大数据词云在线制作有哪些免费简单的数据展示(数据可视化)网站?

大数据可视化工具哪个做出来最漂亮

非编程篇/可直接上手的工具 1. Excel Excel是最容易上手的图表工具，善于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA语言，可制作高大上的可视化分析和dashboard仪表盘。 单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到复杂的报表，excel无论在模板制作还是数据计算性能上都稍显不足，任何大型的企业也不会用Excel作为数据分析的主要工具。 2. 可视化 BI（Power BI Tableau 帆软FineBI等等） 也许是Excel也意识到自己在数据分析领域的限制和眼下自助分析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和国内帆软的BI工具一样，封装了所有可能分析操作的编程代码，操作上都是以点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。 Power BI 最大的明显是提供了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。 Tableau 可视化图表较为丰富，堪称一等， 操作更为简单。 帆软FineBI 企业级的BI应用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到保证，业务属性较重，能与各类业务挂钩。 对于个人，上手简单，可以腾出更多的时间去学习业务逻辑的分析。 编程篇 对于寻求更高境界数据分析师或数据科学家，如果掌握可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。熟练掌握一些编程技巧，赋予数据分析工作更加灵活的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图几乎都可以通过代码或绘图软件来实现。 与任何语言一样，你不可能立刻就开始进行对话。要从基础开始，然后逐步建立自己的学习方式。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你掌握了一门语言，学习其他语言就会更加容易，因为它们的逻辑思路是共通的。 1. Python语言 Python 语言最大的优点在于善于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适合繁杂的计算和分析工作，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT人员的欢迎。 2. PHP语言 PHP这个语言松散却很有调理，用好了功能很强大。在数据分析领域可以用php做爬虫，爬取和分析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计分析。 因为大部分 Web 服务器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了部署之类的工作，可直接上手写。 比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素。 一般 PHP会和 MySQL 数据库结合使用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。 3. HTML、JavaScript 和 CSS语言 很多可视化软件都是基于web端的，可视化的开发，这几类语言功不可没。而且随着人们对浏览器工作越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。 不过还是有几点需要注意。由于相关的软件和技术还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧使用着IE，无论是自己使用还是开发的时候都要考虑这样的问题。 4. R语言 R语言是绝大多数统计学家最中意的分析软件，开源免费，图形功能很强大。 谈到R语言的历史，它是专为数据分析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据分析越来越热门，R语言的使用也不瘦那么多限制了。 R的使用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。 当然还有很多传统的统计图表。

大数据交易平台有哪些

主要分为两种：一种为互联网公开数据交易，如发源地数据交易平台，社交数据、商品信息、新闻信息等公开的数据。另外一种为企业内部数据、隐私数据，类似于贵阳大数据交易所，这种需要政府支持。

什么是大数据，有什么好的大数据平台？

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

虎赢大数据saas系统密钥怎么生成和获取？

虎赢密钥生成步骤：你先进入首页然后注册登录进去 选择您需要的数控，再然后把数据库加入您的数据云完成数据库授权，在工作台里面有个密钥出租 可以生成密钥，拿到密钥后你可以根据接口任意调取所有数据

大数据可视化需要哪些类型的呈现形式

1.可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段，因此可视化并不是非常特化的研究领域，它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员，你可以借助现有的程序和软件，根据自己数据的特点，绘制清楚直观的图表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也会介绍常用的可视化工具，比如 22个免费的数据可视化和分析工具推荐。 　　2. 如果你拥有一定的编程基础，可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。 　　3. 更进一步，你就可以用编程语言来写自己的可视化系统了。这样你就会有很自由的发挥空间和操控能力，数据处理，表现形式，交互方式等都可以有很自主的设计。 　　4. 入门书的话，你可以去看看 Edward Tufte 的一些书籍。

