數據之美是什麼

『壹』 數據可視化學習教程推薦

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【數據可視化】是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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『貳』 數據分析之美 決策樹R語言實現

數據分析之美：決策樹R語言實現
R語言實現決策樹
1.准備數據
[plain] view plain
> install.packages("tree")
> library(tree)
> library(ISLR)
> attach(Carseats)
> High=ifelse(Sales<=8,"No","Yes") //set high values by sales data to calssify
> Carseats=data.frame(Carseats,High) //include the high data into the data source
> fix(Carseats)
2.生成決策樹
[plain] view plain

> tree.carseats=tree(High~.-Sales,Carseats)
> summary(tree.carseats)

[plain] view plain
//output training error is 9%
Classification tree:
tree(formula = High ~ . - Sales, data = Carseats)
Variables actually used in tree construction:
[1] "ShelveLoc" "Price" "Income" "銀乎雹CompPrice" "Population"
[6] "Advertising" "Age" "US"
Number of terminal nodes: 27
Resial mean deviance: 0.4575 = 170.7 / 373
Misclassification error rate: 0.09 = 36 / 400
3. 顯示決頃亂策樹
[plain] view plain

> plot(tree . carseats )
> text(tree .carseats ,pretty =0)
4.Test Error

[plain] view plain

//prepare train data and test data
//We begin by using the sample() function to split the set of observations sample() into two halves, by selecting a random subset of 200 observations out of the original 400 observations.
> set . seed (1)
> train=sample(1:nrow(Carseats),200)
> Carseats.test=Carseats[-train,]
> High.test=High[-train]
//get the tree model with train data
>鋒帆 tree. carseats =tree (High~.-Sales , Carseats , subset =train )
//get the test error with tree model, train data and predict method
//predict is a generic function for predictions from the results of various model fitting functions.
> tree.pred = predict ( tree.carseats , Carseats .test ,type =" class ")
> table ( tree.pred ,High. test)
High. test
tree. pred No Yes
No 86 27
Yes 30 57
> (86+57) /200
[1] 0.715

5.決策樹剪枝
[plain] view plain

/**
Next, we consider whether pruning the tree might lead to improved results. The function cv.tree() performs cross-validation in order to cv.tree() determine the optimal level of tree complexity; cost complexity pruning is used in order to select a sequence of trees for consideration.

For regression trees, only the default, deviance, is accepted. For classification trees, the default is deviance and the alternative is misclass (number of misclassifications or total loss).
We use the argument FUN=prune.misclass in order to indicate that we want the classification error rate to guide the cross-validation and pruning process, rather than the default for the cv.tree() function, which is deviance.

If the tree is regression tree,
> plot(cv. boston$size ,cv. boston$dev ,type=』b 』)
*/
> set . seed (3)
> cv. carseats =cv. tree(tree .carseats ,FUN = prune . misclass ,K=10)
//The cv.tree() function reports the number of terminal nodes of each tree considered (size) as well as the corresponding error rate(dev) and the value of the cost-complexity parameter used (k, which corresponds to α.
> names (cv. carseats )
[1] " size" "dev " "k" " method "
> cv. carseats
$size //the number of terminal nodes of each tree considered
[1] 19 17 14 13 9 7 3 2 1
$dev //the corresponding error rate
[1] 55 55 53 52 50 56 69 65 80
$k // the value of the cost-complexity parameter used
[1] -Inf 0.0000000 0.6666667 1.0000000 1.7500000
2.0000000 4.2500000
[8] 5.0000000 23.0000000
$method //miscalss for classification tree
[1] " misclass "
attr (," class ")
[1] " prune " "tree. sequence "

[plain] view plain

//plot the error rate with tree node size to see whcih node size is best
> plot(cv. carseats$size ,cv. carseats$dev ,type=』b 』)

/**
Note that, despite the name, dev corresponds to the cross-validation error rate in this instance. The tree with 9 terminal nodes results in the lowest cross-validation error rate, with 50 cross-validation errors. We plot the error rate as a function of both size and k.
*/
> prune . carseats = prune . misclass ( tree. carseats , best =9)
> plot( prune . carseats )
> text( prune .carseats , pretty =0)

