数据表达的关键是图表的选择

我们周遭的数据很多，也很大。看数据变的越来越难，洞见其中真义就更加难了！

什么聚类分析，主成分分析，决策树，RNN 对大多数人来说门槛太高！

最具性价比的数据表达是用图表，用好图表的关键是基于数据本身的结构和内容，加上自己的分析视角 来选择适合的图形组合：

简化，我们可以拆行列、删除无效记录、提取有用字段 这些过程是我们清洗数据的过程，需要用图形体现出来，可以提升我们处理海量数据的能力。

整合，是在简化之后的数据上做计算汇总，可以用字母对细粒度的数据分组，用颜色标记数据的大小类别。

引用，就是借用过去的事物可以是历史年份的数据，也可以是自己脑中已有的认知模式，去做对比做参照来可视化数据。

类比，基于以上的数据处理，整合、可视化，我们如何讲好一个数据故事，更好的把数据信息生动形象的传递下去，建议图文结合。

我也用这种简单有效的放大去分析一些周遭常见的数据，进而为大家呈现数据背后有趣的图文信息！

最近一直在熬夜做的 数看百态的图文系列：数看百态 ，目前阅读量破90万了。

如果对数据分析感兴趣也可以看看：数分实战，干货很多！

夜很深了，晚安😴