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大统计数据挖掘是大统计数据科学研究应用领域的核心思想众所周知。Google首席经济学家、UC Berkeley大学的Hal Varian 教授表示：“统计数据正在变得无所不在、屈艾；而统计数据创造的真正商业价值，在于我们能否提供进一步的匮乏的附带服务项目。这种增值服务项目就是统计数据挖掘。”统计数据的另一面暗藏着重要信息，而重要信息之中蕴含科学知识和睿智。大统计数据作为具有潜在商业价值的原始统计数据资产，只有透过深入预测才能发掘出所需的重要信息、科学知识和睿智。
未来人们的重大决策将日益倚赖大统计数据挖掘的结论，而非单纯的经验和感性。美国《时代》杂志于 2012 年 11 月表示，奥巴马的成功参选另一面所借力的关键即是两年来对大统计数据的预测与挖掘，例如，透过对海量数据投票者博客的预测得出投票者对总统参选人的偏好。中国电信“普贤”也是根据对 7 亿 3 千万以上使用者的统计数据展开预测，对使用者偏好和高度关注热点等展开分类，用于改善使用者体验和远距市场重大决策。当前，大统计数据挖掘形式论和支撑控制技术的科学研究正式成为大统计数据应用领域的核心焦点众所周知。
图 1 统计数据挖掘业务流程统计数据建模是统计数据统计数据挖掘处置后表达一类结论，是表现统计数据商业价值的一类形式。建模 (Visualization) 控制技术是利用排序机信号处置和绘图控制技术， 将统计数据转化成绘图或影像在萤幕上显示出来， 并展开可视化处置的理论、形式和控制技术。它牵涉到排序机信号处置、绘图、排序机听觉、排序机远距设计等多个应用领域， 正式成为科学研究统计Luzy、统计数据处置、重大决策预测等一系列问题的综合控制技术。系统预测建模能把科学统计数据， 主要包括测量获得的值、影像或是排序中牵涉、产生的数字重要信息变为简单的、以绘图影像重要信息表示的、随时间和空间变化的电磁场或关系式呈现在科学人类学家面前， 使他们能观察、演示和排序。系统预测建模自1987年提出以来， 在各工程和排序应用领域得到了广泛的应用和发展。
图 2 建模预测及展现建模控制技术，又名“所见即所得”，是以统计数据展现为目的一类程式设计化思想。运用语言本身所拥有的特征，像构筑乐高的形式构建快捷键。目前，建模面向对象概念主要主要包括：窗口、对象、属性、形式、事件、响应等等。pyecharts是这款身居JavaScript的图象库，其与Python结合后可对统计数据展开实现建模展成。
图 3 Echarts图象库
根据其官网介绍，其包含：
简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
囊括了 30+ 种常见图象，应有尽有
支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图象
详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
多达 400+ 地图文件和原生的百度地图，为地理统计数据建模提供强有力的支持
本次，大话西游公益服，以全国2021全国旅游前十强省份做一个case分享，因为样本少，可使用程序内建立建构的形式来构建。
图 4 全国旅游前十省份统计数据资料
再透过程序，大话西游公益服，就可得到一幅基于HTML的动态图象了
图 4 程序运算
图 6 2020旅游前十强省份
一幅图胜过千言万语，人类从外界获得的重要信息约有80%以上来自于听觉系统，当大统计数据以简单的建模的绘图形式展现在预测者面前时，预测者往往能一眼洞悉统计数据另一面暗藏的重要信息并转化科学知识和睿智。“天沐云”也将基于此控制技术，在未来将会根据需求定制出不同的通表，供使用者提供服务项目。-END-
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