//get test error again to see whether the this pruned tree perform on the test data set
> tree.pred = predict ( prune . carseats , Carseats .test , type =" class ")
> table ( tree.pred ,High. test)
High. test
tree. pred No Yes
No 94 24
Yes 22 60
> (94+60) /200
[1] 0.77

『叄』 《數據之美》讀後感

    這本書是我在看了《Tableau 8》後看的，與其不同的是，它主要從概念和規則的角度來詮釋說明可視化，並未中歲涉及太多技術性的賣納睜內容。它讓我明白了可視化不是一種工具，而是傳達信息的媒介，將龐大的數據轉化為生動的圖形展示給讀者，並從基本的規則一步步糾正我腦海中認為的錯誤的可視化。（比如我認為可視化必須是簡單明了的，事實卻並非如此。）中間穿插了很多例子，包括正面的，也有反面的，讓讀者更加便於理解書本的思想。我也從中學到了一些讓圖表茄橋更加清晰明了的方法，其中留白和自己動手做圖表再用電腦轉化是令我印象最深刻的。第六章中明確指出了一些可視化時常見的錯誤，讓我們避免進入這些誤區。書的最後給出了很多可利用的可視化工具，尤其是繪制地圖的軟體，我覺得對我來說有很大幫助。

『肆』 20條關於數學及數據分析的冷笑話

20條關於數學及數據分析的冷笑話

1、「我是搞數據分析的，學會了如何從DW中用SQL對數據ETL並建立了Cube。然後算啊算啊算，得出結論：今年2月份營業收入遠遠小於其它月份。我試圖用spss、sas中的數據挖掘模型找出原因但至今無果。掃地阿姨弱弱的說＂2月份是春節，幾乎所有的公司半個月無人上班…檔磨＂我勒個去…..！
2、一朋友是IT程序員，單身，過年被家人安排去相親，幾經交談後還是覺譽棗得不合適。後來家人問為什麼不適合，那哥們隨口答了一句：目測這妹紙沒C++
3、晚上去朋友公司隨便在樓道抽煙，結果走過來一位阿姨說：你們是做互聯網的吧？我們看了一眼回到：您如何知道的？阿姨答：我每天掃這塊的煙頭掃好幾簸箕，肯定是壓力大的工作！我默默的想到：阿姨你才是正在的數據挖掘高手。
4、今天一個數據分析師來面試，在自己簡歷上寫著「4年工作經驗」。然而我看了一下簡歷，覺得不對：「你才畢業2年，怎麼會有4年工作經驗？」。他說:「難道您沒聽說過加班嗎？」 …
5、民企騰訊有個老員工，每月收入買公司股票，堅持7年，生活儉朴，只有夏利一輛，全家租房，工資屌絲，目前資產過億；國企中國遠洋老員工07年開始，每月收入買公司股票，堅持6年，生活儉朴，寶馬車換成了自行車，全家睡澡堂，工資一直很屌絲，目前負債過億……
6、【數據在囧途】一隻壁虎在游盪，這時正好有一條大鱷魚爬了過來，准備一口吃掉它。情急之下，小壁虎上前一把抱住了鱷魚的腿，大聲一喊：「媽媽！」大鱷魚一愣，立即老淚縱橫：「兒啊，別再干數據分析這行了，半個月都瘦成這樣了。。。
7、斯諾登稱,美國已竊取百萬計中國人微博內容。其數據分析結果如下:35%是人生哲理.25%是商業廣告,30%是冷笑話、貸款、復制手機卡監聽小三等垃圾信息 奧巴馬絕望地問:那剩下的10%一定是重要內容了?美情報局長:報告總統,剩下的10%是黃段子。
8、辦公室有一個毒舌婦，說話不饒人，她臉上很多痘，但是特自戀，辦公室的人都煩她，一天她在辦公室自拍，一同事走進來看到她，就說：＂喲，王姐，掃描二維碼呢。＂
9、算命的：「你的婚姻線，就跟天安門前的路是一樣一樣的。」 同事：「哦？很偉行虛斗大，是嗎？」算命的：「往東走是東單，往西走是西單。」
10、【社會化郁悶】1.一個女的拿了老公的IPAD到閨蜜家上網，結果發現WIFI自動連上了……2.某人罵微博推薦系統：什麼爛推薦系統，把我前女友推薦給我老婆，說你們有共同好友！3.一個女孩將前男友從Q刪除了，過幾天彈出提示：你可能認識他。女孩心想：媽的何止認識！
11、【數據分析師讀書歷程】XX分析入門 —>XX應用實踐 —>XX高級分析法—>XX數據科學與藝術 —> 數據之美 —> 數據之道—> 數據之禪 —> 頸椎病康復指南—>腦癱療法！
12、一組數據笑話
我常感到疲憊不堪，
>>> 為此我的解釋是睡眠不足。
>>> 可最近，
>>> 看了一組數據之後才知道，
>>> 我不是缺乏睡眠，
>>> 而是工作過度。
>>> 中國一共有13億人口，
>>> 其中有 4億退休，
>>> 那就只剩下9億人工作了；
>>> 8億人在農村，
