导读
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻,它往往是体现数据分析报告的决定性一环,图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中,介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
本文主要涵盖数据可视化工具主要包括4类:Excel图表、Python绘图库、Tableau以及网页在线工具等。
01 Excel
网传数据分析师必备基础套餐是ESP,即Excel+SQL+Python,这种说法不见得完全正确,但也确有一定道理,其中Excel更是几乎每名数据分析师乃至每名职场人士必备的办公工具。个人也习惯于应用Excel,更具体说主要是应用Excel的三类功能:图表制作、内置函数以及数据透视表。一般而言,当数据量较小(100以内)时,个人非常倾向于用Excel完成图表插入,不仅简洁方便,而且内置的多种样式、丰富的设置选项以及所见即所得的制图体验,都无疑是小数据量作图的首选。
Excel内置了丰富的图表类型
Excel支持的图表类型也极为丰富,除了常规的条形图、折线图、饼图和散点图之外,像雷达图、旭日图、箱线图等视觉效果更好的图表也是支持的。同时更是支持了丰富的设置效果,而且都是极为简便易懂的,几乎不需要教程即可摸索掌握。
02 Python可视化库
作为一名数据分析师,Python几乎是必须掌握的;而在Python数据分析相关的众多第三方包中,可视化库又非常强大。在这其中,个人尤为常用的有5个相关库:
03 Tableau
曾经,为了丰富个人可视化技能、拓宽数据分析工具,也专门花了一段时间学习tableau的运用,这可能也是商业数据分析师的必备技能之一,不过个人目前也仅仅是偶尔用它画个图而已。tableau本身功能还是极其强大的,支持多种数据源读取、内置了类SQL的字段处理功能、提供了丰富的图表库,工作表->仪表板->故事,三者层层递进,对于大屏展示和快速完成数据分析可视化报表异常高效,尤为擅长周期性动态监管的数据指标类仪表板。灵活的数据加载、强大的数据转换、简单的字段拖拽即可出图,这些都保证了快速生成报表的可能性。附个人常用的tableau制图技巧:
04 网页在线工具
随着信息技术的不断成熟,其实很多数据可视化工作也逐渐搬移到线上轻量级完成,一些网页在线工具专门用于执行数据可视化,通过简单的灌入数据,一张张样式丰富的图表便很快呈现,而且大多都是零门槛易实现。这里仅列举两个:
05 小结
数据可视化对于一名数据分析师而言确实很重要,好的可视化效果甚至称得上是安身立命装X加薪之本。然而,虽然可视化图表选择众多,但其实也不能过于追求标新立异,例如桑基图、瀑布图、南丁格尔图等,特定场景下用用可能效果感人,但绝大多数情况下,Simple is better than complex,折线图、条形图、饼图、散点图这四大基本图表类型仍然是朴实无华的首选。