在大数据时代下，有人把数据比喻为蕴藏能量的地下石油。但你知道石油的平均采收率指标么？你知道你所拥有的数据，其中的“地质储量“有多大么？你知道自己的”挖掘“方法能够实现的”开采量“么？通过这个一个形象的指标类比，我们可以知道，大数据的“大”需要你去理解和探索，而得到“有用”价值，需要掌握合适的挖掘方法！
数据挖掘作为大数据分析的核心技术，是指从大量数据中揭示出隐含的、先前未知的、有潜在价值的信息的反复过程。它主要采用人工智能、机器学习、模式识别、统计学等技术，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
小白我不是这个领域的专家，但我很清楚“可视化探索”数据价值并不是一件很难的工作，很适合每个小白进入数据挖掘这个金领圈！当然掌握可视化只是我“野心”的第一步，呵呵！工欲善其事，必先利其器，我在互联网调研的结果是，专门做可视化的软件（Tableau等），基本找不到能用的版本，而且都没有数据挖掘的算法；而专门做数据挖掘的软件（SPSS等），有可视化和数据挖掘算法，但就是太丑了，不好操作；而SAS、R、Python这些编程工具，学习和应用效率就更低了。最后锁定了一个国产软件，叫Smartbi的（主要看到有免费版，让小白我心动了一下），下载安装很容易，尤其可视化部分用了百度Echarts，简直令人欣喜！
下面是软件自带一些例子里的可视化效果，尤其“可视化探索”节点下有“交互视图”，可以在界面上随意选择X轴、Y轴和颜色字段，跟Tableau一样好操作。
专家诊病示例中的交互条形图（看见“动态重计算”没？）
专家诊病模型中的网络图（用来看相关性也不错嘛）
异常检测示例中的散点图（相关性很明显：有地就有钱？）
异常检测示例中的直方图（阀值很明显）
媒体分级示例中的饼图（去掉最大的cluster2，重新分析占比）
微博分析示例中的树状图（小白我看不懂，求解）
统计功能示例中的交互箱线图（以后可以分析股票喽）
文本挖掘示例中的词云（啥时候的数据，怎么大连这么火）
微博分析示例中的账号转发关系（全是互相捧场的）
时间序列示例中的线型图（应该是用来预测的吧）
产品销售的地图分析（看到“值域漫游”了没？）
这个数据挖掘软件里的可视化功能不如Tableau里多，里面还有个叫“提升图”的，没看到示例，不知道是什么东西，但基本上能覆盖我的需求了。最需要赞的是，个人免费版本里，还有很多数据处理的功能，这样以后对Excel的处理，也能顺手搞定（虽然现在还看不懂每个的意思）。以及这么多还看不懂的东东（貌似很牛的样子）！
工具算是找到了，我可以继续坚持自己的 “大道至简”观点，不是把模型、算法一直挂在嘴边的才是牛人，能够用图形把问题说清楚的，才能站在沟通的制高点上，毕竟一图解千言，专业的分析报告不是人人能看懂的！
本文作者：佚名
来源：51CTO