>>> 那 就只剩下一億人在工作；
>>> 二千萬是學生，
>>> 那隻剩下八千萬人在工作；
>>> 這八千萬當中有四千萬是政府工作人員，
>>> 其中：一千萬在打牌 ，
>>> 一千萬在看報，
>>> 七百萬在廁所，
>>> 一千萬在聊天，
>>> 三百萬在打毛衣。
>>> 那隻剩下四千萬人在工作；
>>> 三千萬人工作在機關事業單位，
>>> 只剩下一千萬人在工作；
>>> 剩下的人里，
>>> 有三百萬是軍人，
>>> 只剩下七百萬人做工作
>>> 在任意的時間里，
>>> 全國各醫院都共有二百八十五萬三千七百九十六人接受治療，
>>> 只剩下四百一十四萬六千二百零四人在工作；
>>> 其中四百一十四萬六千一百零二人正在坐牢，
>>> 而其中再有一百人在驅使、監督、評價別人的工作，
>>> 就只剩兩個人在工作——你和我,
>>> 而你，
>>> 你現在，
>>> 就是現在，
>>> 正坐在電腦前面看笑話。
>>> 所以，
>>> 只剩下我在工作，
>>> 難怪我很累！！！
>>> 覺得有意思就轉發給可愛的朋友們！
13、百分比的數據不能信啊。
某某大學年度調查統計顯示，本校計算機系的女同學，50%都嫁給了該校的男性老師。該消息剛剛經公布。引起校內，校外，以及社會上的巨大反響。對師生戀。校園戀情議論紛紛。很多人說是某某校的炒作。經幾次調查核實。該消息確實是真實的。有效的。最後經證實某某大學計算機系只有2名女大學生。其中一名女生和校計算機老師相戀結婚。
由此得來的50%的真實數據。O(∩_∩)O哈哈~
14、趣味數字腦筋急轉彎
1到10這十個數字是很好的朋友，他們住在一起，有一天他們相約出去喝茶，大家都回房換衣服了，但是有勤勞的有懶惰的，有人很快換了，有人卻懶得動，請問誰最勤勞先還完了衣服，誰最懶惰遲遲不肯動手？ （最勤勞的是2，最懶惰的是1，因為一不做二不休。）
一出來，大家都瞪大眼睛看著對方的衣服，請問：1和2穿什麼顏色的衣服？誰穿得最花哨最花花綠綠？誰穿得最難看？？ （1、2：1青2白 5、6：五顏六色 7、8：亂七八糟）
他們終於出發了，但到了茶館門口一看，有兩個不見了，請問是哪兩個不見了？ （丟3拉4）
等那兩個跟上來，大家就入座了，請問2的旁邊一定坐著誰？？ （1和5：因為不三不四）
10的旁邊一定坐著誰？ （8、9：因為八九不離十）
大家都坐好了，結果發現2，4，6，8，10坐在一邊，請打一個成語。 （無獨有偶）
老闆終於上茶了，大家開喝，喝茶過程中，誰喝得最專心，誰喝得最不專心？ （最專心的是1：一心一意，不專心的是2和3：三心二意）
誰總是被別人說來說去？ （5和6：吆五喝六）
和到最後只有一個把茶給喝完了，請問是哪個？ （一飲而盡）
15、我是一個數據分析師，一天在地鐵里聽歌一邊拿著平板看圖表。這時一個乞丐來要錢，我覺得他可憐，就給了他一塊錢，然後繼續看圖表，乞丐可能生意不好，就無聊地看我弄，然後過了一會兒，他幽幽地說，這種簡單的分析不必用SPSS,Excel就能搞定…
16、【數據分析師的故事】問：我是已婚mm 有套小房，現想換套大房 把小房送父母，但過戶費太高。請問怎麼減免相關費用？分析師答: 與老公離婚，房給老公，房產證去掉你名字。爸媽離，老公和老媽結，房產證加媽名。老公再與媽離，房給老媽，去老公名，然後各自復婚，房加爸名，共離婚結婚六次,花費共54元！
17、只有數據分析師才能看懂的冷笑話：「先生求您賞我一個子兒吧，我都三天沒吃飯了……」 「啊，那和去年同期相比起來情況如何呢？」 大量群眾表示，把＂賞我一個子兒＂看成了＂賞我一個兒子＂。 筆者以為這是典型的語言識別中的貝葉斯現象。
18、Q: 換一個燈泡需要多少分析學家？A: 仨。一個證明存在性，一個證明唯一性，第三個推導出一種非構建演算法來實現它。
19、 工程師和數學家被困荒島，島上有兩棵椰子樹，各有一個椰子。工程師爬上一棵樹，把椰子摘下來，吃了，從而解決飢餓。數學家爬上另一棵樹，把椰子摘下來，又爬到第一棵樹上把椰子掛起來，從而將它化歸成一個已知問題。
20、【推薦演算法的精髓】
豆瓣：我買了倆饅頭，他問我，你要不要來碗米飯?
淘寶：我吃完倆饅頭，問我，你要不要來倆饅頭?
網路：「老闆，給我倆饅頭」-「湖南株洲饅頭機製造廠供應優質饅頭機」
騰訊：正當我要買饅頭時，在後面拍了拍我，「同學，來我這買，一摸一樣，還有豆沙餡」
360：讓我摸一下，免費送饅頭。
21、我家上次搬家後設了無線網，搬完家我第一次回家時，發現無線路由器上貼著」無線密碼:1234567″，然後就問我媽說這密碼這么簡單讓鄰居搜到後猜到怎麼辦，我媽一臉不屑地說」猜？讓他們猜，累死他們也猜不到，我前面那冒號也是。

