這個(gè)我有經(jīng)驗(yàn)，我來答一下?????♂?

目前在我們數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)的日常用語中，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化這兩個(gè)術(shù)語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，但實(shí)際上還是有一定的細(xì)微差別。就比如說

數(shù)據(jù)分析：它更多的強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)邏輯思維能力，強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因?yàn)檫@些答案并不總是容易得到的。

而數(shù)據(jù)可視化分析：它就在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上涉及到數(shù)據(jù)的可視化展示，從單個(gè)圖表到全面的儀表盤。借助有效的可視化顯著減少了受眾處理信息和獲取有價(jià)值見解所需的時(shí)間。加快了數(shù)據(jù)分析的效率，但是不是什么樣的可視化都能達(dá)到我們的目的，還需要具備很多必要的條件。

簡單來說：

數(shù)據(jù)分析其實(shí)就是通過你的邏輯思維能力在一張普通的白紙上把一道數(shù)學(xué)題解答了出來，而數(shù)據(jù)可視化分析在于你不但把這道題解答了出來，還通過一些可視化工具把這個(gè)答案呈現(xiàn)的比較好看以及讓局外人更容易理解～

雖然兩者存在著天然的差別。但這并不是說兩者永遠(yuǎn)不會(huì)和諧共處或者離和諧很遠(yuǎn)。其實(shí)在實(shí)際處理數(shù)據(jù)時(shí)，分析應(yīng)該先于可視化輸出，而可視化分析可能是呈現(xiàn)有效分析結(jié)果的一種好方法，兩者在應(yīng)用中存在著關(guān)聯(lián)。

所以在這里我個(gè)人能夠提供給題主的意見是：

想入行數(shù)據(jù)分析師這個(gè)方向，必須學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化技能！多一項(xiàng)把數(shù)據(jù)分析用可視化工具展現(xiàn)出來的技能不好嗎？反正都是分析師，技多不壓身哦～競爭力會(huì)大一些，而且還是現(xiàn)如今這種追求美的社會(huì)背景下～好看的圖表呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)，還是要比一堆枯燥的數(shù)字，文字要吸引人的多！！！！！

那么要入行數(shù)據(jù)可視化分析，你要會(huì)什么技能？

對于數(shù)據(jù)可視化分析師來說，他應(yīng)該是多才多藝的，具有良好的數(shù)據(jù)收集和分析復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力是必備條件，無論是敘述還是統(tǒng)計(jì)。具體的話應(yīng)該掌握以下幾點(diǎn)：

1. 強(qiáng)大的分析能力
2. 良好的溝通及人際交往能力，才能建立良好的工作關(guān)系
3. 要具備在技術(shù)/非技術(shù)人員面前解釋事物的能力
4. 有能力自主工作，也可在團(tuán)隊(duì)工作
5. 具備時(shí)間管理技能
6. 項(xiàng)目管理技能，與利益相關(guān)者進(jìn)行規(guī)劃、組織和協(xié)調(diào)項(xiàng)目的方方面面
7. 有能力處理壓力和解決問題的能力
8. 積極自我激勵(lì)，快速學(xué)習(xí)和創(chuàng)新的人
9. 掌握一些列數(shù)據(jù)可視化分析工具「重點(diǎn)掌握」

除了基本的數(shù)據(jù)分析能力，你還要會(huì)什么技能？

如果要選擇數(shù)據(jù)可視化分析方向，你一定要了解可以借助哪些工具來展示你的數(shù)據(jù)分析結(jié)果????

那么對于數(shù)據(jù)可視化分析來說，相關(guān)軟件那么多，你如何選取最適合的工具才能做出最好的呈現(xiàn)效果，????下面????

1. 專業(yè)圖表類（Excel、BI圖表、PPT等）

適用人群：面向有數(shù)據(jù)可視化需求的對象

使用難度：中等

特點(diǎn)：需要有一定的基礎(chǔ)，比較專業(yè)，適合有針對性的圖表制作

2. 開發(fā)工具類（Python、R語言等）

適用人群：多為開發(fā)人員使用，技術(shù)方面有一定要求

使用難度：較高

特點(diǎn)：專業(yè)化可視化工具，會(huì)涉及到系統(tǒng)的編程開發(fā)，因?yàn)樯婕暗蕉伍_發(fā)，所以個(gè)性化的程度比較高

3. Saas版本在線工具（袋鼠云EasyV、ucloud云DataV、ucloudRaydata等)

適用人群：面向業(yè)務(wù)人員

使用難度：簡單

特點(diǎn)：屬于零編程類，操作簡單，多面向業(yè)務(wù)人員，基于數(shù)據(jù)分析的一款可視化工具

如何選擇最合適的數(shù)據(jù)可視化工具？

如果入職大型企業(yè)的數(shù)據(jù)可視化分析師后，你如果要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，那肯定講究的就是一個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)效性，所以數(shù)據(jù)可視化大屏分析工具的選用也是作為數(shù)據(jù)分析者也是必須掌握的一個(gè)技能之一。

