問答專欄Q & A COLUMN
數據可視化這個行業近年來確實比較火熱，很多數據行業的大佬們都把目光轉向了可視化這個香餑餑，像行業內專注數據可視化做的比較好的有：袋鼠云、數字冰雹、帆軟。包括一些互聯網大廠ucloud云、ucloud云、ucloud云也開始涉及可視化業務。
那么你要成為一個數據可視化工程師首先就是要了解目前數據可視化的行業發展現狀呀～
說實話哈，過去數據可視化的開發流程可能要經歷非常復雜的流程，什么要設計師先設計版式啦，再到前端開發，又是后端開發，不停的測試/聯調，最后再部署上線，這個流程走下來，往往耗費很久時間。所以目前很多數據可視化廠商都研發了自己的可視化應用平臺，去改變傳統的數據可視化開發模式，為用戶來節省時間，時間就是金錢嘛，提高工作效率自然就是為金主爸爸省錢啦～～其實像袋鼠云就有自己的數據可視化平臺EasyV，ucloud云有自己的DataV、ucloud有合作的raydata！之前也寫過一個國內十大數據可視化平臺的對比大家有興趣可以看看
「然后我在袋鼠云官網扒了一個他們做的傳統和EasyV開發工具的對比介紹 大家可以看看，比我介紹的詳細 」
那么一個數據可視化工程師了解目前的數據可視化工具發展現狀之后，肯定是要去嘗試使用數據可視化平臺工具的～所以這邊我就給大家推薦我覺得比較不錯的一個工具 ，EasyV！！！為什么推薦這個哈～是因為我把國內全部品牌都試用了一遍才推薦最好的嘛～「不然你以為上面那個十大盤點文章怎么來的」
最重要的是目前有免費試用十天的活動！！哈哈哈哈！作為一個前期了解學習者，真的白嫖不要太爽了！！！
點擊右邊即可 ：免費試用 https://easyv.dtstack.com/jiuqi
之前總結一些實用教程文章也可以作為參考！嘻嘻 ，記得點贊點關注哦！！！
官方教程：
當然除了會使用數據可視化工具，肯定是不夠的，那么除了工具，數據可視化工程師還需要具備什么樣的特質呢？
那么入行數據可視化，你要會什么技能？
數據可視化工程師應該是多才多藝的，并且具有良好的收集和分析復雜數據的經驗，無論是敘述還是統計。具體應該掌握以下幾點：
了解以上的幾點知識，你就掌握了數據可視化的基本入門技能～
所以趕緊行動起來吧～只有具備基本的專業技能，才能在面試的時候擁有足夠的底氣～～
想了解數據可視化更多姿勢，關注我關注我關注我！！！！知識多多，福利也多多！！！
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看書-->實操-->產生新的問題-->看更多的書找到答案-->實操
我覺得是這樣一個不斷循環過程吧，畢竟我們進入職場，不是大學生了，沒有整塊的時間來讓你“系統學習”。所謂“系統學習”里面也有很多知識是你在工作中不一定能夠遇到的。“小步快跑、敏捷迭代”是更適合職場人的學習方式。
第一周我的建議是讀一本數據可視化的書，這本書我建議是《最簡單的圖形與最復雜的信息》，作者是華爾街日報圖形設計總監Dona Wong，每天看一章，一共五章，連公休日都不占用，保準你對“什么是數據可視化”、“什么是好的數據化”內心有底。怎么說呢，讓大神來幫助你建立最初的是非與審美吧！
第二周我的建議是拿一份你工作中的數據進行實戰。利用excel分析也好，用那種自助式的免費的分析工具（比如bdp、數據觀）也罷，運用你在上一周學到的知識，做一份圖表出來。這一階段不要求你用數據解決什么問題，就對歷史數據做一個客觀陳述就好，主要目的是熟悉工具、熟悉數據、鞏固數據可視化的基礎知識。
第三周你對數據可視化已經培養出了一份隱隱的自信，那么現在你可以給自己提一個業務問題了，然后嘗試可視化分析。你會發現當你提問的時候，新的問題也會找上你——明顯，《最簡單的圖形與最復雜的信息》里面的知識可能不夠用了，你發現自己需要學習一些更深入的東西，比方說函數，這個階段你可以求助于百度知道或知乎，免費的資源依舊一大把，只要你好學就會得到答案。
第四周你應該已經在“邊做邊學”中學會了一些基本的函數了：case when、datediff、substring、substring_index、nullif等；然后你發現你處于一種“腦子里東西好像很多又好像不夠”的階段，這時候你需要一本稍微深點的書來幫助你重新梳理一下了，是時候看這本書了——《鮮活的數據：數據可視化指南》，作者是Nathan Yau，加州大學洛杉磯分校統計學專業博士，為《紐約時報》、CNN、Mozilla等工作過的超級數據迷，在這本書里你將看到大量優秀的數據可視化案例，同時被作者根據時間趨勢、比例、關系、差異、空間關系這幾大維度對你的底層邏輯“拿龍”，看書的過程會非常爽，甚至有可能影響你對可視化工具的選擇～同時你還能從中獲知大量的數據來源（然后可勁兒地操練自己吧！）。
就這樣，一個月的時間，你已經不是數據可視化小白了，手里應該會有2～3份做好的數據可視化成果，心里也知道下一步該做什么、該學什么——你已經正式啟航了～
