在当今信息爆炸的时代，我们每天都面对着大量的数据和信息，如何从中获取有价值的信息成为了一个挑战。数据可视化是一种将数据转化为视觉图形的方式，可以更加直观地呈现数据，提供更直观、更易于理解的数据分析结果。在实际应用中，数据可视化具有广泛的应用价值和使用场景，其重要性也得到了越来越多的认识。

首先，数据可视化可以帮助人们更好地理解数据。相比于传统的数据报告和表格，数据可视化可以通过直观的图表、图像和动画等形式，更加生动形象地呈现数据，使人们能够更加轻松地理解数据的含义。例如，在金融领域，通过数据可视化可以直观地呈现股市走势、交易量等数据，帮助投资者更好地决策。

其次，数据可视化可以帮助人们发现数据中隐藏的规律和趋势。数据可视化可以通过各种形式的图表和可交互式图形，展示数据中的相关性、分布和趋势等信息，使人们更容易发现其中的规律和趋势。例如，在市场营销领域，通过数据可视化可以分析用户行为、消费习惯等数据，帮助企业制定更有效的营销策略。

最后，数据可视化可以帮助人们进行更有效的沟通和决策。通过数据可视化，不仅可以更加清晰地表达数据和分析结果，还可以提供更加生动、具体的案例和图形，帮助人们更好地理解和接受相关信息，从而进行更有效的沟通和决策。例如，在政府部门中，通过数据可视化可以直观地呈现城市的交通状况、环保情况等数据，帮助政府制定更加科学的城市规划和政策。

总之，数据可视化作为一种直观、易于理解的数据分析工具，具有广泛的应用价值和使用场景。在当今信息化时代，数据可视化已经成为了人们获取、理解和应用数据的重要方式之一。

数据可视化是什么？

数据可视化是指使用图表、图形和其他视觉元素将数据呈现出来，以便用户可以更好地理解和分析数据。数据可视化可以帮助人们发现数据中的模式和趋势，从而更好地做出决策。

数据可视化可以采用各种形式，包括线性图、柱状图、饼图、散点图等等。此外，现在还有很多数据可视化工具和软件，如Tableau、Power BI、D3.js等等，可以帮助人们轻松地创建和分享数据可视化图表。

为什么需要数据可视化？

数据可视化对于信息传达和决策支持非常重要，有以下几个原因：

1. 信息呈现更直观：通过数据可视化，可以将抽象的数据转化为图表、图形、地图等形式，使数据更加直观和易于理解。这有助于提升信息的可读性和传达效果，帮助读者更快速地理解数据的含义和趋势。

2. 数据关系更清晰：通过数据可视化，可以将复杂的数据关系呈现为简洁明了的图像，使数据之间的关联和趋势更加清晰。这有助于发现数据中的模式、趋势和异常，从而对数据做出更准确的分析和判断。

3. 决策支持更有力：数据可视化可以帮助决策者更直观地了解数据，从而作出更明智的决策。通过对数据的可视化呈现，决策者可以更全面地了解数据的情况，识别潜在的问题和机会，并在决策过程中做出更明智的选择。

4. 沟通效果更好：数据可视化可以帮助在团队、客户或公众之间更好地进行信息传递。通过使用图表、图形等可视化工具，可以更轻松地与他人分享数据和见解，促进有效的沟通和合作。

为什么数据可视化如此重要？

数据可视化是将数据转化为视觉元素，如图表、图形和地图等的过程。它可以帮助人们更直观地了解和分析数据，从而支持更好的决策制定和业务管理。以下是数据可视化的一些应用价值和使用场景：

1. 数据探索：数据可视化可以帮助人们发现数据中的模式和趋势，从而更好地理解数据。例如，制作柱状图或折线图可以更好地比较不同时间段的数据变化。

2. 数据通信：数据可视化可以将数据呈现为易于理解的图形，以便与他人共享数据。这样，人们可以更容易地理解数据，从而提高信息共享和沟通的效率。

3. 数据分析：数据可视化可以帮助人们更深入地分析数据，发现数据中的隐藏模式和趋势。例如，使用散点图可以更好地了解两个变量之间的关系。

4. 数据预测：数据可视化可以帮助人们预测未来的趋势和模式。例如，通过绘制趋势线和预测线，可以预测未来几个月或几年的销售趋势。

数据可视化如此重要的原因有以下几点：

1. 提高数据理解能力：数据可视化可以帮助人们更好地理解和分析数据。通过将数据转化为可视化图形，人们可以更容易地发现数据中的模式和趋势。

2. 支持决策制定：数据可视化可以帮助企业和组织做出更好的商业决策。通过将数据可视化，企业可以更好地理解其业务表现和趋势，从而做出更明智的决策。

3. 提高效率：数据可视化可以使信息共享和沟通更加高效。通过将数据呈现为易于理解的图形，人们可以更快速地理解数据，从而提高信息沟通和共享的效率。

在现代商业环境中，数据可视化已成为一项必要的技能。它可以帮助人们。

数据可视化流程的几个重要步骤

1. 确定目的和受众：首先需要明确为什么要进行数据可视化以及谁会是受众。这有助于确定需要传达的信息以及如何呈现它。

2. 选择图表类型：根据数据类型和目的，选择适当的图表类型。常用的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等。