所以在工具的選擇上，其實(shí)個(gè)人還是推薦大家使用saas版的在線工具類，學(xué)習(xí)難度小，花費(fèi)的時(shí)間成本低，就比如拿袋鼠云的數(shù)據(jù)可視化EasyV這個(gè)工具來說「以下純屬個(gè)人的免費(fèi)試用體驗(yàn)」：

免費(fèi)試用鏈接也可以分享給大家????，可以自己體驗(yàn)看看效果如何：免費(fèi)試用撮這里?????????https://easyv.dtstack.com/jiuqi

EasyV它是一款數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用平臺(tái)，使用者可以通過EasyV來更高效的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化場景，而且它產(chǎn)品內(nèi)有豐富的模版可以滿足85%的真實(shí)的可視化場景需求，包括還有一些海量的自定義組件，樣式精美，通過簡單的“拖拉拽”動(dòng)作即可根據(jù)自己需求來替換模板的單個(gè)組件。除此之外還有很炫酷的3D地圖還原了真實(shí)的世界，這個(gè)EasyV產(chǎn)品還涉及了動(dòng)態(tài)面板以及交互功能，讓靜態(tài)的大屏可以根據(jù)自己的創(chuàng)意靈動(dòng)起來。我們可以自己設(shè)置手機(jī)終端遠(yuǎn)程操作大屏，讓匯報(bào)、講解變得十分輕松。

從袋鼠云官網(wǎng)扒下來的官方介紹：????

EasyV - 袋鼠云 easyv.dtstack.com/jiuqi

EasyV產(chǎn)品優(yōu)勢：EasyV內(nèi)置豐富的場景模板，用戶可依據(jù)模板進(jìn)行項(xiàng)目交付、用戶限制寬松、EasyV性價(jià)比更高

產(chǎn)品特點(diǎn)：純界面化操作、豐富的組件模板、多形態(tài)交互、多數(shù)據(jù)源支持、輕量易部署、自定義組件開發(fā)

當(dāng)然國內(nèi)還有很多其他優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化工具????，我之前都一一試用體驗(yàn)過也寫過一篇總結(jié)性的文章，大家有興趣的話也可以去看看????

2020年最好用的十大數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，你值得擁有

最后想給大家分享一句話

要想入行某一個(gè)行業(yè)，必須要學(xué)會(huì)行業(yè)的專業(yè)基本技能，這樣你才有自己的核心競爭力，在職場上所向披靡。

「欲善其工 必先利其器」

更多數(shù)據(jù)可視化相關(guān)知識(shí)，大家關(guān)注我呀關(guān)注我關(guān)注我就有很多免費(fèi)知識(shí)可以學(xué)習(xí)啦！！

忍不住要發(fā)言了，不要一直以一個(gè)打工者的心態(tài)去問問題，不要去問學(xué)什么，而要問自己你要干什么。大概從12年，大數(shù)據(jù)在中國有了爆發(fā)式增長，這就像坐馬車的時(shí)代出現(xiàn)了汽車一樣，你如果問汽車來了，我需要學(xué)習(xí)什么，答案很簡單-“一本駕照”。所以正確的邏輯應(yīng)該是，什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)帶來了什么，它能給我?guī)砟男└淖儯瑸榱诉m應(yīng)這種改變，我應(yīng)該學(xué)習(xí)什么，所以學(xué)習(xí)是最后的一個(gè)問題，只有前面這些問題考慮清楚了，你的學(xué)習(xí)才有方向，才有意義，才有動(dòng)力，到那時(shí)候你便知道自己要學(xué)什么。

要入門大數(shù)據(jù)的話，可關(guān)注我有個(gè)類似這問題的答案供參考，“做數(shù)據(jù)分析需要學(xué)什么”，除了業(yè)務(wù)知識(shí)，我首要建議你學(xué)好統(tǒng)計(jì)學(xué)，這個(gè)是大數(shù)據(jù)的“源”，總之不要把太多的時(shí)間花費(fèi)在工具層面，這些都是有教程的，是用來提效的。如何與自己要做的事情結(jié)合，把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計(jì)或者數(shù)學(xué)問題去解決，這個(gè)是需要花更多時(shí)間去思考的，也是你未來的競爭力所在。

任何一門新知識(shí)的學(xué)習(xí)，如同這個(gè)圖像，螺旋式上升，前進(jìn)過程有升有降。此圖來自于Python可視化庫pyecharts。

大數(shù)據(jù)分析概念?

大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個(gè)V，?數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價(jià)值（Value）、真實(shí)性(Veracity)。?

大數(shù)據(jù)作為時(shí)下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。

大數(shù)據(jù)分析工具介紹?

前端展現(xiàn)?

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho,?Spagobi,?Openi,?Birt等等。?用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style?Intelligence、RapidMiner?Radoop、Cognos,?BO,?Microsoft?Power?BI,?Oracle,Microstrategy,QlikVie、?Tableau?。?

國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。?

