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细说数据可视化的发展里程碑

本文为你详细分析数据可视化的发展里程碑，相信当你了解了数据可视化的发展历程后，会更加清楚现代数据可视化的发展方向。

企业必备：四个大数据安全分析要点——算法、可视化、环境、自动化

本文讲解大数据安全分析的4个关键点——算法、可视化、环境、自动化，帮助企业对大数据有一个更加准确的认识。

在云中实现大数据分析：让M2M分析变为现实

M2M最近很受欢迎，研究表明到2022年将有18亿的M2M连接，但构建大数据M2M分析并不是一件简单的事情，本文将总结构建大数据M2M分析前需要注意的一些事情。

数据可视化：数据预测分析模式和影响因素

本文将为你详细讲解分析结构和影响因素进行讲解。包括预期结果分析、重复筛选(Rinse-and-Repeat )，图文并茂、通俗易懂。

数据可视化的下一个标准：自动化+交互性

本文通过对两位知名分析师（ Aware公司产品经理Jim Wahl和Evolytics公司数据可视化&数据分析经理Ryan Sleeper ）的采访，为大家提出数据可视化的下一个标准：自动化+交互性。

浅谈BI实时图表实现数据可视化的原理

本文向大家讲解实时图表是如何将零散的数据以强大的可视化效果呈现在我们面前。 除去端到端之间极短的时间，数据实时可视化主要有四大步骤，掌握着四大步骤，可以帮助分析人员更好的将数据可视化。

大数据分析常见的9种使用价值

本文总结了大数据分析在企业中常见的9种不同的使用情况，比如金融性能管理、产品供应链管理、客户满意度管理等。

智能手机数据可视化设计

本文讨论了怎样有效对智能手机的数据进行可视化和导航的问题。本文的适用对象为在商务智能方面从事仪表盘构建、报表或数据可视化解决方案的用户界面设计者以及移动软件开发商。

4款开源免费的数据可视化JavaScript库

在这篇文章中，我们会看到四个JavaScript库：D3，InfoVis，Processing.js，和Recline.js。所有这些JavaScript库可以用来装饰您的网页与动态数据可视化，但每个采用不同的方法来提供这种能力。

揭秘图表报表行业最流行的五大数据可视化工具

用于数据可视化的图表报表工具种类繁多，不同行业、不同开发平台的数据可视化工具功能可能差别非常大，因此如何选择适合自己项目的图表报表工具就成了一大难题。 本文对你解决这一难题具有绝佳参考价值。