陈曦
昨日，本人去参加了由datagirls组织的线下学习活动。分成三个部分，首先是两位嘉宾的主题分享活动，接下来是主持人和两位嘉宾与在场学生一起就主题分析进一步讨论，最后是由主持人手把手教我们使用Tableau实现一些简单的可视化。
开场主持人Qixin像我们介绍了datagirls这个组织，其目的是鼓励更多女性参与到数据分析的工作中，并提供相关的线上线下课程。
第一位分享嘉宾是来自德勤DAI团队的精英科学家，他向我们展现了现在德勤将人工智能技术应用到平时办公的场景。例如进入会议室时的人脸识别，记录会议内容并自动生成报告以及德勤研发的语音智能机器人（包括声音和文本的智能回答）等等。嘉宾Daniel这次为我们带来的是他们团队中五个人在世界杯期间做出来的预测赛事结果的模型（最佳成绩是连续十场比赛中胜九场），其核心算法是对抗互作力渐进网络模型，如下图所示：
Daniel还给我们举了一个例子，让我们更好的理解该算法的核心思想，详见下图：
同时，嘉宾也为我们分析了其模型的不足以及对未来的计划：
最后，嘉宾就大家提出的比较多的问题做了总结和回答，可以看下面这张图片：
Daniel的主题分享给了我很多的启发，第一，我注意到他很早就来到了开会会场并且在做一会presentation的准备。第二，穿着讲究仪表得体，给人以很专业的感觉，同时也充满自信。第三，主题分享会条理很清晰，先介绍了德勤在这方面的发展和现状，并用一种有趣的方式跟观众说明了为什么会做这个模型（背景介绍）。然后引出模型并且把关键点列出来并加以解释，举了一个例子进一步阐明。最后是总结了不足和对未来的计划，还把常见问题列明。这样的一个分享思路值得借鉴。嘉宾第二个问答环节中，跟大家说了一个重要的经验：实际上问题的解决都是现在人脑中实现以后，利用数学的方式将问题量化求解的过程，每次调参都应该知道为什么这样调（清楚背后的数学逻辑）。
第二位嘉宾是来自澎湃新闻的编辑，主要分享的是在世界杯期间他们三个人的小团队完成的一个世界杯进球的可视化H5小程序。通过人工截取了2018年世界杯169次进球的视频数据，对进球的路径、进球的球门位置、进球时球员所在的位置以及进球最多的球员进行了可视化的呈现。
最后一个活动是由主持人Qixin手把手教利用Tableau我们做出了几种可视化效果的dashboard，我这里举其中一个例子，如下图所示：
数据是历年来的世界杯比赛的比赛结果，一共有1673条记录。上面的树状图dashboard是由不同的大小区块组成的。在软件中有交互式的效果，每个大区块是一个国家的不同年份的输赢记录，具体到每个小区块是每年的输赢情况。从颜色上看，红色是赢球（颜色越深意味着赢的球越多），绿色是输球（颜色越深意味着输的球越多），灰色是平局。这里没有用到筛选器的功能，可以把这个功能理解为excel中的筛选功能。假如有多个筛选项可以理解为数据库中的 ‘ select 标记 where 筛选1 and 筛选2 ’，标记（也就是最终展现在dashboard上的数据）可以调颜色，数据也可以更改属性（例如，把年份从连续变离散）。还可以通过标记中的工具提示改变显示文本的格式，还有其他许多基础功能可以在今后的学习中再多学一些。另外要注意是数据导入之前要在excel或pandas中做好数据清理的工作。
以上是昨天活动的小小记录与分享，本人认为这款可视化工具的强大之处在于易上手并且可视化效果非常美观。在外国很流行，近年来国内许多五百强企业也在招聘时把这个技能作为一个加分项，因此在学有余力时值得学习一下。