Zipcode Map进行城市可视化大数据分析

伴随着大数据网络技术的发展，大数据也随之成长起来，大数据分析行业也受到众多企业的追捧，通过大数据进行城市可视化大数据分析变成重中之重，下面宏图远见小编整理一些例如Zipcode Map这样的功能软件介绍给大家。

1.嵌入式成果

城市可视化大数据分析的重要价值，在于从数据模型中收集的信息可以帮助其他应用程序的使用。

该特性应包括以易于嵌入决策平台的方式创建洞察力的能力，该平台应能将洞察力应用于实时事件的数据流，从而做出即时决策。

2.数据多样化的支助

资料科学家往往会花很多时间整理、编辑和组织资料，以便进行资料分析。它包括无缝集成各种数据源和类型、应用程序和 API、清除数据并提供精细的、基于角色的数据安全访问。

资料库供应商 InterSystems资料平台行销总监 JoeLichtenberg表示，大型资料分析工具必须支援各种资料类型、协定及整合方案，以加速及简化这些步骤。

3.数据探索和可视化大数据

可视化大数据将数据库中的每个数据项表示为单一的图元元素，大量的数据集组成数据图像，而数据的个别属性值则表示为多维数据形式，这样就可以从不同的维度观察数据，从而进一步观察和分析数据

数据分析常常需要临时发现和研究基础数据。本研究可以帮助组织理解问题所在的商业环境，并开发更好的分析策略。帮助简化该过程的功能减少了测试关于数据的新假设所需的工作，因此能够更快地清除不良数据，并找到数据中隐藏的有用连接。

强有力的可视化也有助于进行数据探索。

4.扩展性

通常，数据科学家可以在很小的数据集中长时间地开发和测试不同的数据模型。但是，最终的分析模型需要经济运行，而且通常必须迅速得出结果。这就需要这些模型能够在不需要大量硬件或云服务成本的情况下，为获取数据和在生产中使用大数据集提供很高的规模。

EduardoFranco是预测分析公司 Descartes Labs的数据科学主管，他说：“同样重要的是，有一个工具可以把算法从小数据集扩展到大数据集。"实现这一转变需要花费很多时间和精力，所以自动化对此很有帮助。”

5.版本管理

一些人可能会参与到大型数据分析项目中来调整数据分析模型的参数。这些改变中有些也许一开始看上去很有希望，但一旦投入生产，就会出现意料之外的问题。

DigitalAnalysis工具内建的版本控制可以改进跟踪这些变化的能力。它还能使分析模型回滚到以前版本，从而使以后出现问题时更加容易。

DevoUSA数据科学副总裁 CharlesAmick表示：“如果没有版本控制，一个开发者只做一项改变就可能导致已经创建的所有内容都失败。”

6.简单整合

用来定制集成来处理数据源和连接应用程序的时间越少，数据科学家和开发人员用来改善数据分析模型和应用程序的时间越多。

这种简单的集成也使得与其他开发人员和数据科学家共享结果更加容易。该数据分析工具应该支持容易地与现有的企业和云应用程序以及数据仓库集成。

7.支持各种分析

有许多方法可以将数据分析结果用于生产，包括商业智能，预测分析，实时分析和机器学习。每一种方法对企业都有不同的价值。好的大数据分析工具应该具备足够的能力和灵活性，能够以最少的工作量支持这些不同的用例，或者在采用不同工具时进行再培训。

8.资料管理

TimLafferty是数据分析咨询公司 VelocityGroupDevelopment的分析主管，他说，大数据分析工具需要一个强大而有效的数据管理平台来确保所有交付品的连续性和标准化。可变性随资料量的增加而增加。

一个强大的数据管理平台可以帮助企业维护单个数据源，这是数据规划成功的关键。

9.数据管理

对于大数据分析工具来说，数据治理功能非常重要，可以帮助企业维护合规和安全。其中包括能够跟踪数据源和特性以建立分析模型，并帮助保护和管理数据科学家和工程师使用的数据。建立模型所使用的数据集可能会引入导致歧视的隐藏偏差。

对敏感数据来说，数据治理尤其重要，如受保护的健康信息和个人身份信息，这些信息需要遵守隐私法规。目前，一些工具包括能够伪造数据，使数据科学家能够根据 GDPR等法规建立基于个人信息的模型。

10.资料处理框架

很多大型数据分析工具侧重于分析和数据处理。这样，开发者和数据科学家就可以使用相同的工具进行实时处理；复杂的提取、转换和装载任务；机器学习；报告； SQL。因为数据科学是一个高度反复的过程，所以这很重要。在到达投入生产的模型之前，数据科学家可以创建100个模型。这一迭代法通常包括丰富资料以改善模型的结果。

宏图远见在过去的几年里，公司一直关注着自己所在行业的发展，抓住行业的发展趋势，并深入挖掘其潜在需求；立足于客户的需求，利用Zipcode Map等专业软件提供大数据商业应用解决方案；致力于为商业企业提供洞察，分析和决策服务。