是否有社会化媒体营销的数据分析工具？

我推荐给你一个数据分析平台，蓝标推出的蓝色光标前身是公关公司，不过公关业务现在占比已经很小了，更多是数字营销。除了这些之外，就是布局的新兴业务单元，其中有一部分就是大数据。平台上面不但有微博的数据分析还有目前最热门的微信公众号数据分析。 我把它们官网的介绍粘贴下来，你或许就知道大概可以用来做什么用了： 微信舆情：通过关键词设置，对微信主题内容进行监测，并获得热度、趋势等分析。 微信公众号监测：通过公众号昵称，对公众号进行持续监测，并获得趋势、影响力评估数据 微信公众号画像：通过公众号昵称，获取对公众号影响力、活跃度和健康度的综合评估。 KOL画像：通过KOL微博昵称，对某一个KOL及其粉丝特征进行分析。 社群画像：通过关键词设置，在海量微博数据中匹配出目标人群，然后对群体特征进行分析。 Campaign监测：添加监测代码，对web站点相关指标进行监测，为营销决策提供数据支持。 聚合搜索：通过一组关键词设置，查看所有搜索引擎搜索结果 词云工具：对文本进行分词并统计关键词出现的频率，呈现词云图。产品比较多，建议你自己注册体验一下BlueView智能营销系统，趁现在还是免费的。 我个人认为：这个平台上的产品用来做策略或者洞察分析比较好用，生成的数据报告可以直接贴到提案的PPT里，作为数据支撑。总的来说，以后不管是公关，数字营销还是其他代理业务，都或多或少需要一些数据分析能力了。多了解并学习一些新的数据工具，绝对是有好处的。

在大数据时代，有哪三种大数据公司活跃在大数据产业链上呢？

基于数据本身的公司：自身拥有大量的数据资源，比如政府机构； 基于技术的公司：比如勤智数码大数据处理平台； 基于思维的公司：可以依托大数据分析为企业提供战略方向，比如魔镜的大数据服务和勤智数码大数据咨询服务。按照以上的三种角色，对大数据的商业模式做了梳理和细分。 　“数据拥有者”的商业模式数据拥有者，这样的公司有三类： 　　1.大数据是业务核心，对大数据的重复利用是其发展的原动力，例如Google、Amazon、Inrix等；这种公司具有很强大的大数据技术能力，多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作，具有三种产业链角色：数据+技术+服务； 　　2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器，非厂商的主流业务；例如运营商、银行等，运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务，目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利； 　　3.数据中间商，本身不具有创造数据的能力，从各种地方搜集数据进行整合，然后再提取有用的信息进行利用；它们的商业模式有： 　　2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如Inrix在交通信息领域，面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库；2C：面向个人，提供基于数据分析结果的服务。例如：Inrix提供一个免费的智能手机应用程序，一方面它可以为用户提供免费的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的数据。 　　2D：租售数据/信息模 式（数据资产分享和交易平台），新的商业模式，把数据/信息作为资产直接进行销售；例如：Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用；VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分析结果卖给其他公司；“技术提供者”的商业模式技术提供者的2B商业模式是目前的主流，有4种类型：提供单点技术，pure-play为主，例如：Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术，来获得营销点子；提供整体解决方案，IT厂商为主，例如：IBM提供软硬一体的大数据解决方案；华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势，提供整体大数据解决方案；大数据空间出租模式：大数据计算基础设施上（与云结合），通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。Bigdata as a service，新的商业模式，提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为 500 美元每月，客户只需在软件端输入特定数据，RJMetrics 便会将这些信息备份到安全的服务器上，并承诺在7日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如，GoodData面向商业用户和IT企业高管，提供数据存储、性能报告、数据分析等工具，将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上；技术提供者的2C商业模式，目前较少，与cloud结合后有很大的空间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。 　　“服务提供者”的商业模式服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供服务： 　2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如前面提过的Inrix; 2C：面向个人，提供基于数据分析的服务；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况，然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配，预测航班是否会晚点；咨询服务提供者，提供技术服务支持、技术（方法、商业等）咨询，或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务；2B 商业模式：定位在某一具体行业，通过大量数据支持，对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务；利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务，有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动（Footfall）数据：以时间为维度（小时/天/月/年），在特定区域的人员人口统计数据（性别、年龄）和行动等数据； 这类企业成长非常快，一般擅长数据挖掘分析技术，帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。

文字云、词云生成器都能用来做什么？

文字云、词云生成器,最常用就是做ppt，2016年辑思维跨年演唱会的词云文字墙就是用词云生成器做的 还可以做招聘海报、网站信息轮播图、头像、书籍封面 用到最多的还有大文本分析，用作数据关键词可视化。 其实一款软件就可以帮助你实现所有词云能做的词云图，微词云生成器！

