1、visualizations

visualizations發(fā)音

英：　　美：

visualizations中文意思翻譯

常用釋義：可視化

n.[計]可視化（visualization的復數形式）；直觀(guān)化

visualizations常用詞組：

flow visualization───流動(dòng)顯示；憐顯示；遼視化

visualizations雙語(yǔ)使用場(chǎng)景

1、In this case, the diagrams are just visualizations of the code.───這種情況下，這些圖僅僅是這些代碼的可視化。

2、Try variations of this process and the visualizations.───嘗試下富有變化的過(guò)程和可視化。

3、This sort of business intelligence often is available only through visualizations.───這種業(yè)務(wù)智能通常只通過(guò)可視化而可用。

4、If you've never done visualizations like this before, it may take you several minutes or longer to go through this whole process.───如果你以前從未練習過(guò)圖像化，那完成整個(gè)過(guò)程可能需要幾分鐘或更久。熟能生巧。

5、Attach it to the dismembered leg of an unsuspecting cockroach and listen to its neurons as an iPhone interface creates visualizations.───將它附著(zhù)到一只毫無(wú)戒心的蟑螂的肢解腿上，便能像iPhone界面創(chuàng )造的視覺(jué)化一樣聆聽(tīng)它的神經(jīng)元。

6、Metrics and visualizations help you identify important parts of your code, allowing you to extract them as first-class design elements.───指標和可視化有助于識別代碼的重要部分，從而提取出一些設計元素。

7、My conscious visualizations started giving way to a stream of unconscious imagery, and I could see I was beginning to enter a dream state.───我的意識想象開(kāi)始摒棄一系列無(wú)意識的意象，我感覺(jué)到自己正進(jìn)入一種夢(mèng)的狀態(tài)。

8、Enjoy cinematic music and vivid visualizations as you compete against computer generals or up to 5 of your friends!───享受**音樂(lè )和生動(dòng)的可視化效果，你對電腦的將軍或或挑戰多達您五個(gè)朋友的競爭！

9、We have passive visualizations.───我們有被動(dòng)直觀(guān)化。

visualizations相似詞語(yǔ)短語(yǔ)

1、p cnivisualizing───消毒

2、visualize object───可視化對象

3、algorithms visualized───算法可視化

2、大數據分析與處理方法解讀

越來(lái)越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長(cháng)的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖?，大數據分析的方法理論有哪些呢？

大數據分析的五個(gè)基本方面

PredictiveAnalyticCapabilities（預測性分析能力）

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

DataQualityandMasterDataManagement（數據質(zhì)量和數據管理）

數據質(zhì)量和數據管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標準化的流程和工具對數據進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。

AnalyticVisualizations（可視化分析）

不管是對數據分析專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數據可視化是數據分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^(guān)的展示數據，讓數據自己說(shuō)話(huà)，讓觀(guān)眾聽(tīng)到結果。

SemanticEngines（語(yǔ)義引擎）

我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來(lái)了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語(yǔ)義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

DataMiningAlgorithms（數據挖掘算法）

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

假如大數據真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話(huà)，我們最好把精力關(guān)注在大數據能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰。

大數據處理

大數據處理數據時(shí)代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關(guān)不要因果。具體的大數據處理方法其實(shí)有很多，但是根據長(cháng)時(shí)間的實(shí)踐，筆者總結了一個(gè)基本的大數據處理流程，并且這個(gè)流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個(gè)處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。

采集

大數據的采集是指利用多個(gè)數據庫來(lái)接收發(fā)自客戶(hù)端的數據，并且用戶(hù)可以通過(guò)這些數據庫來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢(xún)和處理工作。比如，電商會(huì )使用傳統的關(guān)系型數據庫MySQL和Oracle等來(lái)存儲每一筆事務(wù)數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。

在大數據的采集過(guò)程中，其主要特點(diǎn)和挑戰是并發(fā)數高，因為同時(shí)有可能會(huì )有成千上萬(wàn)的用戶(hù)來(lái)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)和操作，比如火車(chē)票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪(fǎng)問(wèn)量在峰值時(shí)達到上百萬(wàn)，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間進(jìn)行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

統計/分析

統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來(lái)對存儲于其內的海量數據進(jìn)行普通的分析和分類(lèi)匯總等，以滿(mǎn)足大多數常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì )用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會(huì )有極大的占用。

導入/預處理

雖然采集端本身會(huì )有很多數據庫，但是如果要對這些海量數據進(jìn)行有效的分析，還是應該將這些來(lái)自前端的數據導入到一個(gè)集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預處理工作。也有一些用戶(hù)會(huì )在導入時(shí)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對數據進(jìn)行流式計算，來(lái)滿(mǎn)足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計算需求。導入與預處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會(huì )達到百兆，甚至千兆級別。

挖掘

與前面統計和分析過(guò)程不同的是，數據挖掘一般沒(méi)有什么預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進(jìn)行基于各種算法的計算，從而起到預測的效果，從而實(shí)現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類(lèi)的K-Means、用于統計學(xué)習的SVM和用于分類(lèi)的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰主要是用于挖掘的算法很復雜，并且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘算法都以單線(xiàn)程為主。