『伍』 數據可視化分析有哪些好書值得推薦

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!那麼數據可視化分析有哪些好書值得推薦呢?

數據可視化

1.《數據可視化之美》

在本書中，20多位可視化專家包括藝術家、規劃師、談論家、科學家、剖析師、核算學家等，展示了他們怎樣在各自的學科範疇內翻開項目。他們一同展示了可視化所能完畢的功用以及怎樣運用它來改動國際。成功的可視化的美麗之處既在於其藝術規劃，也在於其經過對細節的高雅展示，可以有用地產生對數據的查詢和新的了解。

2. 《鮮活的數據：數據可視化攻略》

先後介紹了怎樣獲取數據，將數據格式化，用可視化東西(如R)生成圖表，以及在圖形修正軟體(如Illustrator)中修正以使圖表抵達最佳效果。本書介紹了數十種辦法(如柱形圖、餅圖、折線圖和散點圖等)，以發明性的視覺辦法生動敘說了有關數據的故事。翻開本書，思維之門會豁然大開，你會發現有那麼多樣的辦法去賦予數據全新的含義!

3.《用數據講故事》

本書經過許多事例研討介紹數據可視化的根底常識，以及怎樣運用數據發明出招引人的、信息量大的、有說服力的故事，然後抵達有用溝通的意圖。具體內容包括：怎樣充沛了解上下文，怎樣挑選合適的圖表，怎樣消除凌亂，怎樣調集受眾的視界，怎樣像規劃師相同考慮，以及怎樣用數據講故事。本書得到了國內數據分析大咖秋葉、范冰、鄧凱的推薦。