如何用文字云、词云做ppt呢？

做ppt词云我们一定要注意几点原则,要么做出的ppt很丑！ 第1：ppt文字内容整理 第2：文字间距大小和字体样式 第3：单词数量和大小还有就是颜色和单词角度 我们能能掌握以上几个原则，就不愁做出词云了，我说下具体操作，小米手机发布会的ppt词云大家都知道，我以这个词云为例。 在百度上搜为微词云生成器，进入创建页，先把ppt文字内容输入进去，点击左侧的内容，把文字复制黏贴进入，点击生成，在形状中选择一个横向矩形素材。 接下来我们配置下样式，把疏密程度调高些，把单词数量调大300左右，旋转角度选择为不旋转，加载词云看下渲染效果。在给词云配置下字体，点击切换编辑模式，把重要单词放大，颜色改为白色，固定好，渲染看下效果。基本完成效果。

大数据下，在线教育如何更好地为学生和家长服务？

“小而精”和“个性化教育”越来越被学生和家长重视，为了让孩子的成绩取得进步，很多家长不惜花重金请名校讲师做一对一辅导，可见优质的教育和课程一直被学生和老师所追求。那么教育机构如何实现呢？1、关注学生不同特点和个性差异，推送针对性和个性化课程。2、教育机构要利用大数据做方向和内容的调整，拓展受众高评价好的课程，在这方面可以了解A+课堂。3、大数据时代，就可以轻松获取别人的评价作为自己选择则的参考，促进教育做好服务靠口碑吸引用户。

大数据平台是什么？什么时候需要大数据平台？如何建立大数据平台？

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。 Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。 Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。 Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。 Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。 Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。 Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。 Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。 Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。 Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

如何创建一个大数据平台

所谓的大数据平台不是独立存在的，比如百度是依赖搜索引擎获得大数据并开展业务的，阿里是通过电子商务交易获得大数据并开展业务的，腾讯是通过社交获得大数据并开始业务的，所以说大数据平台不是独立存在的，重点是如何搜集和沉淀数据，如何分析数据并挖掘数据的价值。 我可能还不够资格回答这个问题，没有经历过一个公司大数据平台从无到有到复杂的过程。不过说说看法吧，也算是梳理一下想法找找喷。 这是个需求驱动的过程。 曾经听过spotify的分享，印象很深的是，他们分享说，他们的hadoop集群第一次故障是因为，机器放在靠窗的地方，太阳晒了当机了（笑）。从简单的没有机房放在自家窗前的集群到一直到现在复杂的数据平台，这是一个不断演进的过程。 对小公司来说，大概自己找一两台机器架个集群算算，也算是大数据平台了。在初创阶段，数据量会很小，不需要多大的规模。这时候组件选择也很随意，Hadoop一套，任务调度用脚本或者轻量的框架比如luigi之类的，数据分析可能hive还不如导入RMDB快。监控和部署也许都没时间整理，用脚本或者轻量的监控，大约是没有ganglia、nagios，puppet什么的。这个阶段也许算是技术积累，用传统手段还是真大数据平台都是两可的事情，但是为了今后的扩展性，这时候上Hadoop也许是不错的选择。 当进入高速发展期，也许扩容会跟不上计划，不少公司可能会迁移平台到云上，比如AWS阿里云什么的。小规模高速发展的平台，这种方式应该是经济实惠的，省了运维和管理的成本，扩容比较省心。要解决的是选择平台本身提供的服务，计算成本，打通数据出入的通道。整个数据平台本身如果走这条路，可能就已经基本成型了。走这条路的比较有名的应该flix。

除了tableau ，还有什么数据工具可以制作词云啊？

制作词云的工具很多，去除不好用，难用的，就没有几个可以用了，国内版微词云数据工具还算不错的制作词云工具，操作比较简单，了解国内用户操作习惯。 国外版wordart也是非常不错的，但没有国内版快，建议先学习下教程在制作词云图

