元宇宙尚未带来完全独立的新技术，目前仍依赖于大数据、云计算、区块链、虚拟现实、增强现实、数字孪生等多种已有技术的汇聚整合。...元宇宙发展中的可能风险 元宇宙的虚拟世界既平行于现实世界运行，又为用户提供类似现实世界的孪生镜像和沉浸式体验。既会有技术融合、秩序重构的新问题，也会投射现实世界的老问题。...在元宇宙发展的过程中，如果治理措施不到位可能出现下列风险： 架空主权权威、危害网络数据安全的风险。元宇宙平台规则穿过线下的物理国界线，实际影响多国的用户，可能会架空国家和政府权威。...元宇宙本身的跨国运营特性，也会带来频繁的用户数据出境安全问题。...通过明确细化网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等网络治理领域法律的延伸运用，为元宇宙发展划清红线、指明方向。
大约75％的组织表示，他们已经在先进大数据设施上投入了大量资金或者在未来几年会投入大量资金。同时，一大批新兴大数据企业如雨后春笋般破土而出，以此满足企业客户不断增长的市场需求。...这里是当今新兴大数据企业面临的5大挑战： 1.人才匮乏 大数据是一个增长中的市场。六成的企业决策者都预计本年度会在大数据项目上投入更多资金，只有5%认为会有所减少。...对于很多新兴企业来说，竞争的关键-人才，也将成为一个十分严峻的挑战。这个问题也没有一劳永逸的解决办法，必须要等到有足够的人才储备来满足市场需求。...5.激烈竞争 2015年，大数据的全球消费预计将达到1250亿，初创公司不必再走向大数据的路途上感到孤单，因为如SAP，微软和IBM这样的大企业也要面临残酷的竞争。...这里的教训：建立一个成功的大数据业务是不是为懦弱者准备的。但是，如果你为上面描述的五大挑战做好准备，那么，你就可以在大数据领域未来的发展过程中大显身手。
在人力资源的数据分析中，其中一个模块就是TD人才发展的数据化转型，TD人才发展是一个结合人力资源多模块技能的模块，作为一个TD人才发展专家我觉得你应该掌握，至少了解以下人力资源专家知识。...1、核心岗位胜任力模型 2、岗位职级体系构建 3、薪酬体系的构建和数据分析 4、学习地图 5、学习路径图 6、KPI关键岗位绩效设计和分析 7、人才盘点 8、TTT 培训师培训 以上这几个模块是和...今天我和和大家来分享下我们在企业内部做的TD人才发展的组织架构的搭建和TD数据化的过程，供各位参考。...一、岗位职级体系 要做TD首先需要有岗位的职级体系，因为人才的发展，需要有发展路径，发展的路径就是你这个岗位在公司内部的晋升发展的路径，可以是序列的M或者专业的P ，也可以是各个部门的其他序列。...，晋升又是TD人才发展中的又一个环节。
来源：IT经理网（www.ctocio.com） 导读 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。...关于柱状图优先， 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密， 那就是， 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题，那就是数据的可理解问题。...而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸， 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。...秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果， 不过需要指出的是，可视化是一个辅助分析的工具， 而不是数据分析的替代， 它也不是统计的替代： 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性
引言：新的数据中心架构提出了新的数据挑战——数据捕获是如何驱动边缘到核心的数据中心架构的。 数据显然不是以前的样子了！各种组织都在寻找数据的新用途，这已经成为他们数字化转型的一部分。...那些旧的数据大部分都是交易性的，并且是从内部来源私下捕获的。 新的数据既是交易型的，也是非结构化的，公开可用的和私人收集的，其价值来源于我们对数据进行汇总和分析的能力。...大致来说，我们可以将这些新数据分为两类： 1，大数据：用于批量分析的大量聚合数据集。 2，快数据：来源非常广泛的数据集，这些数据用于做出快速性的决策。...大数据和快数据的新模式正在推动数据中心（无论是公共的还是私有的）建立一种全新的架构。...[图片] 图片来源于网络 在接下来的文章中，我将介绍新数据中心架构提出的前五大数据挑战
项目介绍 该项目利用 Flask框架结合echarts将MySQL数据库中的相关数据进行可视化大屏展示，其中MySQL数据采用虚拟实时更新数据 效果如下： 解析： 前端 JavaScript通过 AJAX...调用 Flask 应用的路由获取数据库数据；Flask应用向数据库操作模块请求并处理数据，这些数据来自于 MySQL数据库。...用户访问Flask 应用的主页，前端 JavaScript 在页面加载后自动请求数据，这些数据由 Flask应用动态生成并从数据库中取出，然后显示在网页上。...content="IE=edge"> 可视化大屏.../static/echarts.min.js"> Python数据可视化大屏 <div id
而作为业务与技术高速发展的京东，用常规的架构设计无法满足公司对数据高 质量的要求。如何在保障业务高速发展的同时，将数据仓库的数据污染降低到最小？我们重点来说说引起数据污染的原因以及解决方案。...，于是就要求数据中心支持异构数据源的数据同步，并将数据存储为可相互关联的统一数据结构，数据源越多，数据的交换成本和维护成本就越高。...在数据集中时面临巨大的挑战。...这三点对仓库生产基地数据的质量提出了非常高的挑战。...2）大量的数据分析要求数据的变化有历史记录，从而发现用户的有效行为，但有些系统没有存储表变更历史或者变更日志，从而导致变化的数据无法追溯；更有甚者直接登录到数据库进行数据的调整操作，违规的数据修改，会给后端带来严重的数据污染