數(shù)據(jù)倉庫?

有Teradata?AsterData,?EMC?GreenPlum,?HP?Vertica?等等。?

數(shù)據(jù)集市?

有QlikView、?Tableau?、Style?Intelligence等等。

大數(shù)據(jù)分析步驟?

大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面?

1.?Analytic?Visualizations（可視化分析）?

??不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2.?Data?Mining?Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）?

??可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3.?Predictive?Analytic?Capabilities（預(yù)測性分析能力）?

??數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

4.?Semantic?Engines（語義引擎）?

??我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

?5.Data?Quality?and?Master?Data?Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。?

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉庫?

數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。

1、基礎(chǔ)科學(xué)的能力

統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，邏輯學(xué)是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)分析師的內(nèi)功，內(nèi)功不扎實(shí)，學(xué)再多都是徒勞。

掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)，我們才能知道每一種數(shù)據(jù)分析的模型，什么樣的輸入，什么樣的輸出，有什么樣的作用，開始我們并不一定要把每個(gè)算法都弄懂。

如果我們要做數(shù)據(jù)挖掘師，數(shù)據(jù)能力是我們吃飯的飯碗。如果你沒有數(shù)學(xué)能力，用現(xiàn)成的模型也好，模塊也好，也能做，但一定會(huì)影響你的技術(shù)提升，當(dāng)然更影響你的職位晉升。

2、使用分析工具的能力

數(shù)據(jù)分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必須掌握并且會(huì)應(yīng)用，畢竟企業(yè)需要的不是學(xué)者而是應(yīng)用型人才。

3、掌握編程語言的能力

不會(huì)Python、不會(huì)R，說你懂?dāng)?shù)據(jù)分析誰都不信。

4、邏輯思維的能力

邏輯思維對于數(shù)據(jù)分析來說特別重要，不單單是數(shù)理邏輯這塊，還要有邏輯學(xué)的知識(shí)。反映商業(yè)數(shù)據(jù)里，大家可以理解為去搭建商業(yè)框架或者說是故事線，有邏輯的推進(jìn)，結(jié)果才會(huì)另人信服。

大數(shù)據(jù)需要的語言

Java、Scala、Python和Shell

分布式計(jì)算

分布式計(jì)算研究的是如何把一個(gè)需要非常巨大的計(jì)算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后把這些部分分配給許多服務(wù)器進(jìn)行處理，最后把這些計(jì)算結(jié)果綜合起來得到最終的結(jié)果。

分布式存儲(chǔ)

是將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多臺(tái)獨(dú)立的設(shè)備上。采用的是可擴(kuò)展的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，利用多臺(tái)存儲(chǔ)服務(wù)器分擔(dān)存儲(chǔ)負(fù)荷，利用位置服務(wù)器定位存儲(chǔ)信息，它不但提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性和存取效率，還易于擴(kuò)展。

分布式調(diào)度與管理

分布式的集群管理需要有個(gè)組件去分配調(diào)度資源給各個(gè)節(jié)點(diǎn)，這個(gè)東西叫yarn; 需要有個(gè)組件來解決在分布式環(huán)境下"鎖"的問題，這個(gè)東西叫zookeeper; 需要有個(gè)組件來記錄任務(wù)的依賴關(guān)系并定時(shí)調(diào)度任務(wù)，這個(gè)東西叫azkaban。

hbase、hive、sqoop。大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算階段：Mahout、Spark、storm。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)階段：實(shí)操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用等

大數(shù)據(jù)是當(dāng)下熱門專業(yè)，未來的發(fā)展前景還是不錯(cuò)的。

你看你是想學(xué)大數(shù)據(jù)還是數(shù)據(jù)分析，如果是數(shù)據(jù)分析可以用python做，具體可以咨詢下百戰(zhàn)程序員的老師。

目前在我們數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)的日常用語中，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化這兩個(gè)術(shù)語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，但實(shí)際上還是有一定的細(xì)微差別。就比如說

數(shù)據(jù)分析：它更多的強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)邏輯思維能力，強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因?yàn)檫@些答案并不總是容易得到的。

而數(shù)據(jù)可視化分析：它就在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上涉及到數(shù)據(jù)的可視化展示，從單個(gè)圖表到全面的儀表盤。借助有效的可視化顯著減少了受眾處理信息和獲取有價(jià)值見解所需的時(shí)間。加快了數(shù)據(jù)分析的效率，但是不是什么樣的可視化都能達(dá)到我們的目的，還需要具備很多必要的條件。

大數(shù)據(jù)開發(fā)：Ja-va、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計(jì)算模型、 Yarn分布式資源管理器、Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)、Hbase分布式數(shù)據(jù)庫、Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫、 FlumeNG分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)、Scala大數(shù)據(jù)黃金語言、 kafka分布式總線系統(tǒng)、Spark體系...

數(shù)據(jù)分析與挖掘：Python基礎(chǔ)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL、文檔數(shù)據(jù)庫MongoDB、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Redis、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析處理進(jìn)階等