如何利用大数据把握时政热点，语文阅读教学生活化

我们生活的影响无处不在。从对体育比赛结果的精准预测，从广告对营销对象的精准投放，我们感受到了大数据的威力。主动了解并运用大数据为语文教学服务，应该是当下不落后于时代的明智之举。下面侧重从大数据对语文阅读教学的影响方面来探讨。 一.利用大数据把握时政热点，语文阅读教学生活化。 语文阅读教学往往陷于一种模式化状态。应用型文体――记叙文、说明文、议论文，首先把握其文体要素，然后肢解其要素，再对其思想感情略作分析，似乎教学任务就算完成了。久而久之，学生对语文课堂生厌，教师对语文教学讨厌。教学的文本内容严肃有余，教学的文本形式陈旧泛黄。绝大多数文本与时代距离遥远。 老师根据自身的了解，挑选一定的时文作为教材的补充，常常是老师自己欣赏，学生却对其不感兴趣。 利用网络阅读大数据，可以很容易挑选出让学生喜欢的时文。比如：执教人教版九年级上册苏霍姆林斯基的《致女儿的信》，如果单纯补充阅读相关的关于写青春期恋爱的文章，难以引起学生的关注与投入。大数据显示――当今年轻人追捧仓央嘉措的情诗和喜欢歌曲《最浪漫的事》，于是补充了相关材料，作为对本课的拓展延伸。学生学习这一课情绪高昂。还主动向老师和同学推荐选秀节目评委乐嘉的文章《写给15岁的女儿》。 二.利用大数据把握话语热点，语文阅读教学时代化。 老师课堂语言雅俗共赏，既有典雅之语，又能秀时下流行的网络语，能让学生感到亲切。倘若再利用时间分析网络语言的语法和意蕴，更能让学生领悟到“生活即语文”，语文中的语言文字是随着时代的发展而发展的。比如：伴随着共产党和苏联的诞生而产生的新词――布尔什维克等;伴随着科技和经济的发展而出现的新词及其衍生的新意――因特、比特、?濉?P2P、矮穷挫、白富美、光盘、微信、刷屏、宝贝、雾霾、失联等等。 适时适度地扩展阅读时文，让学生语文知识在生活中发生迁移运用。比如：提供机会让学生阅读科技说明文《“黑匣子”――空难的见证者》《生气的成本有多高》;阅读关于留守儿童的小小说《喜旺的年》;阅读报纸关于某个事件的新闻报道和相关评论;和学生一起做点评，教导学生敢于发出自己的声音，养成独立思考的好习惯，培养自己的辩证思维能力。 三.利用大数据分析学习难点，语文阅读教学科学化。 以往对学生语文阅读教学都是老师凭经验，再结合课标要求确立教学难点。在实际教学中，会发现――精心准备的所谓难点教学，对于学生来说，有时候其实并不难。这就表明：老师的了解与估计是与学生的实际情况脱节的，这样，教学的针对性、科学性就打了折扣。 碎片化、现象化式地原始归纳分析，已经不能科学准确地呈现问题了。 借助网络和计算机，以及新的分析技术，就能尽可能地收集语文教学方方面面的数据，客观而科学地反映教与学的现状，并提出参考意见。在语文考试中，学生最易丢分的就是阅读，最畏惧的仍然是阅读。老师教学最纠结的也是阅读。阅读成了影响学生学习语文的最大障碍;也是老师教学费力最多最难讨好的的一大重头戏。 思考一下原因：为什么阅读教学遭人诟病？ 其一、需要学生有一定的阅读基础。 “巧妇难为无米之炊”。学生起码的阅读量都达不到，老师的阅读教学就难以顺利进行。本人在执教时，遇到过这样的情况： 根据课本安排――九年级上册第五单元是古典文学赏析。涉及作品分别是《水浒》《三国演义》《儒林外史》《红楼梦》，在引导学生学习时，老师预设是学生对于“暗线”可能难于掌握，因此准备在这个教学环节多下功夫，以让学生对中国古典小说有一个大致的框架结构、行文思路的了解。 殊不知，学生学习该单元时，茫然而不知所措，老师“启”而学生不“发”。事后调查：4/5的学生没有接触过上述经典文学作品;2/3的同学连相关影视剧动漫等也从未听说过。古文基础特差，读懂课文对他们来说已是奢侈，更遑论结构技巧和人物形象、思想感情。 摸清了情况，借助大数据，作学习诊断分析，制定出科学的课堂教学计划。 1.课前，老师指定学生阅读相关作品。 2.做好阅读笔记――好的词、句、段摘抄以及阅读感受。 3.每周记忆一定量的成语典故和古典诗词名句。 学生经过一定时间的阅读积累后，课堂阅读教学进行就相对顺利得多，课堂气氛变得热烈;阅读的宽度有所拓展，阅读的深度有所提高。阅读课堂开始由老师的“导”逐步转为学生主动地“学”。 其二、课堂教学要能满足学生的阅读需求。 实施语文阅读教学，有的老师按照自己的理解和兴趣，在课堂上把握自己上课的节奏、内容、投入自己的情感。对自己不太感兴趣的一些文体或者课文，就马马虎虎一带而过。这种阅读教学无异于教师的孤芳自赏或者对学生阅读兴趣的抹杀。很难满足学生的阅读欲求，很难调动学生进入课堂、进入文本的世界。有些老师不喜欢说明文――对“人教版”八年级上册科普文章――《奇妙的克隆》《生物入侵者》等就简单处理，学生大为不满。这个时期的学生正充满好奇地想了解生命以及生命迁徙变化，结果因为老师的厌弃而消减了学生的语文课和对这一问题的关注度、兴趣度，渐渐地对语文阅读丧失信心。 明白了这些，不一定能科学有效地组织语文阅读教学。 好在有大数据。我们可以借助大数据，提炼出学生阅读中的难点，捕捉到学生的兴趣点，从而有的放矢，设计科学的阅读教学方案，烹制出学生喜爱的阅读大餐。 借助大数据，阅读教学科学化成为了可能。 四.利用大数据呈现教学状态，语文阅读教学精细化。 借助现代教育技术，对阅读课堂现场实录，然后利用相关软件，对课堂进行解读。通过科学的数据反馈语文阅读课堂教学真实状况。 　　 过去，我们老师都有过这样的质疑――为什么同教两个平行班，其中一个班课堂看起来气氛活跃，思维积极，学生投入，老师也激情四射，情绪饱满，可是每次考试成绩却赶不上那看起来有些死气沉沉，学生漫不经心的班级？（分班相对均衡，课前课后两个班对语文学习所花时间的差距基本可忽略。）问题出在哪里？老师们百思不得其解。 首都师范大学博士生导师王陆教授团队所作出的研究成果――教师在线实践社区：从信息收集、信息处理、知识创生几个维度，设计了一套人性化、全面可行的评价体系。该体系还具有自我反思、同行点评、不同学科教师点评等功能，可实现专业指导、综合性的教学量化评价，并针对性地提出相应的改进建议。 王陆教授的体系就是创建教学的大数据并对其作出定量分析。语文课按照经验去审视和调整已经跟不上科技和教学发展的需要。借助大数据可以完整呈现我们课堂的教学，更有利于我们科学地分析问题、解决问题，而不再是凭经验瞎忙活。 大数据会把我们的阅读课堂做精准而细小的分析。这可以帮助我们制定有效的阅读教学量化指标。在需要精细化教学时，能符合学生实际阅读水平和心理状况，深入下去，细化到位。