3. 视觉设计：对于每种图表类型，需要进行视觉设计。这包括选择颜色、字体、标签、刻度等，以及确定如何排列和组织图表元素。

4. 突出重点：在图表中，需要通过强调关键信息来突出重点。这可以通过增加注释、高亮显示、使用标签等方式来实现。

5. 检查和测试：在发布之前，需要进行严格的检查和测试，以确保数据可视化的准确性和清晰性。

数据可视化的目的就是呈现问题、能给出解决问题的方向和思路

问题思路归结到报表可视化中，可以总结为以下流程

公司各部门员工流失情况案例指标分析

可视化原型设计

可视化项目开发落地

数据分析是什么？

在了解了数据可视化方法的基础上，想要通过可视化来呈现问题、给出解决问题的方向和思路，就需要掌握正确的数据分析方法。——Gartner研究院高级副总裁Peter Sondergaard。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，是数据可视化的前提与基础。

也就是说，把隐藏在一大批看起来杂乱无章的数据中的信息集综合提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律，帮助人们做出判断，以便采取适当行动的方式，就是数据分析。

数据分析方法

常见的业务分析模型与方法

进行系统性梳理和整合

看板设计和制作

需求的确认与梳理

1 确认需求背景

了解清楚需求背景，才能明白这个需求的意义，是为了解决什么问题而出发的，不至于迷茫的做分析。需求背景就是需求产生的原因以及想要达成的目标。

需求产生的原因：为什么会有这样的需求？

需求要达到的目标：此需求期望在什么时间通过什么样的方式达到什么样的目标？

2 确认指标口径

需要确认清楚这个需求涉及什么指标，哪些是核心指标哪些不是核心指标。每个指标的口径是什么，最近有没有更改口径。

比如客单价，即使大家都知道客单价=GMV/用户数，但是不能想当然以为需求方肯定知道，需求方也以为你肯定也知道，双方未核对口径直接开工干活。这样会存在两波客单价口径不一致的风险。分子什么维度、分母什么维度，都需要对清楚。

因为分析角色是干活的一方，需求方是发布需求的一方，所以面对需求，自身需要想的更多些，有些点需求方可能没想到，此时分析师需要具备更多的主动性。引导沟通、多方核对。毕竟，不沟通清楚需求直接干，容易背锅且被投诉，也竹篮打水一场空，浪费了时间。

3 确认数据维度

数据维度可以理解为研究数据的角度，比如地区、城市、用户名等。

需要向需求方了解清楚:

需要什么维度的数据？

此维度按照什么方式聚合？

去重还是非去重？

直接聚合还是累积聚合？

……

4 确认底层逻辑

需求方提需求，一般只会讨论需求详情，但是需求怎么做，数据从哪里获取，他们不需要关心。

比如，需要看某个商品的七日复购率，数据库表中有七日复购率指标么？若有指标口径是否和需求方的口径一致？若无，需要从哪些数据库表进行关联得到所需数据？自己关联计算的逻辑需要数仓落表还是直接应用？

5 确认需求排期

在了解好需求后，需要根据当前的人力进行需求排期，确定完成需求的时间。

6 确认数据安全

分析师可以接触到很多底层数据，所以需要有数据安全意识。有的公司划分比较严格，某个模块的需求专门安排某个分析来一一对接。但有的公司没这么严格，所以需要判别下需求方是否可以查看该数据。

1）需求方是否可查看该数据

即使是同一个公司的人，各自的数据权限也并不一样，一般不允许非必要性情况下获取本职工作以外的数据。比如，两个部门做着类似的产品，有着类似的用户群体，也背负着各自绩效，数据不能相通。

但对方都是希望可以获取另一方数据来做对比，这种情况有的公司不被允许。分析师自然也要判别这种情况，该给给，不该给则果断拒绝这个需求。

2）明细数据是否涉及数据安全

另一方面，需求方有时候需要明细数据，即数据粒度较细的非聚合数据，比如ods层、dwd层的数据，还需要判别下是否能够提供明细数据。有的公司明细数据会受到公司安全部门的监管。毕竟，明细在手，各种角度的分析都能搞。

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