也许真的没有什么事务是不能被可视化的，我是一名数据分析师目前正在努力转型数据产品，近10年与数据打交道但仍徘徊在数据大门的入口。这么说是因为数据这门功课确实很复杂，一些PVUV或者指标其实并没有把数据用透彻，即便是标签搭配算法也可能只是揭露了用户真实内心的冰山一角。在与数为友的这些年里，我对可视化是颇有一些心得，好的数据报表、可视化图表不仅让人赏心悦目而且内容指向性、引导性极强，所以吧一名出色的分析师可能也必须具备一定的审美素养。
数据可视化的本质是人将信息总结归纳并创建可视化交付给其他人看，在没有额外言语下能让读者们理解作者的用心，常见的可视化应用有：
1）分析报告（信息图报告等）
2）数据大屏（阿里dataV等）
3）分析工具（Tableau等）
4）统计科学（SPSS等）
在2020年后的今天这些像纸片一样的数据可视化络绎不绝地出现在我们的身边，企业会展、图书馆大堂、新闻节目、市场调研等都能看到可视化。而我最近不经意间在网上看到有设计师用可视化的方式为自己设计了简历！简直太美了。先给大家看下别人家卓越的可视化简历案例。
可视化简历，来自网络
那么然后呢？呼哈，作为一名有一些可视化基础知识的数据分析师岂能示弱？即便做出来难看也要试一下，数据就像生活一样，你不仅得心存感激还得勇于接受自己下的战书。虽然网上查到的一些“可视化 简历”可能大部分都是英文，但这并不会阻扰我来尝试下。
首先我们需要掌握常规简历内容的构成：
1）基本情况，性别、年龄、收入、是否想跳槽
2）职业生涯说明，哪年到哪年在哪里工作，做点啥
3）技能说明，得说说有哪些特长会玩哪些工具
4）学历、兴趣等补充信息
一、基本情况（表格）
主要是头像加表格形式展现，可借鉴BOSS直聘或猎聘网的格式，将主要信息传递给HR即可。
二、职业生涯（Sankey）
我一直以为自己手里掌握的技能其实都是从工作的具体项目中获取的，所以三者的关系应该是：
企业（单位）> 具体项目 > 技能学习及应用
这就与流量转化非常相似了，又同时与职业生涯息息相关而且前后多分工作都可能用到相同技能，那么用Sankey简直太合适了。我们可以假想下下图（Sankey/桑基图）中最左侧是企业，中间部分（如蓝色）为项目或工作内容，最右侧就是技能，那么其实就能把企业、项目和技能完整的关联起来。
sankey示意图，来源于网络
三、技能说明（列表）
虽然第二段职业生涯已经说明了技能与工作的关系，但还是需要补充下使用的工具，比如AXURE、EXCEL、SPSS等，毕竟技能还是需要落到对应的工具上。
四、学历等其他补充（其他图形）
说明下历史上自己的教育过程，必要时补充下期望通勤辐射范围以及兴趣爱好。
开始动手制作自己的可视化简历！
简历架构
一、基本概况
对几项主要内容进行说明。
基本概况
二、职业生涯
首先需要整理出自己的历年工作经历，年月、按照企业名、项目、工作内容、技能进行整理。
企业、项目、技能
将数据整理成企业>项目、项目>技能的长表后导入power BI，采用sankey模块实现企业与项目与技能的关系对接。
企业>项目>技能
三、技能说明
平时我们总会调侃某个朋友技能点加错了总是会暗暗想起某些美好的往事，没错是魔兽和英雄联盟的技能加点界面。我们可以将技能根据自己要求分为几大类，比如产品技能、分析技能、算法技能、模型技能等，通过列表样式展示相关技能下掌握的工具名称。
技能点界面（英雄联盟），来自网络
四、学历等其他补充信息
学历主要是供HR验证真实性使用，这里我准备用饼图（而非条形图）将历年的学历及时间表现出来，同时补充兴趣爱好及通勤情况，将家与曾经的公司地址进行关联，标注出通勤用时，但其实一般情况下2个小时都能抵达，再加班不多的情况下或待遇可观情况下都可以谈通勤成本。
地图展示通勤
demo输出——
简历主色调为蓝色，中文采用微软雅黑，数字采用IMPACT字体。
如何颜色协调基本就赢了一半，后面就看你如何把工作亮点写的清楚，你，不妨也给自己做一份可视化版的简历吧。
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