这是一仍旧是一篇可爱的大数据科普文，可不是搓麻教程哦。
在电视越发不受宠的今天，家人们团聚一堂共赏电视节目的时代早已过去。但是既然是聚会，总要一点娱乐活动，总不能一家人大眼瞪小眼的让空气慢慢安静。于是乎，搓麻就悄然成为了家庭聚会时的头等娱乐项目。
家庭搓麻不为输赢，为了是消磨时间。在牌桌上把生活八卦，工作经验揉碎了码成堆，一家一家的拿走消化。于是乎不论是“胡牌”还是“放炮”，都无关紧要，开心就好。
既然是一家人，打来打去都只是“靠运气”，而不是“拼技术”。可是有人下了桌不过瘾，非要去挑战电脑，结果“技术不过硬”的同时“运气背到家”，完全不是电脑的对手，简直怀疑家里有人故意放水，自己才能牌桌风光。
那么这是为什么呢，为什么不论是“运气”还是“技术”，都拼不过电脑呢？
业务数据
倘若说陪你搓麻是电脑的一项工作业务，那么业务数据对于电脑来说，就是在搓麻游戏过程中伴随搓麻这个行为所产生的一系列数据。电脑可以比人更加清楚，我打出去了多少牌，多少牌在对家手里，还有多少牌没有被摸出来。这些数据和游戏息息相关，却又无法通过行为和流量解释，那么就可以被归类到业务数据的范畴。
然而由于业务数据没有固定结构，因此很难去做出一个可视化效果，所以说这个时候，我们需要引出另外一个理论——数据可视化。
数据可视化
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。它是一个处于不断演变之中的概念，主要指的是技术上较为高级的技术方法，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。
那么牌桌上的数据可视化应该怎么表达呢？
假如此时手上有一张单五万，牌桌上有一张五万，那么这个时候有可能其他三家要么全部没有，要么有人有两张，要么有两人分别有一张。
以往这个时候就只能拼经验，来从心里很粗糙的预估是否应该打出这个五万。但是如果完全不按经验走，而是能迅速的做出数学建模，那么这个选择就会简单许多。
1.每家都没有五万的情况：
2.有某一家抽到两张五万的情况：
那么现在答案很明显，这个五万可以放心大胆的打下去，而不用犹豫不决，被戏称为“站长”。
所以说，数据可视化对于头脑不灵活又喜欢纠结的人类是多么重要啊！
为什么要数据可视化
1.视觉获取的信息量，远远比别的感官要多的多。
正常人有简单的五觉: 视觉、听觉、嗅觉、触觉、味觉。视觉对信息的接收量比剩下的四种感观信息的接收量的总和还要多。这就是为什么为什么所有人打牌都要一直盯着，因为这就是最直接的可视数据，如果所有的牌都翻过去盖着不给看，估计麻将这项活动早几百年前就消失了。
2.帮助数据分析的人对数据有更全面的认识
再回到刚刚的说法，人打麻将一定要看牌桌上的牌，因为只有这样才能了解对手可能需要什么牌，不需要什么牌。如果出牌的时候一轮全部都先放背面，都出完牌了再翻开，那么这局牌一定会成为死局。因为所有人对场上的牌都不会有一个全面的认识，只能通过短暂几个数字分析局势，而这种窥斑见豹，肯定作用寥寥。
3.加强人类对数据的记忆
就好比我们出牌，如果所有人都顺着打出九筒，那么在之后所有的出牌中，所有人都会记得九筒早就早早的被打光了。而如果是打了一张九筒之后又打了几圈别的牌，等到再打出九筒时，很多人就会迷糊，之前是什么时候打的九筒，为什么会完全没有印象。
实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下信息，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。
所以说，在数据处理方面，人脑相对于电脑总会有这样那样的不足之处，不过，只要能更加明白大数据的精髓，才能取长补短，就算是充满了变数的麻将也能玩的顺手，完虐电脑~