4.《數據之美：一本書學會可視化規劃》

故步自封、淺顯易懂地道出了數據可視化的進程和思維。讓咱們知道了怎樣了解數據可視化，怎樣探求數據的辦法和尋覓數據間的相關，怎樣挑選合適自己的數據和意圖的可視化辦法，有哪些咱們可以運用的可視化東西以及這些東西各有怎樣的好壞。

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據可視化分析有哪些好書值得推薦?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

『陸』 大數據是指什麼

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據的五大特徵：1、大量；2、高速；3、多樣；4、低價值密度；5、真實性。
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低的四大特徵。
大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
大數據最核心的價值就是在於對於海量數據進行存儲和分析；大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、網路的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。

『柒』 《數學之美》讀後感

好吧，第一次在上寫文，這大概是從初中畢業後寫的第一篇讀後感，支持我來到這里寫文的原因有兩個哪寬：一是自覺大學以來便沒有過系統的將想法梳理實現成文章，導致思維的惰性大大增加，沒能培養起系統性思考的習慣，非常可惜；二是採用了Markdown的書寫排版方式，我也是最近才了解到這種書寫方式的優點，想藉此機會學習。

那麼今後，爭取在這里，養成記錄思維的習慣吧。

言歸正傳，如果你是一名文科生，建議你有空絕穗嘗試閱讀這本書，它不單屬於工程師，這個世界不光有有風花雪月和雞湯狗血，還有一些值得沉思探索的事物。

大學時期，我對股票投機產生了濃厚的興趣，天天琢磨著如何在這個近乎零和游戲的市場中一夜暴富，翻查了大量不知名人士的各種錦囊妙計，結果你們也能猜到，毫無卵用。這一切直到我閱讀到了幾本講述美國對沖基金如何運作的書籍，才恍然大悟：卧槽！

世界上最牛逼的股票市場參與者早已不再單純依賴人腦對信息的攝取和判斷來做出投資決策，他們依賴的是先進的計算機及交易模型來攫取利潤，如果你也對這個領域有所涉獵，應該聽聞過「文藝復興技術公司」的鼎鼎大名，而這種先進交易方式的核心就是：數學。或者更貼近時代一點，叫大數據。

吳軍先生結合自身深厚的數學功底以及長期在Google、騰訊等一線互聯網公司的項目開發經驗，用極其簡約的語言講述了我們日常中使用的搜索、翻譯、導航、語音識別、網路爬蟲、網頁排名與反作弊等互聯網功能的數學原理，將那些在平常人眼裡只屬於工程師和科學家的工作進行了一次平易近人的科普，往往只用一個數學方程便揭示了很多我們日常感覺高大上的名詞，比如「人工神經網路」、「信息熵」、「貝葉斯網路"等等。

於我而言，一開始是抱著發掘興趣的心態來看的，卻不想歪打正著讀到了一些跟自動化交易相關的內容。

和最大熵模型同樣對如今的自動化交易貢獻巨大的還有馬爾科夫鏈、貝葉斯網路和人工神經網路，這些數學模型與思想從上世紀90年代起逐漸進入美國的投資市場，而他們取得的成績李宏亮就連伯克希爾哈撒韋這樣的公司也望塵莫及。

一個人腦能處理的信息終歸太過有限，即使是幾名傳統基金經理的共同智慧，也難以和整個市場的能量相匹配。但是，藉助於數學，以及如今強大的數據獲取與計算能力，我們就可能將數之不盡的影響因素進行量化，從而准確判斷。

另外一個讓我思考的問題，是如何在沒有數據或僅有少量數據的情況下，訓練數學模型的參數，以及用數據促進功能迭代。因為最近工作中碰到了一個的問題，我們手中的一個產品開發已接近完成，但是這個產品的核心功能需要一批數據，如果我們有足夠的用戶流量，我們就可以基於用戶的數據反饋來不斷迭代產品的核心功能，但是，由於我們產品的設計問題，如果完全依賴用戶貢獻內容（UGC）會嚴重影響用戶體驗，這是一個冷啟動的問題。我們自己充當第一批用戶（或僱人）去在相應場景下做UGC，成本又太大。這就迫使我思考如何在數據較少的情況下，有沒有可能利用某些演算法去盡快改進產品。《數學之美》也給出了一些「無中生有」的案例，比如幫助Google一戰成名的PageRank演算法。