如果覺得有用，就贊我讓我知道哦：）
祝你成功！
最后附上我的作品：
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數據可視化入門并不困難，這里我們從什么是數據可視化、數據可視化的價值、什么是好的數據可視化、數據可視化難在哪、怎么做數據可視化、可視化進階路線、可視化工具推薦、數據可視化注意事項這八個方面簡單介紹一下：
一、什么是數據可視化？可視化可簡明地定義為：通過可視表達增強人們完成某些任務的效率。
任何形式的數據可視化都會由豐富的內容、引人注意的視覺效果、精細的制作三個要素組成，概括起來就是新穎而有趣、充實而高效、美感且悅目三個特征。
很多數據產品在幫助數據分析的同時提供了內置的可視化圖表，也提供了配色參考建議，諸如以下我用FineReport做的產品分析。
FineReport二、數據可視化的價值數據可視化都有一個共同的目的，那就是準確而高效、精簡而全面地傳遞信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特征，獲得更有商業價值的洞見和價值。因此，數據可視化能夠加深和強化受眾對于數據的理解和記憶。
三、什么是好的數據可視化數據可視化能做到準確、充實、高效、美感就是好的可視化：
準確：用最簡單的方式傳遞最準確的信息， 最簡單方式就是最合理的圖表，需要根據比較關系、數據維數、數據多少選擇。
充實：一份數據分析報告或者解釋清楚一個問題，需要多個指標或者同一指標的不同維度相互配合佐證分析結論。
高效：成功的可視化，雖表面簡單卻富含深意，可以讓觀察者一眼就能洞察事實并產生新的理解。
美感：分為兩個層次，第一層是整體協調美，沒有多余元素，圖表中的坐標軸、形狀、線條、字體、標簽、標題排版等元素是經過合理安排的 ， 第二層是讓人愉悅的視覺美，色彩應用恰到好處。
四、數據可視化難在哪？好的產品體驗不是一件容易的事情，需要具備一定的數據分析能力、熟練使用可視化工具、較好的美術素養、良好的用戶體驗感覺。
1. 數據不準確、結論不是很清晰，所以數據可視化的最大難點在數據可視化之外的基礎性工作，數據收集、數據分析沒有做好，可視化就是徒勞無功。
2. 數據可視化是用高度抽象的圖表展示復雜的數據、信息，需要邏輯及其嚴密。
3. 維度多、變量多，不確定應該展示哪些信息？數據過多，需要采用交互式的展現可視化。
4. 和UI圖形界面相比，圖表只有有限的文圖指引，不能很好的說明數據的上下文關系。
5.圖表高度抽象，對于閱讀者素質要求很高。
6.選擇正確的圖表不容易，各類圖表都有自己的優勢和局限性。
7.圖表細節處見真功夫，圖表需要考慮細節實在是太多，布局、元素、刻度、單位、圖例等等都需要合理。
五、怎么做數據可視化？1. 明確圖表想說明什么業務問題、業務邏輯 、數據分析結論
2. 確定關系和對比的維度，是時間趨勢、比較，還是分布關系，對比維度（時間： 同比 環比 定基）、空間（華南 華北 區域與全國）、特定標準（實際和計劃）
3. 根據對比關系，數據維度，數據分類多少選擇合理的圖表，每一種圖表都有它自身的優點和局限性
4. 生成圖表并驗證是否正確，是否和預期一致
5. 細節調整，坐標軸（刻度標記類型、間隙、刻度標簽位置、數據類型、小數位、是否千分位）、顏色取值、圖例位置、圖上標簽、圖表標題等細節
6. 在恰當處備注文字說明，例如標注特殊事件
我推薦幾本數據可視化領域的經典圖書，有時候網上刷再多的文章不如好好閱讀一本書：
六、可視化進階路線數據可視化一般是整個數據分析鏈路的最后一個環節。在數據可視化之前，我們需要對原始數據進行大量的整理和清洗處理，這一環節首選數據庫SQL，數據處理之后才是分析和可視化。數據可視化有兩個方向很值得去嘗試：商業智能BI與動態交互圖表。
SQL是數據分析師的核心技能之一。有些公司并不給數據庫權限,需要分析師寫郵件提需求,這非常不好。數據分析師經常有各類假設需要驗證,很多時候寫十幾行SQL就能得到的答案,還得麻煩其他部門導出數據。
所以，這里推薦一個數據可視化技能的進階路線：SQL+BI+Echarts
七、可視化工具推薦對于數據可視化，有諸多工具，如：
1、圖表類插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數據報表類：Excel、金蝶、FineReport等，對于日常的報表制作，更加易學實用。
3、可視化BI類：比如cognos、tableau、FineBI等，更直接地針對業務分析。
以上，前兩者是純粹的可是化圖標，后兩者涵蓋從數據采集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列復雜數據處理。
FineReport八、可視化過程的注意事項總結幾點注意事項，少走些彎路：
