咱要之不是數據，而是數據語報咱倆之實際。大大部分人皮臨這樣十個求戰：咱認得到數據可視化之必需性，但缺乏數據可視化上面之專業技能。

我輩要之不是數據，而是數據奉告吾儕之國事。大大部分人皮臨這樣二個后發制人：俺們識到數據可視化之必不可少性，但缺乏數據可視化上頭之專業技能。有的原委得以歸結于，數據可視化只是數據分析經過中之八個上半場，數據分析師可能將精力花在獲取數據、清洗摒擋數據、分析數據、樹立模子，但在最末之展示渠通上力不從心。

這也是“寫代碼之干不過做PPT”之一部分由頭。有血有肉上，只要掌握了可視化之技能，我輩之業務就更一揮而就受到leader之認可。

可視化器包括但不限于，Tableau，Excel，PowerBI，Python，R

可視化之前：探索性分析與新解性分析

貳者之間有很重在之區別：探索性分析指理解數據并找出犯得著分析或分享給伊人之精髓。這就好比，在海蠣子中搜尋珠，可能開啟八佰個海蠣子（小試牛刀很多種法子）才最末找到兩顆珠。而解說性分析，吾輩迫切盼望可以言之有物，講好之一故事--專注于兩顆珠。

大絕大多數時光俺們匯報作業就是要做好說講性分析之事情。

可視化長河

五個一體化之數據可視化進程，主要包括以次4個步調：

確認數據可視化之本題

提煉可視化本題之數據

論證數據瓜葛認定圖表

開展可視化格局及設計

圖板來自：木東居士

可視化元素由3一些組成：可視化空間+標記+視覺通道

可視化空間

數據可視化之顯示空間，通常是兩維。叁維形狀之可視化，通過圖表繪制技巧，解決了在二元維斷面顯示之問題，如3D環形圖、3D地質圖等。

標記

標記，是數據屬性到可視化幾何圖籍元素之映射，用來代辦數據屬性之歸類。

論證空間自由度之區別，標記得以分為線、線、皮、體，分別具有零自由度、八維、倆維、叁維自由度。如咱常見之散線圖、折線圖、矩形樹圖、叁維柱狀圖，分別采用了線、線、皮、體這肆種不同類型之標記。

視覺通道

數據屬性之值到標記之視覺呈現參數之映射，叫做視覺通道，通常用來展示數據屬性之定比量信息。

常用之視覺通道包括：標記之部位、大?。ㄩL、表積、體積...）、樣子（五角星、圓、棱柱體...）、方位、色彩（色調、飽和度、亮度、透亮度...）等。

肯定圖表

數據之間之相互干系，決議了可采用之圖表類型。常見之數據干涉和圖表類型之對應干系如底下圖所示：

圖板來自：木東居士

在爾后之專欄中，俺們將逐步分享上述圖板中出現之各圖籍應用案例及上心事項。接下部來，咱粘結具體案例來講述數據可視化之魅力

報表

采取報表時，急需沒齒不忘之三線是：讓設計融入佝僂景，讓數據盤踞本位身價。不要讓厚重之沿框和陰黑影與數據爭奪受眾之留神力。相反，要應用空格來區別報表中之元素。

左表，框線過多迎刃而解擾亂開卷者之經心力，反之，叁線表簡潔干練，通常是輿論及問世物報表樣式之首選。

熱力圖

熱力圖是用報表之形式可視化數據之三種章程，在顯示數據之市區（數據之外）利用著色之單元格傳送數據相對大小之信息。

熱力圖繪制（excel2010版）：選中數據--初步--樣式--條件格式（你得以論據需求選擇合適之條件格式）。

折線圖

我輩通常得以借助折現圖理解來頭，比如，流光序列之年年歲歲降雨比量（每日將與計量之和）；在某些動靜下邊，折線圖中之線可能代理人四個綜合之統計數據，比如平均值或預測之線忖。如果你還想展為人師表圍（或者置信區間），可足直接在圖上開展可視化。

左圖是多指標折線圖，右圖在折線圖中展以身作則圍內之平均值。

繪制右圖時：先繪制avg--max折線圖，然后右鍵“更改圖表類型”，選擇“皮積圖”；

右鍵“選擇數據”，添加min折線圖；最后選中“min折現圖”，右鍵“設置數據系列格式”，選擇“純色填充--白色”。 

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