导读：随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用，本文将分析工业大数据发展中的三大挑战和今后的五大商业趋势。 ...三大挑战 工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，工业大数据有三大挑战...德国工业4.0体系中明确指出了三大集成，工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。...大数据未来中国五大商业趋势 高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势：包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。...比如Uber、滴滴出行、易到用车等挑战传统的出租车行业，小猪短租、Airbnb等挑战房屋出租行业。同时我们也看到传统行业和互联网之间的共享经济合作也逐渐升级。
【导读】 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。...关于柱状图优先， 其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密， 那就是， 那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题，那就是数据的可理解问题。...而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。 很不幸， 真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。 是为了展示可视化用的。...秘密六—数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果， 不过需要指出的是，可视化是一个辅助分析的工具， 而不是数据分析的替代， 它也不是统计的替代： 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性
刘宇宙，现在一家创业型公司做技术总负责，做爬虫和数据处理相关工作，曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发，物联网方向大数据研发，著书一本，《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化...pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。...add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项 show_config() 打印输出图表的所有配置项 render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html...基本上所有的图表类型都是这样绘制的： chart_name = Type() 初始化具体类型图表。 add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。...series 数据 “”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据
1.2挑战 但从各行业的数据资产管理实践看，数据资产管理面临着一系列的挑战，影响着数据资产管理的成效。...主要挑战如下： 挑战1：数据质量不足 数据资产管理的核心目标之一是提升数据质量，以提高数据决策的准确性。但是，目前多数企业面临数据质量不达预期、质量提升缓慢的问题。...挑战2：数据共享壁垒 数据在组织内部顺畅流动和快捷共享是有效利用的必要条件，目前很多企业内部信息化建设缺乏统一规划，业务系统分别建设，数据分散存储，数据标准不一，缺乏统一共享渠道，共享效率低，阻碍了数据要素在组织内部流动和共享应用...挑战3：数据应用效率低 企业积累了大量数据，需要通过各样的数据应用，以不断挖掘数据价值，推动数据利用。...挑战4：数据资产管理与业务发展割裂 数据来源于业务，并回馈于业务，业务资产化和资产业务化是数据资产管理的两个重要方面，二者缺一不可。
3 大芯片面临的共同挑战 3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求 有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？...如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。...就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。...3.6 挑战六：计算平台的融合 算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要： 算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池...3.7 挑战七：生态建设的门槛 大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
