数据之美是什么

『壹』 数据可视化学习教程推荐

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【数据可视化】是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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『贰』 数据分析之美 决策树R语言实现

数据分析之美：决策树R语言实现
R语言实现决策树
1.准备数据
[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.生成决策树
[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" "银乎雹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. 显示决顷乱策树
[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
>锋帆 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.决策树剪枝
[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

『叁』 《数据之美》读后感

    这本书是我在看了《Tableau 8》后看的，与其不同的是，它主要从概念和规则的角度来诠释说明可视化，并未中岁涉及太多技术性的卖纳睁内容。它让我明白了可视化不是一种工具，而是传达信息的媒介，将庞大的数据转化为生动的图形展示给读者，并从基本的规则一步步纠正我脑海中认为的错误的可视化。（比如我认为可视化必须是简单明了的，事实却并非如此。）中间穿插了很多例子，包括正面的，也有反面的，让读者更加便于理解书本的思想。我也从中学到了一些让图表茄桥更加清晰明了的方法，其中留白和自己动手做图表再用电脑转化是令我印象最深刻的。第六章中明确指出了一些可视化时常见的错误，让我们避免进入这些误区。书的最后给出了很多可利用的可视化工具，尤其是绘制地图的软件，我觉得对我来说有很大帮助。

『肆』 20条关于数学及数据分析的冷笑话

20条关于数学及数据分析的冷笑话

1、“我是搞数据分析的，学会了如何从DW中用SQL对数据ETL并建立了Cube。然后算啊算啊算，得出结论：今年2月份营业收入远远小于其它月份。我试图用spss、sas中的数据挖掘模型找出原因但至今无果。扫地阿姨弱弱的说＂2月份是春节，几乎所有的公司半个月无人上班…档磨＂我勒个去…..！
2、一朋友是IT程序员，单身，过年被家人安排去相亲，几经交谈后还是觉誉枣得不合适。后来家人问为什么不适合，那哥们随口答了一句：目测这妹纸没C++
3、晚上去朋友公司随便在楼道抽烟，结果走过来一位阿姨说：你们是做互联网的吧？我们看了一眼回到：您如何知道的？阿姨答：我每天扫这块的烟头扫好几簸箕，肯定是压力大的工作！我默默的想到：阿姨你才是正在的数据挖掘高手。
4、今天一个数据分析师来面试，在自己简历上写着“4年工作经验”。然而我看了一下简历，觉得不对：“你才毕业2年，怎么会有4年工作经验？”。他说:“难道您没听说过加班吗？” …
