问：万方知识脉络分析在哪找到
- 答：打开网页，输入/，就可以找到万方知识脉络分析。
多维度统计分析：采用文献计量法对H指数、文献量、被引量、学者数、机构数等指标，进行多维统计分析，提供全面准确的各类指标数据。
可视化展示结果：将研究兴趣、发文趋势、学科分布等分析结果、与图形学、信息可视化技术相结合，提供更加直观、清晰的各类指标的趋势。
智能化文献推荐：根据场景、偏好、近期热门文献等因素综合分析，让您无需刻意查找，快速发现高质量文献资源。
全方位信息整合：对关键词、学者、机构、学科、期刊等多种信息进行深度整合，帮助您找到所需的全部信息。
万方数据库，我们可以把它分为自然科学和社会科学两大类，去梳理自然科学里边还可以再细分，比如说医学类，理工类。社会科学里边也可以分为文史类，心理学类，教育学类等。
问：大数据可视化分析步骤有哪些?
- 答：1、需求分析
需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。
2、建设数据仓库/数据集市的模型
数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。
4、建立可视化场景
建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
问：如何将数据进行数据可视化展现
- 答：助你高效直观的处理和展示数据。只要你有数据，不管你是文员、财务、销售、还是团队领导，都可以通过“迪赛智慧数可视化互动平台”通过各种炫酷的图表，让数据展示得更直观清晰。百度搜索“迪赛智慧数”或登录免费注册使用吧。
- 答：有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表；有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表；有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表；有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的色彩搭配、动画创建生动并具有吸引力的图表。
- 答：目前应对这种情况最佳的解决方式是实现数据可视化，一、数据可视化概念，数据可视化是通过将数据、文本等资料集合在一起，运用图像的形式将信息展示出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。就是把哪些看起来抽象、不易理解的数据，通过一定的技术手段如数据可视化方式通过图形表达。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律。
二、基本流程，1、数据采集，数据采集是数据可视化的第一步，也是基础。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看主要有2种，即内部数据采集和外部数据采集。内部数据采集，通常数据来源于企业内部的业务数据库。外部数据采集，指的是通过一些方法获取来自企业外部的数据。获取外部数据主要是为了获取竞品的数据和官方机构官网公布的一些行业数据。2、数据处理和变换，数据处理和变换，是进行数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。进行数据预处理的原因是，前期采集到的数据往往包含了噪声和误差，数据的质量较低。数据挖掘则是因为数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进行更深一步的数据挖掘才能获取到。