1. 數據圖表主要作用是傳遞信息，不要用它們選技巧，不要追求過分漂亮，以反映業務問題為主
2. 不要試圖在一張圖中表達所有的信息，不要讓圖表太沉重，適得其反
3. 數據可視化是以業務邏輯為主線串聯，不要隨意堆砌圖表
4. 避免過度開發，什么數據都想展現，數據太多就選擇最核心的數據指標、和正常偏差大的、能支持分析結論的
5. 不要試圖掩蓋問題，回避“不良結論”，真實反映業務，暴露問題
6. 避免過度設計，一般不適用3D、陰影，合理運用色彩同樣能讓圖表顯示的很高級
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我覺得最好的方式就是學習并歸納總結別人總結下來的經驗、觀點，并經過自己的大腦進行吸收和消化，最后經過消化吸收創造出自己的東西。
小白學數據可視化系列，從小白的角度，學習和應用數據可視化，將會包括為什么要數據可視化，數據可視化是什么，如何用工具實現數據可視化工作等內容。
一、為什么要數據可視化
"一圖勝千言”，“人大部分信息來源視覺化信息”，說明了數據可視化的重要性。
二、一些必看的圖和網站
接下來就是一些可以學習的網站了。
數據可視化門戶導航網站，里面有數據可視化工具、教程、分析、設計、色彩、數據清理、數據源、書籍等等，可以慢慢的吸收。
數據可視化呈現樣式目錄
三、工具
數據可視化是借助工具把數據做視覺化的呈現（常用的是圖像）。能夠做數據可視化的工具有很多，比方說微軟的Excel軟件，Python語言，Finebi，FineReport等。
圖表的式樣也是各種各樣，關鍵是要針對實際的數據，選擇合適的工具和視覺化表示，以實現數據的最佳可視化，做到簡潔，清晰和準確的效果。
我覺得在這方面，對于小白來說，肯定是不會選擇那些需要代碼和編程的，即使再簡單，也需要成本，所以最簡單，零代碼的工具，如FineReport和FineBI才是合適的。
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首先打個基礎：
必學且免費的基礎課：統計學 | Udacity（http://cn.udacity.com/course/statistics--st095）
必看的入門書：《精益數據分析》［美］埃里克－萊斯 叢書主編
《最簡單的圖形與最復雜的信息》［美］黃慧敏
接下來嘗試把把紙上知識實際操練起來。這里你可以用excel，也可以用更智能、更fashion一點的工具，比如說：
數據觀
好處就是操作起來特別簡單，不需要編程，也不需要懂什么excel技巧，很適合新手在演練中梳理、內化數據分析的知識與思路。相信如果工具不好用的話，你花在“kao這一步怎么實現的”上的時間會遠遠大于“哪個指標、什么圖表類型更適合解決我現在的問題”上。
畢竟咱們拼的不是編程技術高低，而是用數據解決問題的能力。
可視化效果也棒棒的，還可以實現下鉆、過濾等交互功能：
可以免費試用一下哈：數據觀（https://www.shujuguan.cn/?from=2018060804）
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現在的數據可視化都挺簡單的吧，只需要借助可視化報表統計就可以輕松搞定了，在這我推薦雀書無代碼平臺數據可視化也可以用可視化報表引擎來實現。
報表引擎起源于流行的工作流引擎的原理、報表格式的定義、報表內容的各種算法，產生報表引擎的思想。它主要是引用工作流引擎的流程運轉原理，在原始數據的基礎上，定義報表的格式、報表的算法，根據定義的算法自動執行計算，并輸出計算后的結果，再根據定義的報表格式顯示報表的內容。
在市面上有很多的報表數據分析大屏，今天小編就主要介紹雀書無代碼開發平臺的，請往下看：
組件：
柱狀圖，折線圖，餅狀圖，漏斗圖，儀表盤，雙軸圖，排名表，雷達圖，指標卡，表格，透視圖，地圖。查詢按鈕，日歷一個14個組件。
展示：
按鈕，應用，待辦流程，輪播圖，日程，公告，帖子，7種展示。
選擇數據集：
根據想呈現內容進行配置數據，可表隊標進行關聯，分組，函數公式的計數，最大值，最小值，求和，平均值，還可對數據進行篩選，給字段排序，限制數據量。
配置報表：
先選擇報表組件，然后配置數據。
報表統計：
企業相關人員可以通過大數據報表可視化形成的圖形，進行數據方面的分析，可以將一些企業運營中存在的問題或者產品出現的數據問題，進行合理的避免。大數據形成的圖形，可以很直觀、很清晰地顯示數據，并且可以節約工作人員的時間，從而可以間接的節約時間。
數據大屏：
雀書平臺的報表搭建操作簡單，業務人員可在線完成報表設計、修改等、縮減開發時間、成本、測試等環節、有效地提高了企業的辦公效率，可以去試試，，溜了。趕緊去試試吧。
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