公司最近接个项目做数据可视化这块的,有知道的价格便宜的公司麻烦给推荐一个,有没有开源免费工具

推荐您了解一下蛛网时代的云蛛系统提供一站式解决方案，需求，实现，运维之类的，云蛛系统全部能够完成，再也不用为寻找各种厂商而发愁。不但如此，云蛛系统出人出力搭建好您的整个项目后，还会再留给客户一整套根据客户习惯单独定制化出来的产品。让客户的大数据、数据可视化操作，完全黑盒化，客户不需要懂得这些知识，在以后的运维中，自己就可以1-2分钟进行功能逻辑调整。云蛛系统还支持一些炫酷的3D组件，分分钟配置一款炫酷大屏，另外使用云蛛系统高阶版的话还会附赠源码

关键字拼成一个图片，记得哪有一个网站可以制作，找不到了。效果如下。。。

这种文字图形是软件TagxeDo——在线云词成像制作工具制作的。 Tagxedo2010年上线完美支持中文，并且支持定义云的外形。Tagxedo将词频，主题，标签很好的结合在了一起。采用Sliverlight，渲染速度很快。它的优点在于可以定制云的外形、可以提取导入的文本或Url内容的关高频词作为构成元素，通过自定义配色，绘制属于你的完美标签云。作者为UCLA计算机本科，卡耐基梅隆计算机研究生及UC伯克利MBA。 需要说明的是使用TagxeDo工具需要安装一个插件，需要先安装Microsoft Silverlight(Silverlight(银光)是一个跨浏览器、跨客户平台的技术，能够设计、开发和发布有多媒体体验与富交互(RIA,Rich Interface Application)的网络交互程序。) 百度一下吧。

vivo怎样还原备份数据

展开全部 备份数据方法如下： 1、进入云服务，点击需要备份的项目然后选择备份； 2、进入QQ--点击头像--我的文件--本机文件--编辑--勾选文件，然后点击下方的微云标志即可备份（需要网络）； 3、进入vivo手机助手--我的手机--数据备份--备份--勾选要备份的选项--开始备份（此备份是将数据备份在电脑中）。

有哪些免费简单的数据展示(数据可视化)网站?

