是太丑了，不好操作；而SAS、R、Python這些編程工具，學習和應用效率就更低了。***鎖定了一個國產(chǎn)軟件，叫Smartbi的（主要看到有免費版，讓小白我心動了一下），下載安裝很容易，尤其可視化部分用了百度Echarts，簡直令人欣喜！

下面是軟件自帶一些例子里的可視化效果，尤其“可視化探索”節(jié)點下有“交互視圖”，可以在界面上隨意選擇X軸、Y軸和顏色字段，跟Tableau一樣好操作。

專家診病示例中的交互條形圖（看見“動態(tài)重計算”沒？）

專家診病模型中的網(wǎng)絡圖（用來看相關性也不錯嘛）

異常檢測示例中的散點圖（相關性很明顯：有地就有錢？）

異常檢測示例中的直方圖（閥值很明顯）

媒體分級示例中的餅圖（去掉***的cluster2，重新分析占比）

微博分析示例中的樹狀圖（小白我看不懂，求解）

統(tǒng)計功能示例中的交互箱線圖（以后可以分析股票嘍）

文本挖掘示例中的詞云（啥時候的數(shù)據(jù)，怎么大連這么火）

微博分析示例中的賬號轉發(fā)關系（全是互相捧場的）

時間序列示例中的線型圖（應該是用來預測的吧）

產(chǎn)品銷售的地圖分析（看到“值域漫游”了沒？）

這個數(shù)據(jù)挖掘軟件里的可視化功能不如Tableau里多，里面還有個叫“提升圖”的，沒看到示例，不知道是什么東西，但基本上能覆蓋我的需求了。最需要贊的是，個人免費版本里，還有很多數(shù)據(jù)處理的功能，這樣以后對Excel的處理，也能順手搞定（雖然現(xiàn)在還看不懂每個的意思）。以及這么多還看不懂的東東（貌似很牛的樣子）！

工具算是找到了，我可以繼續(xù)堅持自己的 “大道至簡”觀點，不是把模型、算法一直掛在嘴邊的才是牛人，能夠用圖形把問題說清楚的，才能站在溝通的制高點上，畢竟一圖解千言，專業(yè)的分析報告不是人人能看懂的！