上海海洋大学大三清新靓女夏瑶其实数据分析、数据可视化本身只是一个挖掘数据背后价值信息的手段，现如今数据可视化这么火一方面是因为各种可视化工具、BI工具大大降低了可视化的门槛，企业级的商业智能BI更是只需要拖拉拽就能设计元素丰富的可视化报表；另一方面则是社会数字化的不断加深，让现实中的事物可以通过数据进行度量，让数据规模以及数据价值得到了增强，成为了个人、企业乃至国家的重要资产，所以数据可视化在今天，或是未来都是企业应该积极使用的技能。

　　当前是2022年，数据可视化能力已经成为了数据分析师的基础技能，也变成了企业对数据分析的基本展现要求。但很多数据分析师其实在学习、使用数据可视化的过程中出现了一点偏移，那就是很多人并没有真正深入摸索数据可视化的设计理念、实现方式、逻辑布局、互动交流等特有属性，而只是把过往数据分析的经验照搬到数据可视化上，就导致了数据可视化只呈现在表层上，没有实现数据可视化的大部分价值，导致企业没有阅读数据可视化报表的欲望。

　　一般来说，数据可视化指的是，以图形化手段为基础，通过统计分析方法，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表的形式进行可视化展现，以更直观的形式，清晰有效地传达与沟通数据背后隐含的价值信息。所以用一句话来形容数据可视化，数据可视化就是将数据转化为信息和知识的数据类技术解决方案。

　　数据可视化是数据分析的延伸，也是对数据分析的补全，更是一种深度和广度的多层次升级优化。企业的数据经数据分析师进行数据可视化处理后，能够制作业务快报、业务发展趋势、达成分析、区域发展分析、市场分析等各种各样的可视化报表，让企业的财务、销售、品牌、市场、研发等不同部门的不同员工，都能够获取数据背后的价值信息，共同推动企业健康发展。

　　此外，数据分析师还可以通过商业智能BI等企业级数据类技术解决方案，通过多终端的设计器，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让企业管理人员能够随时随地获取企业全面的发展信息，处理异常状况，快速准确的进行决策。

　　数据可视化是由数据分析师制作，提供给企业不同员工阅读的，换句话说就数据分析师就像一个老师，需要把高难度的考题以学生能理解的方式进行教学，数据可视化同样如此。数据分析师需要降低数据可视化的阅读门槛，保证可视化报表足够直观，让企业员工在不了解数据分析、数据可视化的前提下，依然能够获取足够的信息和知识，明白分析图表所表达的含义。

　　数据可视化是企业业务人员发展、管理人员决策的信息支撑，所以数据分析师在制作可视化图表前就应该充分了解业务人员、管理人员以及其他人员的数据可视化需求，比如说销售人员需要了解月度的销售情况，这时数据分析师就应该调取月度销售数据，通过条形图、饼状图、驾驶舱等对数据进行多维分析，最后将销售趋势、销售占比、销售达成等结果展现在可视化图表上，让销售人员能够明白月度销售情况，这就是数据可视化的意义。

　　除了各种需求，数据可视化本身也是有着很多制作、设计技巧的，数据分析师应该在同一可视化分析页面保持一个主题，让页面中的每个图表都尽量与主题相关、展现的数据信息也和主题一致，同时页面中的配色、布局、风格都应该尽量保持一致，不会出现繁杂、混乱。然后，数据可视化报表中不同图表模块应该尽量保持对称，让页面整体处于一种平衡的状态，提前对页面布局进行设计，将同类的数据信息放置在邻近位置，给用户以良好的观看体验。这样一来，数据可视化报表就能更加简洁、美观，更容易阅读。

　　在制作可视化报表前，数据分析师需要先根据业务分析需求进行规划，根据层级、主题、模块的不同将业务需求进行拆分为一个个小的分析任务，并捕捉其中业务的指标、标签，进行分类分级，方便后续取数以及实际分析。

　　在确认需求的过程中，数据分析师需要关注业务和数据的对应关系，按照业务指标、标签确认数据仓库中数据是否齐全，如果缺少部分数据应该进行调研或通过填报、补录补全数据，之后还要对数据质量进行评估，确认需求中的数据都存在之后，再进行下一步的数据可视化制作。

　　数据分析师在进行数据可视化前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作，避免出现一边分析一边寻找数据的情况。在准备数据的阶段，数据分析师要联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，为数据可视化分析做好准备。

　　在准备数据的时候，数据分析师还要对业务数据再一次确认，并通过和一线业务人员沟通协作，确认数据和业务指标之间彼此贴合，完成后再思考数据之间的关联，将关键数据进行整理并加以标注。

　　在数据可视化的过程中，图表的选择直接关系到可视化的呈现效果以及可视化分析的准确性，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求结果导向错误的方向。

　　数据分析师必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。

　　准备工作完成后，数据分析师就可以正式开始制作可视化报表。页面布局非常考验数据分析师对尺寸的敏感程度，需要在一个页面上展现尽可能多的信息量，同时不显得臃肿，能够清晰地传达信息。如果数据分析师的数据可视化经验不足，就很容易在这个阶段出现问题，所以数据分析师应该具有丰富的数据可视化经验，才能设计好的页面布局方式，如果之前没有过多了解，那应该选择可视化模板，确保不会出现错误。

　　将数据分为不同主题，在一个页面上呈现关联数据，以中心地图为核心数据，次要信息分散在四周。

　　对页面进行上下分层设计，核心数据和次要数据泾渭分明，并通过加大加粗设计，凸显企业关键指标。

　　将页面分为三层，展现大量业务数据信息，将核心数据以驾驶舱的形式顶层居中展现，直观有效。

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