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!