5、民企腾讯有个老员工，每月收入买公司股票，坚持7年，生活俭朴，只有夏利一辆，全家租房，工资屌丝，目前资产过亿；国企中国远洋老员工07年开始，每月收入买公司股票，坚持6年，生活俭朴，宝马车换成了自行车，全家睡澡堂，工资一直很屌丝，目前负债过亿……
6、【数据在囧途】一只壁虎在游荡，这时正好有一条大鳄鱼爬了过来，准备一口吃掉它。情急之下，小壁虎上前一把抱住了鳄鱼的腿，大声一喊：“妈妈！”大鳄鱼一愣，立即老泪纵横：“儿啊，别再干数据分析这行了，半个月都瘦成这样了。。。
7、斯诺登称,美国已窃取百万计中国人微博内容。其数据分析结果如下:35%是人生哲理.25%是商业广告,30%是冷笑话、贷款、复制手机卡监听小三等垃圾信息 奥巴马绝望地问:那剩下的10%一定是重要内容了?美情报局长:报告总统,剩下的10%是黄段子。
8、办公室有一个毒舌妇，说话不饶人，她脸上很多痘，但是特自恋，办公室的人都烦她，一天她在办公室自拍，一同事走进来看到她，就说：＂哟，王姐，扫描二维码呢。＂
9、算命的：“你的婚姻线，就跟天安门前的路是一样一样的。” 同事：“哦？很伟行虚斗大，是吗？”算命的：“往东走是东单，往西走是西单。”
10、【社会化郁闷】1.一个女的拿了老公的IPAD到闺蜜家上网，结果发现WIFI自动连上了……2.某人骂微博推荐系统：什么烂推荐系统，把我前女友推荐给我老婆，说你们有共同好友！3.一个女孩将前男友从Q删除了，过几天弹出提示：你可能认识他。女孩心想：妈的何止认识！
11、【数据分析师读书历程】XX分析入门 —>XX应用实践 —>XX高级分析法—>XX数据科学与艺术 —> 数据之美 —> 数据之道—> 数据之禅 —> 颈椎病康复指南—>脑瘫疗法！
12、一组数据笑话
我常感到疲惫不堪，
>>> 为此我的解释是睡眠不足。
>>> 可最近，
>>> 看了一组数据之后才知道，
>>> 我不是缺乏睡眠，
>>> 而是工作过度。
>>> 中国一共有13亿人口，
>>> 其中有 4亿退休，
>>> 那就只剩下9亿人工作了；
>>> 8亿人在农村，
>>> 那 就只剩下一亿人在工作；
>>> 二千万是学生，
>>> 那只剩下八千万人在工作；
>>> 这八千万当中有四千万是政府工作人员，
>>> 其中：一千万在打牌 ，
>>> 一千万在看报，
>>> 七百万在厕所，
>>> 一千万在聊天，
>>> 三百万在打毛衣。
>>> 那只剩下四千万人在工作；
>>> 三千万人工作在机关事业单位，
>>> 只剩下一千万人在工作；
>>> 剩下的人里，
>>> 有三百万是军人，
>>> 只剩下七百万人做工作
>>> 在任意的时间里，
>>> 全国各医院都共有二百八十五万三千七百九十六人接受治疗，
>>> 只剩下四百一十四万六千二百零四人在工作；
>>> 其中四百一十四万六千一百零二人正在坐牢，
>>> 而其中再有一百人在驱使、监督、评价别人的工作，
>>> 就只剩两个人在工作——你和我,
>>> 而你，
>>> 你现在，
>>> 就是现在，
>>> 正坐在电脑前面看笑话。
>>> 所以，
>>> 只剩下我在工作，
>>> 难怪我很累！！！
>>> 觉得有意思就转发给可爱的朋友们！
13、百分比的数据不能信啊。
