淺談數據分析與可視化應該要怎麼實踐?

2020-12-17 騰訊網

如果說，數據分析是一種工具和手段，一種生產過程，那麼分析結果的呈現就可以說最終的產品，也就是報告。從產品的思路來講，這個報告，有沒有可讀性，故事性，能不能讓讀者一目了然的明白數據間蘊含的趨勢和複雜意義，直接影響了數據分析工作的成敗！

但從我們自身的閱讀情況看，圖像永遠比文字來的更有力度。就像漫畫書永遠比純文字的書本，更讓人感興趣。所以如何能把數據可視化呈現給讀者，就是整個數據分析工作最後的，也是最重要的一環。

一、數據處理

數據處理是對數據的採集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。它的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。

數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響了人類社會發展的進程。

二、可視化工具

1、現成的工具

（1）Excel ：最常用工具，不用多說，每一個數據分析入門的人都應該掌握。只不過excel所支持的圖表類型比較少，圖表也不夠美觀，如果想做酷炫美觀的可視化大屏是遠遠不夠的。

（2）Google Spreadsheets：可以理解為excel的雲版本，所有的數據全都在google伺服器上，所以你只要有網絡，隨時可以通過自己的帳號做數據工作。

（3）Smartbi：該軟體設計過程可視化，滑鼠拖拉拽即可快速完成數據集準備、可視化探索和儀錶盤的製作，豐富的可視化展示。可以把excel文件，文本文件，資料庫文件導入然後生成各種圖形。

2、編程工具：這部分就是進階的數據分析師要掌握的內容了，在此僅做簡單梳理

（1） Python和Java：這兩個就不用多說了吧。

（2） PHP：比較適宜web的程式語言。

（3）processing：適合各類設計師和數據藝術家，編程邏輯簡單易學，效果好。

（4）Flash 和 Actionscript

（5）HTML、Javascript 和 CSS

（6）R：這是統計學家比較喜歡使用的語言，免費、開源，圖形功能強大，可以說專為 數據分析而生。 但是缺點也比較明顯：只能在桌面運行，不適於動態網頁。而且不善於創建可交互的圖形或動畫。

3、繪圖軟體：從編程工具生成的圖片，雖然能夠解決基本需求，但是和美觀基本上就無緣了。所以如果為了更好的視覺效果，我們還應該考慮美化圖片。簡言之即用來作圖的軟體，通常是指計算機用於繪圖的一組程序。

（1）Adobe Illustrator：這個軟體和Photoshop最大的區別在於它能提供矢量圖，這樣你就不用擔心圖片放大後會因為解析度的原因出現討厭的鋸齒。

（2）Inkscape：基本都能實現Illustrator的功能，最關鍵是：免費噠！

（3）Corel Draw

不過，大家在面對各種不同的需求，用到的工具當然是不盡相同的，專業的數據分析師可能會用一些程式語言製作他們的可視化圖表；如果是業務人員的話，對代碼一竅不通，又想省時省力，就可以嘗試用可視化工具。舉例來說，如果你想創建一個動態的可視化報表，那麼你可以先用Excel準備好你所需要的數據，然後用Smartbi創建一個自助儀錶盤，通過拖拽的方式，給你的數據用合適的圖表類型呈現出來，自己DIY出屬於你自己的可視化圖表。

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