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■ 用户界面已经发展到包括强大的图形、可视化工作流图表和专业的单点解决方案。
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■ 用户界面是分析专家提升生产力的工具，前提是这些分析专家知道自己在做什么，并能确保该工具“最适当地”工作，在友好的使用界面下其实更容易把事情搞砸。
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■ 单点分析解决方案专注于一个具体领域的分析，如欺诈或定价，并在该领域内进行深入分析。这些工具的影响力在不断地提升。
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■ R是一个开源分析工具，近年来被越来越多地使用。R的一个优点是在软件中增加新算法的速度，它的一个缺点是其目前缺乏企业级的分析可扩展性。
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■ 与文字解释或电子表格数据相比，可视化方式可以更容易地发现模式。现代可视化工具可以直接连接数据库，建立数据联系与交互式分析图形，具备比传统图表分析工具更多的可视化选项。
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■ 数据可视化的重点不是华丽的图形，而是如何对数据进行展示，以获得对分析结论更深入地理解。
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〔1〕你可以在这个网站找到更多相关信息：www.DMG.org。
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〔2〕麦肯锡管理咨询公司，Clearing the Air on Cloud Computing，2009年3月。
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〔3〕美国国家标准技术研究所，草案，NIST Working Definition of Cloud Computing，8-21-09，第15版，http://csrc.nist.gov/publications/drafts/800-146/Draft-NIST-SP800-146.pdf。
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〔4〕美国国家标准技术研究所，www.nist.gov/itl/cloud/index.com。
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〔5〕译者注：英文有26个字母。
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〔6〕Giovanni Seni and John Elder, Ensemble methods in Data Mining: Improving Accuracy through Combining Predictions, Morgan and Clay-pool Publishers, 2010.
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〔7〕James Surowiecki, The Wisdom of Crowds, Anchor Books, 2005.
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〔8〕The Comprehensive R Network (CRAN), http://cran.r-project.org/doc/FAQ/R-FAQ.html#Why-is-R-Named-R_03f.
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〔9〕Edward R. Tufte, www.edwardtufte.com/tufte/books_vdqi.
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〔10〕Edward R. Tufte, www.edwardtufte.com/tufte/minard.
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〔11〕ImmerSive Intelligence Colleagues, http://im-tel.org/.
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驾驭大数据 第三部分 驾驭大数据：人和方法
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第7章如何提供优质分析
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计算统计、撰写报表、使用模型算法，这些都是提供优质分析的过程中的某一步骤。世界上并不存在一个按钮，可以让你通过简单的一步就得到满意的分析结果。如果不理解或没有专注于分析需求，将带来许多麻烦或导致错误的分析结论，最终将产生大量的额外工作。
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这一章将讨论许多这方面的主题，我们首先要认清一些概念，然后我们将讨论一些与创建一个优质分析相关的主题。每个主题都包含一些教训与差异原则，就是这些细微差别让分析不同于报表和统计结果，也是有意义的分析与无意义分析的区别所在。
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我们讨论的这些原则应用非常广泛，并不只适用于大数据。大数据增加了企业处理数据的复杂度，因此对大数据而言，坚持处理原则就变得更加重要。如果你的公司只使用报表将无法驾驭大数据，你也不能使用不规范的分析方法来处理大数据。
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