数据分析的工具(数据分析师女生做累么)

2024-09-0606:34:27营销方案0

数据可视化:如何避免“丑陋”报表,让领导眼前一亮?

最近,不少粉丝跟我吐槽说,老板总嫌弃他们做的可视化报表太丑。他们甚至还发了一些报表给我,想让我客观评价一下,比如这张:

说实话,我能感受到这位粉丝是想把所有信息都呈现出来,并在有限的空间里加入更多细节,比如配色等。但最终效果却不尽如人意。

这张简单的图表就暴露了许多问题:

1. 数据对象包含6种,描述的属性高达9种,并不适合用柱状图来表示;

2. 标签全部挤在图表下方,影响阅读体验;

3. 配色过于花哨,没有遵循颜色一致性和语义一致性原则;

4. 图表过于简单,缺乏动态效果和视觉吸引力。

其实,这不仅仅是这位粉丝的问题,也是很多职场人的通病:数据可视化做得太简单,甚至有些简陋,领导根本没有耐心细看。毕竟,领导的时间很宝贵,不可能花大量时间去解读一堆杂乱无章的数据。如何通过简洁、明了、准确的图表来传达数据信息,就成为了职场人必备的技能。

数据分析中有很多好用的工具,比如 EXCEL、BI、R 以及 Python。R 和 Python 需要一定的代码基础,不适合所有人,这里就不再赘述。普及率最高的应该就是 EXCEL 了。EXCEL 提供了丰富的图表类型,还可以利用数据透视表进行多维度、联动的 数据展示,可以满足大部分人的简单图表需求。

也正是因为 EXCEL 的普及率高,为了适用于大多数人,它的很多功能都比较基础。例如,图表的样式只有简单的几种配色方案,缺乏设计感。

EXCEL 的数据处理能力也是有限的,最大行数是 1048576 行,最大列数是 16384 列。虽然看起来很多,但一旦数据量超过几万行,就会出现程序响应缓慢、卡顿,甚至崩溃的情况,相信很多人都深有体会。

<img src="https://gaofengtu.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2/5536b118feee00cc99ae99f1a42c065e.jpg" alt="数据分析的工具(数据分析师女生做累么)

为了解决大家对数据可视化报表的需求,各大厂商纷纷推出了 BI 工具。BI 工具专门针对数据分析流程:数据处理 - 数据清洗 - 数据建模 - 数据可视化,完美解决了以上问题,现在已经被很多企业应用到日常办公中。

也正因为市场需求旺盛,BI 市场目前还没有出现绝对的领导者,导致产品质量参差不齐。我相信最终会有一些优秀的 BI 工具脱颖而出。我对比了市面上占有率最高的三个 BI 工具,希望给大家提供一些参考:

综合来看,我个人比较推荐 FineBI。它支持多种数据源,简单易上手,而且还有专门的社区生态用于学习和交流,不仅可以满足报表可视化的需求,还能帮助用户持续学习和提升。

下面是我利用 BI 工具制作的部分可视化图表,供大家参考:

  • 版权说明:
  • 本文内容由互联网用户自发贡献,本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 295052769@qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。