某某大学年度调查统计显示，本校计算机系的女同学，50%都嫁给了该校的男性老师。该消息刚刚经公布。引起校内，校外，以及社会上的巨大反响。对师生恋。校园恋情议论纷纷。很多人说是某某校的炒作。经几次调查核实。该消息确实是真实的。有效的。最后经证实某某大学计算机系只有2名女大学生。其中一名女生和校计算机老师相恋结婚。
由此得来的50%的真实数据。O(∩_∩)O哈哈~
14、趣味数字脑筋急转弯
1到10这十个数字是很好的朋友，他们住在一起，有一天他们相约出去喝茶，大家都回房换衣服了，但是有勤劳的有懒惰的，有人很快换了，有人却懒得动，请问谁最勤劳先还完了衣服，谁最懒惰迟迟不肯动手？ （最勤劳的是2，最懒惰的是1，因为一不做二不休。）
一出来，大家都瞪大眼睛看着对方的衣服，请问：1和2穿什么颜色的衣服？谁穿得最花哨最花花绿绿？谁穿得最难看？？ （1、2：1青2白 5、6：五颜六色 7、8：乱七八糟）
他们终于出发了，但到了茶馆门口一看，有两个不见了，请问是哪两个不见了？ （丢3拉4）
等那两个跟上来，大家就入座了，请问2的旁边一定坐着谁？？ （1和5：因为不三不四）
10的旁边一定坐着谁？ （8、9：因为八九不离十）
大家都坐好了，结果发现2，4，6，8，10坐在一边，请打一个成语。 （无独有偶）
老板终于上茶了，大家开喝，喝茶过程中，谁喝得最专心，谁喝得最不专心？ （最专心的是1：一心一意，不专心的是2和3：三心二意）
谁总是被别人说来说去？ （5和6：吆五喝六）
和到最后只有一个把茶给喝完了，请问是哪个？ （一饮而尽）
15、我是一个数据分析师，一天在地铁里听歌一边拿着平板看图表。这时一个乞丐来要钱，我觉得他可怜，就给了他一块钱，然后继续看图表，乞丐可能生意不好，就无聊地看我弄，然后过了一会儿，他幽幽地说，这种简单的分析不必用SPSS,Excel就能搞定…
16、【数据分析师的故事】问：我是已婚mm 有套小房，现想换套大房 把小房送父母，但过户费太高。请问怎么减免相关费用？分析师答: 与老公离婚，房给老公，房产证去掉你名字。爸妈离，老公和老妈结，房产证加妈名。老公再与妈离，房给老妈，去老公名，然后各自复婚，房加爸名，共离婚结婚六次,花费共54元！
17、只有数据分析师才能看懂的冷笑话：“先生求您赏我一个子儿吧，我都三天没吃饭了……” “啊，那和去年同期相比起来情况如何呢？” 大量群众表示，把＂赏我一个子儿＂看成了＂赏我一个儿子＂。 笔者以为这是典型的语言识别中的贝叶斯现象。
18、Q: 换一个灯泡需要多少分析学家？A: 仨。一个证明存在性，一个证明唯一性，第三个推导出一种非构建算法来实现它。
19、 工程师和数学家被困荒岛，岛上有两棵椰子树，各有一个椰子。工程师爬上一棵树，把椰子摘下来，吃了，从而解决饥饿。数学家爬上另一棵树，把椰子摘下来，又爬到第一棵树上把椰子挂起来，从而将它化归成一个已知问题。
20、【推荐算法的精髓】
豆瓣：我买了俩馒头，他问我，你要不要来碗米饭?
淘宝：我吃完俩馒头，问我，你要不要来俩馒头?
网络：“老板，给我俩馒头”-“湖南株洲馒头机制造厂供应优质馒头机”
腾讯：正当我要买馒头时，在后面拍了拍我，“同学，来我这买，一摸一样，还有豆沙馅”
360：让我摸一下，免费送馒头。
21、我家上次搬家后设了无线网，搬完家我第一次回家时，发现无线路由器上贴着”无线密码:1234567″，然后就问我妈说这密码这么简单让邻居搜到后猜到怎么办，我妈一脸不屑地说”猜？让他们猜，累死他们也猜不到，我前面那冒号也是。

