西方哲学以康德，黑格尔的思想为典型代表，思想的产生具有其时代的背景，哲学是时代的产物。科技的进步给哲学思想的进一步发展创造了可能。牛顿的三大定律引起了机械唯物主义思潮也同样是一种形而上学时的思维方式。随着时代的进步。康德和黑格尔哲学开始转变思考的对象。物联网作为一个新兴事物给哲学能带来的只有时代背景，为哲学的新的发展创造一种新的条件。或许会引起哲学关注对象的再次转变。由建立庞大的哲学体系，到关注现实问题，再到什么就要看物联网之类的新兴事物的发展了。
马克思主义哲学讲唯物史观的探讨世界的方式。还讲了否定之否定规律、质量互变规律、矛盾普遍性规律、以及自然科学所代表发生的辩证唯物主义观点。物联网的进一步发展可以从这些角度来看待。
希望有帮助。
诚然，数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序，前面的作业做得再好，如果不能很好地展现出来，那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单，希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。
1、强大的R可视化包-ggplot2
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件，基于S语言开发，如果你是R语言忠实fans，我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2，之所以给ggplot2“强大”的头衔，一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制，静态的，动态的，说的出名字的，个性化特制的；另一方面小编就是学统计学的，自然相对熟悉这个包。
ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素（如尺度、图层）的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代，同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。
较R基础绘图包而言，ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。
2、数据科学的达芬奇—matplotlib
如果你偏好使用python做数据分析，那我相信你对matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化 *** 作界面。
Matplotlib的优点：带有内置代码的默认绘图样式；与Python的深度集成；图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛，高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难在Python以外的语言中使用。
我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试：
import matplotlibpyplot as plt
from numpyrandom import rand
a = rand(100)
b = rand(100)
pltscatter(a,b)
pltshow()
3、菜单式 *** 作用户的福音书—Tableau
近期有企业招聘要求会Tbaleau，小编也是最近才知道这个软件的。
tableua是一家软件公司总部设在西雅图，华盛顿，美国产生交互式数据可视化产品，着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库，OLAP多维数据集，云数据库和电子表格，然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。
4、微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBI
Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化，最终用户可以自行创建报告和仪表板，而无需依赖信息技术人员或数据库管理员PowerBI与excel无缝接入，专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件，打开excel就可食用了。
当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能，如MySQL、SPSS，但数据可视化不作为主要功能，这里就不如上面较详细说了。
进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
扩展资料
大数据的应用
1、大数据在电商领域的应用通过对客户的订单信息进行分类整理，根据客户的购买习惯、年龄、喜好、地域等区分进行推荐产品，进行个性化的页面展示。还可以根据以往数据，来决定库存数量和物流资源的动态调整。
2、大数据在交通旅游领域的应用通过WIFI+ibeacon或基站定位技术，收集到个体的出行数据。政府可以对每个车站、机场、道路交通各时段的流量规律信息，进行针对性的安防及其他部署。景区可以根据不同景点的客流密度、游客的停留时长以及游览路径，来决定景区的运营方向。
3、大数据在金融行业的应用通过对客户的健康状况，事故记录等信息进行分析，保险公司可以决定是否允许投保人投保，以及具体投保金额。银行可以根据个体的收入情况、消费记录以及信用记录，来决定是否给申请人发放xyk以及发放额度。
4、大数据在医疗行业的应用根据众多病人的体质特征，病症信息，病史信息，分布情况进行分析处理，可以实现流行疾病预测，为各类疾病的治疗方案优化提供数据支撑。
其实这里列举的还只是冰山一角，未来生活中的方方面面，大数据无处不在，让我们一起期待大数据带来的智能时代。
参考资料百度百科-大数据时代百度百科-大数据
UI设计行业所在的领域不一样，所带来的未来发展和增值空间也有所不同！
1 移动端APP UI设计
互联网不会消失，而是逐渐成为一种5G时代的基础设施，尤其是实现智慧城市，视觉不会改变，只会变得更加轻量化，首先手机作为便携设备就拥有大量的用户群体，用户基数会越来越大，所以移动端APP UI行业不会消失，而是满足更加多样化的用户需求，比如适老化、视觉障碍者。最终UI设计都会回归到人的体验上。
2 PC端UI设计
手机占据了大部分人的碎片化时间，让人误以为笔记本电脑正在消失的边缘，可事实上手机无法取代电脑，电脑无法取代手机，两者都是共存的，因为使用的目的不同。三维可视化技术基于B/S结构，实现了在线浏览，但是手机的可视化是有限的，只有在电脑大屏幕上才能满足更好的远程管理，所以PC端UI设计在3D可视化领域仍然是炙手可热的一种技能，ThingJS的3D可视化开发demo了解一下。
3 游戏UI设计
游戏的触角很广，有页游、端游、程序小游戏、单机游戏、3D游戏等，里面的人物模型和游戏动作都需要UI协助设计。如果懂一点3D可视化，那就如虎添翼，毕竟三维游戏也越来越火了。
4 车载系统UI设计
车载系统的前端界面需要UI设计，如今车载系统越来越智能化，已经实现了播放音乐、接听电话、路径导航等基本功能，站在用户的体验角度，以后的要求会越来越高，比如手机和汽车是互通的。3D模型也是UI设计智能化的基础，thingjs有十万个3D模型/场景支持UI设计！
5 VR/AR UI设计
VR/AR领域也有UI设计师，这几年VR/AR技术发展快速，很多大公司都有自己的VR研发团队，如果是站在数字化转型的角度，这是近五年必须掌握的技术领域，相关的UI设计未来将继续火热。
6 AI人工智能UI设计
人工智能就是指代机器人，取代了一部分人工成本，完成高风险或者重复性强的事情，而且人工智能的“智”体现在哪儿呢？那就是背后的机器学习，甚至比人脑更加厉害，因为计算机是不会休息的，它只会工作。 *** 作机器人需要相应的UI界面，很多工厂都已经投入了机器人商用，UI设计师也需要思考，如何让用户在前端 *** 作更加简单、好用，人工智能一直都是网红行业，未来要求不会低，更不会消失。
以上的行业以后会越来越智能化，未来5年一定很有前景，不用担心UI设计工作会消失或者饱和，只要UI技术不断精钻，一定有自己的用武之地！
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