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我们在学习data 分析的过程中会接触到很多知识，比如数据挖掘，data 分析等等。data 分析中的最后一道工序是data 可视化，data 可视化是data 分析中最简单也是最重要的最后一道工序。如果data 可视化，由此可见data 可视化的重要性。现在data 可视化的发展已经有了很大的进步，那么以后怎么做data 可视化呢？
大数据时代意味着一切都可以数字化。一般来说，新闻媒体肩负着监测环境、传播信息和改变周围世界的责任。说到数据新闻，就是data 可视化结合了传统意义上的新闻、讲述引人入胜的故事的能力和海量数据信息的可能性。通过对数据的整理汇总和视觉效果的包装，进而构建新闻讲述框架，用数据可视化为受众提供直观或互动的阅读体验，可以大大提高信息传播效果。
合理获取数据，按需存储，筛选和分析大数据，理性面对大数据的诱惑，云计算和大数据相辅相成，处理好非结构化数据，与硬件保持距离，提高大数据的可视化。安全预防措施至关重要。大数据产业面临的五大挑战如下:挑战1:复杂丰富的数据源是大数据产业发展的前提。然而，我国数字数据资源总量远低于美国和欧洲，新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。
现在几乎任何规模的企业都在无时无刻的产生大量的数据，但是如何收集和提炼这些数据始终是个问题。大数据技术的意义不在于掌握大规模的数据信息，而在于智能处理这些数据，从分析中挖掘有价值的信息，但前提是如何获取大量有价值的数据。挑战二:数据挖掘分析建模步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演变成了一种新的趋势。
