一个运维人员的编程思维4

可视化

主旨就是尽量将数据和结果进行图像化展示

人类在漫长的进化历程中，对于视觉信号的处理能力远远强于文字符号的处理能力

因为文字符号的意义需要翻译和理解，并且是在人类有了文明之后才开发的能力，而人类这一系物种进化出了眼睛(或更早的光感神经)后，就一直在接受和加工处理视觉信号，百闻不如一见 就说明了人们可以在看到一的瞬间就获取极大量的信息，关于趋势和规律如果是直接从海量的数字中获得，会很难懂很费解，但如果图形化后，就能 一目了然

数据可视化是一种统领海量数据的有效方法

各种监控的图形化展示(dashboard)就是最好的应用

推荐使用一款叫 Gnuplot 的图形生成软件，可以将数据处理成想要的展示形式

这里只是show一下它的展示能力，它可以根据基础数据简单高效地生成各种图像形式

gnuplot> f(x,y)=sin(sqrt(x*x+y*y))/sqrt(x*x+y*y)
gnuplot> splot f(x,y)
gnuplot> set isosamples 100
gnuplot> set xyplane 0.2
gnuplot> replot
gnuplot>

智能化

是不是可视化就到了最高境界了，其实还没完

目前在我看来，比可视化更高一层的境界就是 智能化

当前的实现方式就是大数据分析，大数据分析是一种通过过去和现在，知道未来的一种方法

或者对于自己和环境的过去和现在进行更深层理解以支持决策，或自动决策的一种方法

Growth hacking 就是一个很典型的例子，通过关键动作的大数据分析，和AB测试以数据来驱动增长

因为我也在学习的过程中，所以只能提供思想层面的东西，给不了特别具体的应用案例

Tip: 其实人的经验就是大数据分析的一种，大数据不求给出精准的答案，只求能给出一种概率或明确的倾向，以便作出更好的决策