大数据时代，数据已成为公司最有价值的资产之一，因此，设计、实现和维护好数据库，对公司是至关重要的。 根据IDC数据显示，在2015年到2017年间，数据库市场已由400亿美元增长到500亿美元。...下面让我们一起来看看当今企业在数据库领域面临的五大挑战： 配置数据资产 接近80%的开发者和IT专业人员认为，数据库资产配置是当前的主要瓶颈之一，开发人员需要更灵活地加快这一过程。...性能 影响性能的因素有很多，比如数据库配置和数据库扩张。此外，糟糕的数据库设计、编码错误和额外的数据和用户都可能影响和放缓整体的数据库性能。...这种缺乏战略规划的行为也很容易造成数据库性能低下，并且带来很大的安全风险。 快速增长的数据 业务转换和数据的爆炸式增长使得企业很难高效地管理它们的数据存储和管理需求。...数据的爆炸式增长，使得企业需要采取更具有战略性的方法来管理和维护好数据库。这对企业的快速壮大和扩张也至关重要。
随着大数据时代的到来，数据可视化成为一种重要的工具。它将庞大复杂的数据转化成直观、易懂的图形，便于用户快速理解和分析数据。...而Echarts是一种优秀的数据可视化工具，能够帮助我们实现各种各样的数据可视化。本文将详细介绍基于Echarts实现可视化数据大屏大数据可视化的方法和流程，并且给出一个实例进行演示。...同时，Echarts还提供了丰富的配置项和交互功能，可以帮助我们轻松地实现各种各样的数据可视化。可视化数据大屏设计思路在实现可视化数据大屏之前，我们需要先明确设计思路。...一般来说，设计一个可视化数据大屏需要考虑以下几点：1. 数据来源首先，我们需要明确数据来源。数据可以来自数据库、API接口或其他数据源。2. 数据处理数据处理是可视化数据大屏设计的核心。...实现方法及流程下面将介绍基于Echarts实现可视化数据大屏大数据可视化的具体方法和流程。1. 数据准备首先，我们需要准备数据。数据可以来自数据库、API接口或其他数据源。
选自GitHub 机器之心编译 参与：微胖、吴攀 FAIR 发布了 Visdom，一款可在 Torch、PyTorch 以及 NumPy 上实现交互式数据可视化的工具套件。...一款能够创造、组织和共享可视化生动丰富数据的灵活工具。支持 Torch 和 Numpy 概述 Visdom 旨在实现更加容易的（远距离的）数据可视化，重点支持科学实验。 ?...为你和你的合作伙伴提供绘图、图像以及文本的可视化。 ? 以编程的方式组织可视化空间或者通过用户接口为生动数据打造仪表板，检查实验结果或调试实验代码。 ?...服务器会自动缓存这些可视化，如果你重新加载页面，这些可视化会重现。 ? 保存（Save）：可以使用 save 按钮手动操作。这会串行保存该环境的状态（到磁盘，以 JSON 格式），其中包括视窗的位置。...你也可以通过编程的方式保存环境。这有助于更加复杂的可视化操作，这样的配置是有意义的，比如对于一个数据丰富的 demo、一个模型训练仪表板或者系统性的实验。这也会让它们易于共享和复用。
1 数据可视化有什么作用？ 2 案例分析 ，感受数据可视化可以做什么？ 随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。...ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 1....定制数据 Pong表示，尽管记者可以利用的开放数据越来越多，并且这对数据的可视化也是有利的，但这也同时意味着每个记者都在使用相同的数据。要让自己的报道与众不同，就必须要创建自己的数据集。...创建自己的数据集的一种方法是将多个数据集组合在一起，但有的时候，最好还是创建自己独特的数据集。 金融时报曾刊载过一篇有关数据驱动的故事和中国熊猫贸易的可视化数据的文章。 ?...美国的死亡：泰晤士报有关大量枪杀案的社论 Groeger指出，数据可视化的趋势之一就是简化。 “在某些方面，这可能是对疯狂、复杂的可视化的一种解决方案。
导语：随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。...ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 1....定制数据 Pong表示，尽管记者可以利用的开放数据越来越多，并且这对数据的可视化也是有利的，但这也同时意味着每个记者都在使用相同的数据。要让自己的报道与众不同，就必须要创建自己的数据集。...创建自己的数据集的一种方法是将多个数据集组合在一起，但有的时候，最好还是创建自己独特的数据集。 金融时报曾刊载过一篇有关数据驱动的故事和中国熊猫贸易的可视化数据的文章。 ?...她说，数据可视化可用来迎合人们的情感，让他们能够更好认识主题。
最近，很多企业都在谈数据可视化，其受关注的程度不次于大数据。数据可视化是正确理解数据信息的最好方法，甚至是唯一方式。...出色的可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然,并可以快速给出建议，随时随地分享。在大数据时代，如果你的数据展示方法不对，可能会破坏数据可视化效果。...数据可视化可以达到仪表盘达不到的能力，可以更好地处理数据报告。 误区二:显示错误的数据 显示错误的数据和显示所有的数据同样存在隐性危机。...在数据可视化操作中，显示的信息子集与数据是相关的关系。比如你关心销售数据，您可能也关心每个地区或者个别销售人员的销售数据，考虑通过数据做出决策。...当你能够回答这些问题时，你就可以进行数据可视化的设计或者应用了。
转载自公众号:我懂个P PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计...，令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
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