其實數據分析、數據可視化本身只是一個挖掘數據背后價值信息的手段，現如今數據可視化這么火一方面是因為各種可視化工具、BI工具大大降低了可視化的門檻，企業(yè)級的商業(yè)智能BI更是只需要拖拉拽就能設計元素豐富的可視化報表；另一方面則是社會數字化的不斷加深，讓現實中的事物可以通過數據進行度量，讓數據規(guī)模以及數據價值得到了增強，成為了個人、企業(yè)乃至國家的重要資產，所以數據可視化在今天，或是未來都是企業(yè)應該積極使用的技能。

當前是2022年，數據可視化能力已經成為了數據分析師的基礎技能，也變成了企業(yè)對數據分析的基本展現要求。但很多數據分析師其實在學習、使用數據可視化的過程中出現了一點偏移，那就是很多人并沒有真正深入摸索數據可視化的設計理念、實現方式、邏輯布局、互動交流等特有屬性，而只是把過往數據分析的經驗照搬到數據可視化上，就導致了數據可視化只呈現在表層上，沒有實現數據可視化的大部分價值，導致企業(yè)沒有閱讀數據可視化報表的欲望。

什么是數據可視化

一般來說，數據可視化指的是，以圖形化手段為基礎，通過統計分析方法，將復雜、抽象和難以理解的數據用圖表的形式進行可視化展現，以更直觀的形式，清晰有效地傳達與溝通數據背后隱含的價值信息。所以用一句話來形容數據可視化，數據可視化就是將數據轉化為信息和知識的數據類技術解決方案。

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數據可視化是數據分析的延伸，也是對數據分析的補全，更是一種深度和廣度的多層次升級優(yōu)化。企業(yè)的數據經數據分析師進行數據可視化處理后，能夠制作業(yè)務快報、業(yè)務發(fā)展趨勢、達成分析、區(qū)域發(fā)展分析、市場分析等各種各樣的可視化報表，讓企業(yè)的財務、銷售、品牌、市場、研發(fā)等不同部門的不同員工，都能夠獲取數據背后的價值信息，共同推動企業(yè)健康發(fā)展。

此外，數據分析師還可以通過商業(yè)智能BI等企業(yè)級數據類技術解決方案，通過多終端的設計器，分別制作PC、移動、大屏等不同終端的可視化報表，形成管理駕駛艙、企業(yè)狀況、核心指標、監(jiān)控預警等不同風格、功能的數據可視化，讓企業(yè)管理人員能夠隨時隨地獲取企業(yè)全面的發(fā)展信息，處理異常狀況，快速準確的進行決策。

數據可視化的關鍵點

1、可讀性

數據可視化是由數據分析師制作，提供給企業(yè)不同員工閱讀的，換句話說就數據分析師就像一個老師，需要把高難度的考題以學生能理解的方式進行教學，數據可視化同樣如此。數據分析師需要降低數據可視化的閱讀門檻，保證可視化報表足夠直觀，讓企業(yè)員工在不了解數據分析、數據可視化的前提下，依然能夠獲取足夠的信息和知識，明白分析圖表所表達的含義。

2、有意義

數據可視化是企業(yè)業(yè)務人員發(fā)展、管理人員決策的信息支撐，所以數據分析師在制作可視化圖表前就應該充分了解業(yè)務人員、管理人員以及其他人員的數據可視化需求，比如說銷售人員需要了解月度的銷售情況，這時數據分析師就應該調取月度銷售數據，通過條形圖、餅狀圖、駕駛艙等對數據進行多維分析，最后將銷售趨勢、銷售占比、銷售達成等結果展現在可視化圖表上，讓銷售人員能夠明白月度銷售情況，這就是數據可視化的意義。

3、一致性

除了各種需求，數據可視化本身也是有著很多制作、設計技巧的，數據分析師應該在同一可視化分析頁面保持一個主題，讓頁面中的每個圖表都盡量與主題相關、展現的數據信息也和主題一致，同時頁面中的配色、布局、風格都應該盡量保持一致，不會出現繁雜、混亂。然后，數據可視化報表中不同圖表模塊應該盡量保持對稱，讓頁面整體處于一種平衡的狀態(tài)，提前對頁面布局進行設計，將同類的數據信息放置在鄰近位置，給用戶以良好的觀看體驗。這樣一來，數據可視化報表就能更加簡潔、美觀，更容易閱讀。

數據可視化怎么做

1、確定需求

在制作可視化報表前，數據分析師需要先根據業(yè)務分析需求進行規(guī)劃，根據層級、主題、模塊的不同將業(yè)務需求進行拆分為一個個小的分析任務，并捕捉其中業(yè)務的指標、標簽，進行分類分級，方便后續(xù)取數以及實際分析。

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在確認需求的過程中，數據分析師需要關注業(yè)務和數據的對應關系，按照業(yè)務指標、標簽確認數據倉庫中數據是否齊全，如果缺少部分數據應該進行調研或通過填報、補錄補全數據，之后還要對數據質量進行評估，確認需求中的數據都存在之后，再進行下一步的數據可視化制作。

2、準備數據

數據分析師在進行數據可視化前，應該提前準備好任務所需的數據，做好分析前的準備工作，避免出現一邊分析一邊尋找數據的情況。在準備數據的階段，數據分析師要聯合技術人員，將后續(xù)數據可視化需要的指標、標簽、維度等數據從數據倉庫中調取出來，為數據可視化分析做好準備。

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在準備數據的時候，數據分析師還要對業(yè)務數據再一次確認，并通過和一線業(yè)務人員溝通協作，確認數據和業(yè)務指標之間彼此貼合，完成后再思考數據之間的關聯，將關鍵數據進行整理并加以標注。

3、選擇圖表

在數據可視化的過程中，圖表的選擇直接關系到可視化的呈現效果以及可視化分析的準確性，一個合適的圖表能夠把數據之間的聯系轉化為直觀的信息，相反錯誤的圖表可能會將需求結果導向錯誤的方向。

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數據分析師必須了解所有主流的圖表類型，知道每個圖表適合做哪些分析，能夠展現哪種類型的信息，舉個例子，折線圖、柱形圖等能夠輕易的展現事物的發(fā)展趨勢，但如果你把某段時間銷售數量變化趨勢呈現在餅圖上，那這個圖表就沒有任何意義了。

4、頁面布局

準備工作完成后，數據分析師就可以正式開始制作可視化報表。頁面布局非?？简?/span>數據分析師對尺寸的敏感程度，需要在一個頁面上展現盡可能多的信息量，同時不顯得臃腫，能夠清晰地傳達信息。如果數據分析師的數據可視化經驗不足，就很容易在這個階段出現問題，所以數據分析師應該具有豐富的數據可視化經驗，才能設計好的頁面布局方式，如果之前沒有過多了解，那應該選擇可視化模板，確保不會出現錯誤。

5、數據可視化

（1）銷售情況分析

將數據分為不同主題，在一個頁面上呈現關聯數據，以中心地圖為核心數據，次要信息分散在四周。

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（2）管理駕駛艙

對頁面進行上下分層設計，核心數據和次要數據涇渭分明，并通過加大加粗設計，凸顯企業(yè)關鍵指標。

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（3）銷售人員績效分析

將頁面分為三層，展現大量業(yè)務數據信息，將核心數據以駕駛艙的形式頂層居中展現，直觀有效。

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