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数据可视化是如何被创造出来的

本文将给大家介绍一些数据可视化的基础知识。点击阅读原文来访问。 我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊,在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后,更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据,其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM上的3篇数据可视化和信息图形的文章,主要是

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[译]推荐!纽约媒体实验室等4家大牛合作开发的免费开源可视化工具

大数据文摘翻译作品 编译:姚佳灵,康欣 欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体转载,务必后台留言,申请授权 在2016年美国大选中,各种观点将首先出现在移动设备上。这将是大多数新闻流量出现在移动设备上的第一个选举周期。随着移动设备使用率的上扬,记者们面临着在越来越小的屏幕上呈现复杂信息的挑战。 随着数据的激增,以及对消费数据驱动的视频内容的偏好的持续增长,记者们需要一些工具来快速探索和创建交互式的可视化数据和报道。可视化编程工具提供了一个解决方案,它使无技术背景的记者们有能力通过一个简单的工作流程就能制作专

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【大数据毕设】基于大数据音乐推荐系统的设计和实现(六)

随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加,为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活,从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急,然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据,然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法,其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展,大量的数据随之产生,如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重,所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。

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