『伍』 数据可视化分析有哪些好书值得推荐

【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，参看一些好书，对行进数据分析会更有帮助!那么数据可视化分析有哪些好书值得推荐呢?

数据可视化

1.《数据可视化之美》

在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、规划师、谈论家、科学家、剖析师、核算学家等，展示了他们怎样在各自的学科范畴内翻开项目。他们一同展示了可视化所能完毕的功用以及怎样运用它来改动国际。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术规划，也在于其经过对细节的高雅展示，可以有用地产生对数据的查询和新的了解。

2. 《鲜活的数据：数据可视化攻略》

先后介绍了怎样获取数据，将数据格式化，用可视化东西(如R)生成图表，以及在图形修正软件(如Illustrator)中修正以使图表抵达最佳效果。本书介绍了数十种办法(如柱形图、饼图、折线图和散点图等)，以发明性的视觉办法生动叙说了有关数据的故事。翻开本书，思维之门会豁然大开，你会发现有那么多样的办法去赋予数据全新的含义!

3.《用数据讲故事》

本书经过许多事例研讨介绍数据可视化的根底常识，以及怎样运用数据发明出招引人的、信息量大的、有说服力的故事，然后抵达有用沟通的意图。具体内容包括：怎样充沛了解上下文，怎样挑选合适的图表，怎样消除凌乱，怎样调集受众的视界，怎样像规划师相同考虑，以及怎样用数据讲故事。本书得到了国内数据分析大咖秋叶、范冰、邓凯的推荐。

4.《数据之美：一本书学会可视化规划》

故步自封、浅显易懂地道出了数据可视化的进程和思维。让咱们知道了怎样了解数据可视化，怎样探求数据的办法和寻觅数据间的相关，怎样挑选合适自己的数据和意图的可视化办法，有哪些咱们可以运用的可视化东西以及这些东西各有怎样的好坏。

作为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据可视化分析有哪些好书值得推荐?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。

『陆』 大数据是指什么

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的五大特征：1、大量；2、高速；3、多样；4、低价值密度；5、真实性。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的四大特征。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析；大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、网络的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。

『柒』 《数学之美》读后感

好吧，第一次在上写文，这大概是从初中毕业后写的第一篇读后感，支持我来到这里写文的原因有两个哪宽：一是自觉大学以来便没有过系统的将想法梳理实现成文章，导致思维的惰性大大增加，没能培养起系统性思考的习惯，非常可惜；二是采用了Markdown的书写排版方式，我也是最近才了解到这种书写方式的优点，想借此机会学习。

那么今后，争取在这里，养成记录思维的习惯吧。

言归正传，如果你是一名文科生，建议你有空绝穗尝试阅读这本书，它不单属于工程师，这个世界不光有有风花雪月和鸡汤狗血，还有一些值得沉思探索的事物。

大学时期，我对股票投机产生了浓厚的兴趣，天天琢磨着如何在这个近乎零和游戏的市场中一夜暴富，翻查了大量不知名人士的各种锦囊妙计，结果你们也能猜到，毫无卵用。这一切直到我阅读到了几本讲述美国对冲基金如何运作的书籍，才恍然大悟：卧槽！

世界上最牛逼的股票市场参与者早已不再单纯依赖人脑对信息的摄取和判断来做出投资决策，他们依赖的是先进的计算机及交易模型来攫取利润，如果你也对这个领域有所涉猎，应该听闻过“文艺复兴技术公司”的鼎鼎大名，而这种先进交易方式的核心就是：数学。或者更贴近时代一点，叫大数据。

吴军先生结合自身深厚的数学功底以及长期在Google、腾讯等一线互联网公司的项目开发经验，用极其简约的语言讲述了我们日常中使用的搜索、翻译、导航、语音识别、网络爬虫、网页排名与反作弊等互联网功能的数学原理，将那些在平常人眼里只属于工程师和科学家的工作进行了一次平易近人的科普，往往只用一个数学方程便揭示了很多我们日常感觉高大上的名词，比如“人工神经网络”、“信息熵”、“贝叶斯网络"等等。

于我而言，一开始是抱着发掘兴趣的心态来看的，却不想歪打正着读到了一些跟自动化交易相关的内容。

和最大熵模型同样对如今的自动化交易贡献巨大的还有马尔科夫链、贝叶斯网络和人工神经网络，这些数学模型与思想从上世纪90年代起逐渐进入美国的投资市场，而他们取得的成绩李宏亮就连伯克希尔哈撒韦这样的公司也望尘莫及。

一个人脑能处理的信息终归太过有限，即使是几名传统基金经理的共同智慧，也难以和整个市场的能量相匹配。但是，借助于数学，以及如今强大的数据获取与计算能力，我们就可能将数之不尽的影响因素进行量化，从而准确判断。

另外一个让我思考的问题，是如何在没有数据或仅有少量数据的情况下，训练数学模型的参数，以及用数据促进功能迭代。因为最近工作中碰到了一个的问题，我们手中的一个产品开发已接近完成，但是这个产品的核心功能需要一批数据，如果我们有足够的用户流量，我们就可以基于用户的数据反馈来不断迭代产品的核心功能，但是，由于我们产品的设计问题，如果完全依赖用户贡献内容（UGC）会严重影响用户体验，这是一个冷启动的问题。我们自己充当第一批用户（或雇人）去在相应场景下做UGC，成本又太大。这就迫使我思考如何在数据较少的情况下，有没有可能利用某些算法去尽快改进产品。《数学之美》也给出了一些“无中生有”的案例，比如帮助Google一战成名的PageRank算法。