如今数据可视化成越来越多人关注的话题，但是不少人苦于Excel画图不好看，Tableau等软件上手不够快，python,R等语言可视化学习门槛高，一直没法能上手做好数据可视化。我私以为合理利用各种轻量化在线工具结合，让自己更方便达成目的而非纠结软件学习使用成本更值得我们去实践（其实我就是懒=-=）暑假到现在，自己练手了几个数据可视化的项目，有出于个人兴趣的项目，也有受人之托的房地产项目，用了挺多软件，也走了挺多弯路，发现了几个在线工具非常的实用，在此特地分享一下自己认为比较实用的几个应用和他们的用途，这些在线工具虽然看似很简单，但是结合在一起灵活使用还是有奇效的，希望大家能尝试一下。 　　一.BDP个人版 　　类似Tableau的在线版数据可视化分析工具，相比竞品大数据魔镜更接地气也更好用，分析模板丰富，有各种数据模板可以套用，然后换上自己的数据，就大工告成了！而且还支持制作词云、漏斗图、数据地图（自带坐标纠偏）等各种图表，一个比较万用的平台，没能力使用Tableau的人不妨试试这个平台。 　　二.百度图说 　　大名鼎鼎的Echart改来的东西，说实话功能不太丰富，主要是专注做好一张图，图表自定义的选项很丰富，但有条件还是学一下Echart的代码自己动手造图。这个线上工具意义更多是在Excel作图吃瘪时做一张好看的图表插入你的报告中。 　　三.文图 　　文图主要用在你要出一份包含文字说明的报告时使用，文图最大的优势就是它帮你定了主题配好了颜色！！让你整个报告看起来风格统一很简洁美观！，不要以为这个不重要，多少辛苦做好的图表单看是美如画，几张风格一不统一，配色一不对劲，逼格马上就下来了好吗？？？万一的报告别的部分没有美化过，更是白费了很多力气。 　　文图用配好色定好风格的几个主题解决了这种问题，图表功能该有的也都有了，而且文图对移动端的支持真的非常好！完美适配手机端。可惜的是文图的排版不是很好用，要有点耐心。 　　四.GeoQ 　　功能强大的数据地图制作软件，自身有非常强大的地理数据库，对坐标的纠偏，地址字段的识别支持非常好，底图类型很多。绘图功能完善而且强大，该有的一个不落，配上它自家的数据库可以让你很方便的做出想要的数据地图。美中不足的是用户作品界面管理体验很差，制图反映较慢。 　　部分效果预览，可以方便的用自己上传的数据与它提供的数据库结合。此图中用了自己的几个楼盘位置和杭州商业区位置，叠加了它提供的房价数据和基于我自己数据算的热力图层。总之功能很强大，值得一试。 　　五.地图慧 　　和上面一个挺像的，但地图惠有自家的手机移动APP，可以完美在移动端上使用。但制图体验上个人觉得不如GeoQ来的好用，主要差在一些细节，比如自传数据识别比不上GeoQ而且=-=比如错了就没法撤销啊啊啊啊还会自动保持啊啊啊，比如下面关于上海的某类房产选址的结果图就是个悲剧，不小心点了商城地理数据就清理不掉了=-=（图中红色部分） 　　六.创客贴 　　这个其实是个平面设计网站=-=不具备任何数据分析能力，但是但是，它可以拿来做可视化。主要是用在，万一你眼馋《第一财经》那种图表，或者觉得你就算用了可视化工具后图表和报告还是不能很好结合在一起，感到真鸡气的时候，就该用这个了，上几张自己的挫作，因为我个人没什么审美能力所以见笑了=-= 　　大概就是这样=-=，不需要PS，不需要AI ID这些高大上的软件，唯一的缺点，这东西，做数据图表真真真鸡儿难做啊，各种目测，手条=-=没办法，这就是懒得代价。 　　写在最后：数据可视化自然是越美越好，但是，不可以舍本逐末，真正有价值的不是你的图，而是你的数据和你的呈现的是否清晰与直观。（比如我就有碰到过做得地图别人一眼不看要我直接报上小区名字=-=） 　　转载于giratinar的原创文章《数据可视化（三）那些好用的在线工具》；