鼠标与键盘雷锋网按：今年是微软亚洲研究院（MSRA）20周年(5)

echarts开源来自百度商业前端数据可视化团队，基于html5 canvas，是一个纯javascript图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。

可视化技术是大数据分析的重要形式，大数据可视化技术主要是在数据自动分析功能的前提下，利用人们挖掘数据过程中对于可视化技术的分析和认知能力，充分融合人类自身和机器的各自特征，依据交互技术，辅助人们可以更加直观的进行数据分析。

echarts是一款由百度前端技术部开发的，基于javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。

可视化技术用于分析，已成为数据智能系统不可或缺的部分。这些技术通常会集成在一个图形界面上，展示一个或多个可视化视图。用户直接在这些视图上进行搜索、挑选、过滤等交互操作，对数据进行探索和分析。可视化工具进一步趋于简单化、大众化，使一些高阶的分析变得更加简单。一些高级的可视化设计，如 Word Cloud、Treemap、Parallel Coordinates、Flowmap、ThemeRiver等，也逐步成为主流。

在决策过程中，可视化也发挥着重要的作用，它能将信息展示得更准确、更丰富、更容易理解，从而极大提高人与人之间的沟通效率。可视化叙事 (visual storytelling) 研究如何将可视化用于信息的展示和交流。 当今主流的数据分析平台，例如Power BI、Tableau、Qlik等，都提供了可视化叙事的模式。可视化叙事的研究目前还处在一个比较早期的阶段，人们还在探索它的各个方面，例如修饰形式、叙事方式、交互手段、上下文、记忆性等。如何评估一个可视化叙事也有待进一步研究。

基于隐私保护的数据分析

近年来，随着数据隐私问题成为关注的焦点，以及相关数据保护的立法 (比如GDPR) 开始实施，研究人员开始积极探索保护隐私的数据分析技术，即在保护数据隐私的情况下，对数据进行管理和处理。

一个方向是提供可信计算环境去执行敏感操作。用户的数据始终是加密的，只有在可信计算的环境中才会解密及处理。

另一个方向是直接对加密数据进行处理得到想要的结果，因为数据没有解密，隐私得到了保证。选择性加密技术早已广泛应用于多媒体内容保护，但很难扩展到其他类型的数据。另一种适用性更广的方法是同态加密，它允许对密文进行某些同态操作，例如加法和/或乘法，使得密文下的运算结果在解密后与对明文执行相应操作的结果一致。

数据智能技术的未来热点

数据智能研究契合当今大数据时代各领域、各行业从数据中挖掘、实现价值，进行数字化转型的迫切需要，因而在近年来得到了充分重视，发展迅速。随着数据智能在更多领域的落地和发展，新的应用和场景、新的问题和挑战将进一步激发和驱动数字智能研究保持强劲的发展势头，迈向更高的层次。展望未来，数据智能技术将朝着更自动、更智能、更可靠、更普适、更高效的方向继续发展。

热点1：在更高的语义理解水平上进行分析

知识图谱本质上是一种语义网络，图中的结点代表实体(entity)或者概念(concept)，边代表实体/概念之间的各种语义关系。

本课题面向特定领域的应用需要，以nstl海量科技信息资源和项目建成的stkos为基础，以知识服务对stkos的需求分析、总体技术方案设计和应用示范模式研究为指导，利用知识抽取工具和科技实体、语义关系抽取工具，从stkos中进行知识片断、科技术语、实体和语义关系的抽取,形成面向特定应用的领域知识库和应用本体实例库。

书中还涉及从数据预处理到建模再到模型评估和选择的整个过程，以及背后的统计思想，涉及各种回归技术和分类技术。

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