最后记述两个简单的概念。什么是编码和解码？在刚参加工作的那段时间里，文科生出身的我对这两个概念及其相关的问题非常头痛，在这本书里我找到了答案。举个通俗的例子，我们将脑海中所想的东西用语言表达出来，这就是编码，一个听我们说话的人将我们说的话吸收并在脑袋中理解，就是解码。可能大家看起来这是一个很平常的过程，这不是很自然的事情吗？仔细想想，大脑中所思考的东西为什么可以通过语言说出来，或者可以通过文字写出来，说出来的话和写在纸上的文字所存信息和脑海中所存信息的存在形式是完全不同的，这一套转化规则其实就是编码和解码，而英语和汉语，就是两套不同的编码解码规则。同样的，我们在打电话时，发出的声学信息需要转化成电信号，通过无线电传输至另一方，然后再转化成人能明白的声信号，这也是一次编码和解码的过程。而对所有形式信息的编码与解码，在本质上也都是数学工作。更直接的表现是，我们通过计算机键入信息时，最常见的方式就是打字，然而这些信息经过编码交给计算机时，都是以二进制来存储和传输的。

总体而言，数学在我们世界中的作用非常非常之大，我们日常的所有工作都离不开数学，这是我近期工作和读书很大的一个体会，慢慢学会培养自己的数学的兴趣，积累数学的理论和知识，大概是这一辈子都要认真做的事情了。

『捌』 什么是大数据它有哪些特点

1、大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、特点：大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。

『玖』 《数据呈现之美》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

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『拾』 写作文用数据的好处

1. 数据化时代的利弊作文

数据时代

“除上帝，任何人都必须用数薯察喊据来说话。”诚然，数据意味着实在的东西，给人一种信任感，而随着当今信息化进程的推进，数据当仁不让地成为人们的焦点。我认为，对于数据，我们既要认可其存在的意义，也要理性看待数据的由来，才能面对种种挑战与变革。

“数据之美乃真实之美”，康德如是说。当“黑色闪电”划出9秒69的速度时，全世界都为博尔特这一神奇数据所折服，这并非吹嘘，数据真实地体现我们人类的不断进化，也真实折射出一名运动员付出的汗水的重量，即使这打破了人们的想象。所以，当叶诗文冲刺速度快于男子的数据展示在人们面前时，即使是《自然》也不得不低下高贵的头颅，俯首称臣，这皆因数据，它的存在便是真实的证据。在某种意义上说，数据是可信任的，更是不可忽视的。反观我们的邻居朝鲜没瞎，无人不知其军事力量从数据上便不是与美国一个数量级的，但是其领导人却不断挑衅且扬言攻击美国，结果可想而知。故数据之于我们在当今显得格外重要，皆因数据如明灯，把真实的一面展现给我们。

是的，数据的确真实，但往往又存在不少假象让人们误以为它的一切都完美。

万物皆有两面性。中国的成就令人瞩数野目，特别是经济的高速发展让西方为之震惊。GDP当仁不让的展现在人们眼前，作为经济的度量，各地都把其定为目标。诚然，GDP我国已名列前茅，何乐而不为呢？但是，当人们在庆祝这一数据的突破时，我们的环境已受到巨大的破坏，而当人们过于注重GDP这一数据时，又有多少人关注过背后黑暗的一面呢？私排地下污水、毒气升天等这些种种令人不齿的行为所带来的损失远比那些数据真实、重要。当数据蒙蔽人们双眼时，又有多少人知道茅台在国外无人问津？富士康员工背后的辛酸又有多少人能想到呢？

处于数据时代的我们，对于形形 *** 的数据，既不能否认其存在的价值，也不能盲目地过分信任数据，被其假象所蒙蔽，带来更大的灾害。故数据确有真实之美，如明灯照亮人生，却也有可能误导人生，作为 *** 与公民，数据时代已来临，只有理性看待数据，才能更好地为祖国贡献自身力量。