大数据关系图,数据实体关系图一般包括

数据太多了，需要交互可视化。例如，您可以充分利用区域的层次包含关系来显示不同区域级别的图表。与UI图形界面相比，图表只有有限的文字和图形指导，不能很好地解释数据的脉络。图表具有高度的抽象性，这就要求读者具有较高的素质。读者还需要了解各种图表传达的对比、异同等基础知识。

1，Da 数据，又称庞大数据，是一种有价值的信息资产的集合，具有高增长率和多样化的特点。不仅包括数字，还包括图片、文字、视频、交互记录等等。大数据无法在可容忍的时间范围内用常规软件工具进行捕获、处理和管理。它有四个特点:明亮、高速、多样、有价值。主要用于计算机中，其最小单位是位。2.Big 数据可以说是云计算不断发展的产物。同时，它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术来分布海量数据。

经过处理后，这些信息中的一部分将被转换成规则的信息结构，以便进行分析，从而有利于企业的营销甚至国家安全。数据的四个“V”有四个特点:第一，数据巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据有很多类型。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。再次，处理速度快，可以按照一秒钟的规律从各类数据中快速获取高价值的信息，这也是与传统的数据挖掘技术的本质区别。

1。可视化分析是大数据分析的用户是大数据分析师和普通用户，但他们对大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观的呈现大。2.数据挖掘算法大数据分析的理论核心是数据挖掘算法，各种数据挖掘算法可以基于不同数据类型和格式更加科学。正是因为有了这些全世界统计学家公认的统计方法(可以称之为真理)，才能深入数据挖掘出公认的价值。

Smartbi权限安全管理系统的权限体系示意图如下:整个Smart BI权限安全管理系统中有一个超级管理员来管理所有的管理员和用户。每个组可以设置一个组管理员来管理其成员(包括用户和下级用户组)的权限。1.Smartbi权限安全管理系统的操作权限主要是从更高的层面划分用户权限，决定授权用户可以使用哪些功能，可以进行哪些操作。

说到人工智能(AI)的定义，想到的关键词可能是“未来”和“科幻”。虽然这些因素似乎离我们很远，但它们是我们日常生活的一部分。语音助手的普及，无人驾驶、人工智能、机器学习、深度学习的成功，已经渗透到我们生活的各个场景。比如JD.COM会根据你的浏览行为和用户的相似度，用算法推荐你需要的商品；再比如美颜相机，它会根据对你面部特征的分析，通过算法提炼出你的美颜效果。

没错，这三项技术为AlphaGo的胜利立下了汗马功劳，但它们不是一回事。人工智能和机器学习同时出现，机器学习和深度学习交替使用...让大部分读者一头雾水。这些概念有什么区别？我们可以通过下图来区分它们。图1:人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。人工智能包括机器学习和深度学习，机器学习包括深度学习。

BI目前能够收集数据，提供反馈，辅助决策。基于数据，面向数据管理与分析，属于被动角色。而AI则辅以large 数据、算法等等来获取更有价值的信息，实现收集和预测的能力，更多的是主动的作用。虽然AI的应用范围很广，但是AI和BI的结合还是结构化的数据。这里两者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调的是算法，BI的数据的挖掘也包括数据的管理，算法的选择也比较简单，没有神经网络、深度学习等复杂的AI算法。

AI和BI的区别在于BI负责整理生产关系，AI是先进生产力。然后，通过将AI嵌入到BI中，AIBI模式构建了基于AI的BI平台，利用AI的智能，使BI系统能够解决更复杂的业务场景，产生更准确的分析结果，从而使决策更科学、更准确。对于结构化的数据，BI系统可以应用机器学习算法得到更准确的分析结果。比如上面提到的用户画像汇总，人群行为分析数据，获得千人千面，达到精准营销的效果。

Zoom out 数据，云计算和不再有雾有什么关系？云计算(Cloudcomputing)和Big 数据概述云计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且往往是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。在过去，云经常被用来表示电信网络，后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用方式，指通过网络以按需、易扩展的方式获取所需资源；广义的云计算是指服务的交付和使用方式，是指通过网络以按需、可扩展的方式获取所需的服务。

意味着计算能力也可以通过互联网作为商品流通。Big 数据(bigdata)，或massive 数据，是指无法在合理的时间内捕获、管理、处理和整理的所涉及的信息，以帮助企业通过当前主流的软件工具做出更加积极的商业决策，Da数据. 4V特性:量、速、变、准。