? ? ? ? 大數(shù)據(jù)的可視化個人認為還是以儀表盤為展現(xiàn)的最終載體，當然儀表盤會包含移動端、云端和企業(yè)端。那么，儀表盤中的內容應該包含哪些？

? ? ? ? 1、單純的數(shù)字展示

? ? ? ? 大數(shù)據(jù)的最終分析結果，其中有一種是對關鍵指標的計算結果，如：市場模糊占有率，總體情感指數(shù)，用戶粘度系數(shù)等等，其展現(xiàn)內容最簡單來說就是一個數(shù)字或者百分比，展現(xiàn)形式可以是較為顯眼的圖片，突出數(shù)字的基礎上，增加小部分的文字描述；

? ? ? ? 2、表單畫像

? ? ? ? 大數(shù)據(jù)應用的典型應用是通過對某用戶的日常行為數(shù)據(jù)分析進行多維畫像，最直接的目的是精準定位，配合精準營銷。方式是通過采集上網(wǎng)行為信息、日常注冊信息、瀏覽器cookie信息，進行模糊匹配、關鍵詞匹配等進行用戶畫像。畫像的結果無非是一堆關鍵詞的描述信息：

? ? ? ? 3、信息檢索

? ? ? ? 大數(shù)據(jù)+搜索引擎是大數(shù)據(jù)常見的前端應用模式，基于海量數(shù)據(jù)的存儲和索引，通過底層的數(shù)據(jù)分布式計算，快速的獲取搜索內容。通過對分析維度的整理實現(xiàn)可OLAP的分析方式，最終大數(shù)據(jù)變成“結構化”的數(shù)據(jù)分析形勢，直到最終“鉆取”的原始的文本或圖形信息。

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? ? ? ? 4、關鍵詞頻率

? ? ? ? 在日常文案記錄型工作較多的行業(yè)，比如公安的備案記錄、法院的審理記錄，會議記錄等等應用場景中，對非結構的文本自動匹配，通過文字增強功能，如智能分詞、 情感分析扥，對海量數(shù)據(jù)中的關鍵詞頻度進行分析，比如找出某種犯罪類型其作案人員的主要來源地、其基本家庭情況特征、甚至作案地點、時間、天氣特征等（在 大數(shù)據(jù)時代一書中美國紐約作為典型案例進行了闡述）

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? ? ? ? 5、其他OLAP典型展示

? ? ? ? 關于這一點不再過多敘述，商業(yè)智能常見的展現(xiàn)和分析模式同樣適用于處理加工后的大數(shù)據(jù)。

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? ? ? ? 本文為迪塔維團隊原創(chuàng)文章，如轉載請注明出處，謝謝！