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全网最强的数据可视化秘诀:学会这个工具,数据分析不是事

全网最强的数据可视化秘诀:学会这个工具,数据分析不是事

作者: 数据分析不是个事儿 | 来源:发表于2019-11-20 10:29 被阅读0次

    前言

    对于数据分析师来说,数据可视化永远是一门不过时的学问,不仅因为上到企业领导、下到业务分析都要用到可视化,更因为它是分析师手中的优秀工具,它向我们揭示了数据背后的规律。

    但很多人又会问,自己做的数据可视化丑出天际,领导不喜欢怎么办?

    其实想要做出漂亮的可视化非常简单,很多人只是了解其中基本的图表类型,比如柱状图、条形图、饼图等,但想要实现可视化进阶,还必须掌握一些可视化工具。

    数据可视化工具

    新型的数据可视化产品层出不穷,基本上各种语言都有自己的可视化库,传统数据分析及BI软件也都扩展出一定的可视化功能,我们的可选范围实在是太多了。

    我们要选择的可视化工具,必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。

    实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求,必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;

    简单操作:数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性,能满足互联网时代信息多变的特点;

    更丰富的展现:数据可视化工具需具有更丰富的展现方式,能充分满足数据展现的多维度要求;

    多种数据集成支持方式:数据的来源不仅仅局限于数据库;很多数据可视化工具都支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式,并能够通过互联网进行展现。

    1、Excel

    别以为EXCEL只会处理表格,你可以把它当成数据库,也可以把它当成IDE,甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表,但由于默认设置了颜色、线条和风格,使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。

    可是,Excel并不适合处理大数据,一旦体量上来,卡死就是必然的。

    Excel实现数据可视化的操作相对来说较为简单,但是功能也比较少,类型只有柱形图、气泡图、热度图以及区域地图等,目前大数据领域常见的需求并不在可选范围内,可用的主题也是微软经典的几款,显得有一些“视觉疲劳”。

    2、FineBI(文末有链接)

    FineBI是一款自助式大数据分析软件,一是快,快到可以秒级反应大数据需求;二是简单,简单到业务人员拖拖拽拽即可进行有价值的数据分析;三是酷炫,给管理层看的数据可视化大屏,清晰明了。

    你可以把它视作为可视化工具,因为它里面自带几十种常用图表,以及动态效果;

    你也可以把它作为报表工具,因为它能接入各种OA、ERP、CRM等系统数据,不写代码不写SQL就能批量化做报表。

    你还可以把它看作数据分析工具,其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表,可以借助FineBI做一些探索性的分析。

    我相信肯定有人会问,你弄这么花里花哨,意义在哪里?有什么用?

    拜托,谁和你说花里胡哨就没有用呢,如果你是决策层,你会喜欢哪一个数据可视化?是一眼就可以清晰看出企业运营情况的,还是密密麻麻没有任何重点的数字?

    FineBI内置的丰富图表,篇幅有限,这里不过多赘述,有需要的私信我即可。

    以下图为例,托拖拽拽就统计出了公司历年的销售金额以及回款金额数据......相比永代码调试Python程序比,确实很爽!

    对房价进行分析也是不在话下!

    以上的所有分析都可以由业务人员自主完成,是的,你没看错,不再需要IT改来改去,业务人员自己就可以是数据分析师~

    3、Echarts

    百度出品的优秀产品之一,也是国内目前开源项目中少有的精品。一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。

    3.0版本中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化。Echarts最令人心动的是它丰富的图表类型,以及极低的上手难度。

    可是,这一大类需要会编程的数据分析软件,对普通人不太友好。现在的痛点是业务人员不能够自主地去分析数据,如果做不到这一点,那么对于企业来说价值就真的很小了。

    总结

    数据可视化最重要的是什么?

    既不是花里胡哨,也不是自助分析,而是通过分析数据找到企业真正的弱点与增长点,将产品打造成符合不同类型用户的场景需求,这才是最重要的事情。

    私信我回复“可视化”,即可获得FineBI永久免费版~

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