最後記述兩個簡單的概念。什麼是編碼和解碼？在剛參加工作的那段時間里，文科生出身的我對這兩個概念及其相關的問題非常頭痛，在這本書里我找到了答案。舉個通俗的例子，我們將腦海中所想的東西用語言表達出來，這就是編碼，一個聽我們說話的人將我們說的話吸收並在腦袋中理解，就是解碼。可能大家看起來這是一個很平常的過程，這不是很自然的事情嗎？仔細想想，大腦中所思考的東西為什麼可以通過語言說出來，或者可以通過文字寫出來，說出來的話和寫在紙上的文字所存信息和腦海中所存信息的存在形式是完全不同的，這一套轉化規則其實就是編碼和解碼，而英語和漢語，就是兩套不同的編碼解碼規則。同樣的，我們在打電話時，發出的聲學信息需要轉化成電信號，通過無線電傳輸至另一方，然後再轉化成人能明白的聲信號，這也是一次編碼和解碼的過程。而對所有形式信息的編碼與解碼，在本質上也都是數學工作。更直接的表現是，我們通過計算機鍵入信息時，最常見的方式就是打字，然而這些信息經過編碼交給計算機時，都是以二進制來存儲和傳輸的。

總體而言，數學在我們世界中的作用非常非常之大，我們日常的所有工作都離不開數學，這是我近期工作和讀書很大的一個體會，慢慢學會培養自己的數學的興趣，積累數學的理論和知識，大概是這一輩子都要認真做的事情了。

『捌』 什麼是大數據它有哪些特點

1、大數據（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

2、特點：大數據分析相比於傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。

『玖』 《數據呈現之美》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

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『拾』 寫作文用數據的好處

1. 數據化時代的利弊作文

數據時代

「除上帝，任何人都必須用數薯察喊據來說話。」誠然，數據意味著實在的東西，給人一種信任感，而隨著當今信息化進程的推進，數據當仁不讓地成為人們的焦點。我認為，對於數據，我們既要認可其存在的意義，也要理性看待數據的由來，才能面對種種挑戰與變革。

「數據之美乃真實之美」，康德如是說。當「黑色閃電」劃出9秒69的速度時，全世界都為博爾特這一神奇數據所折服，這並非吹噓，數據真實地體現我們人類的不斷進化，也真實折射出一名運動員付出的汗水的重量，即使這打破了人們的想像。所以，當葉詩文沖刺速度快於男子的數據展示在人們面前時，即使是《自然》也不得不低下高貴的頭顱，俯首稱臣，這皆因數據，它的存在便是真實的證據。在某種意義上說，數據是可信任的，更是不可忽視的。反觀我們的鄰居朝鮮沒瞎，無人不知其軍事力量從數據上便不是與美國一個數量級的，但是其領導人卻不斷挑釁且揚言攻擊美國，結果可想而知。故數據之於我們在當今顯得格外重要，皆因數據如明燈，把真實的一面展現給我們。

是的，數據的確真實，但往往又存在不少假象讓人們誤以為它的一切都完美。

萬物皆有兩面性。中國的成就令人矚數野目，特別是經濟的高速發展讓西方為之震驚。GDP當仁不讓的展現在人們眼前，作為經濟的度量，各地都把其定為目標。誠然，GDP我國已名列前茅，何樂而不為呢？但是，當人們在慶祝這一數據的突破時，我們的環境已受到巨大的破壞，而當人們過於注重GDP這一數據時，又有多少人關注過背後黑暗的一面呢？私排地下污水、毒氣升天等這些種種令人不齒的行為所帶來的損失遠比那些數據真實、重要。當數據蒙蔽人們雙眼時，又有多少人知道茅台在國外無人問津？富士康員工背後的辛酸又有多少人能想到呢？

處於數據時代的我們，對於形形 *** 的數據，既不能否認其存在的價值，也不能盲目地過分信任數據，被其假象所蒙蔽，帶來更大的災害。故數據確有真實之美，如明燈照亮人生，卻也有可能誤導人生，作為 *** 與公民，數據時代已來臨，只有理性看待數據，才能更好地為祖國貢獻自身力量。