
突破口?VR改变大数据的四种方式
在这个信息爆炸的时代,数据采集正以惊人的速度发展,但我们不一定了解这些数据。
目前,大数据就像是一种肆无忌惮的“野兽”--非常复杂、无结构。传统2D屏幕条形图和饼状图已无法分析大数据,也无法帮助我们有效处理大型数据集。
根据Forbes研究显示,我们的眼睛每秒仅能处理传统计算机屏幕中100字节的信息,所以我们需要新技术来解决大数据带来的多重挑战,幸运的是,虚拟现实可能正好可以帮助我们解决这些挑战。
近年来,VR已经渗透到了视频游戏、电影甚至社交媒体,它迅速推动用户进入3D世界。可视化对数据理解至关重要,VR让用户以更自然和直观方式将自己沉浸在数据中。我们可以想象,大数据可视化的这场革命可能带来相当大的变化。
下面是VR将改变大数据的四种方式:
大数据将变为沉浸式
在2D屏幕可视化大量数据几乎是不可能完成的任务,但VR提供了一种替代方法。如果你能够站在海量数据的中心、走向一个数据点,然后飞向异常值,你觉得怎么样?通过VR技术,你真的可以走向你的数据,让你可以以不同的角度查看数据点。
很多资源丰富的大公司已经在使用VR的沉浸功能来解决复杂问题。几年前,在VR最早倡导者之一Creve Maples的帮助下,Goodyear公司利用虚拟现实技术来分析他们为何在比赛中表现不佳的原因。Maples博士及其团队创建了一个虚拟缓解,在这个环境中,Goodyear的车辆和轮胎被复制,他们实时放大了轮胎的变化,例如轮胎压力变化。这种沉浸体验让很多重要数据变得更容易识别,Goodyear很快发现是其轮胎的问题。
分析将变成交互式
交互性是理解大数据的关键。毕竟,如果没有动态处理数据的能力,拟真并没有太多意义。几十年以来,我们一直在使用静态数据模型来了解动态数据,但VR为我们提供了动态处理数据的能力。通过使用VR,你可以触摸数据,大数据将成为一种触觉体验,这使得它更容易理解和操纵。
以更快的速度了解更多信息
当数据以更自然和拟真方式呈现时,人类更容易理解数据。这甚至可提高我们在特定时间内处理的数据量,以及提高数据发现。根据GE公司表示,VR有能力以更“同理”方式组织数据,因为3D数据不太可能向用户大脑加载不可理解的事实和数字。
交叉引用数据将变得超高效
Master of Pie展示了他们的VR技术,在他们的演示中,他们强调用户可即刻修改数据的能力。根据可测试该技术的大数据研究员表示,她可在“一瞥之下”看到四倍的信息量。
大数据已经是我们生活的重要组成部分,而VR可帮助我们重塑与大数据的关系,并可能增强我们的数据分析能力。VR正让数据变得拟真和交互,此外,它还可增加我们可摄取的信息量,并让我们更好地了解数据。随着可用信息量的扩大,我们必须找到更有效的技术来分析数据,而VR可帮助我们做到这一点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28