可视化数据分析怎么做,可视化数据分析的5大原则?

1、为什么要做可视化?在酿成酒之前去赞美五谷的香醇 , 在谱成曲之前去赞美音符的神奇 , 都很难引起人民的共鸣 。
同样道理 , 数据在可视化之前 , 纵使数据分析师阐述时巧舌如簧 , 效果也会大打折扣 。原因很简单 , 字不如表 , 表不如图 。数据本身是有沟通障碍的 , 尤其是当我们的读者或者上级对数据不敏感时 , 此时的可视化就相当于是一种“翻译” , 就像是两个神交已久的人终于相聚却因为语言不同只能你比划我猜 , 这时如果送上同声翻译 , 绝对是雪中送炭 。
简而言之 , 做可视化就是将数据以及数据背后的逻辑 , 准确又高效地传递给对方 。
2、图表可视化有哪些陷阱和误区?图表可视化的误区主要表现在观念上 , 这里有两个极端 , 十分要不得 。
一是可视化“无用” 。有些厉害人物 , 文字功力深厚 , 出口成章妙语连珠 , 仅凭一己之力就能让甲方满意 , 领导赞赏 , 认为可视化就是锦上添花 , 华而不实 , 可有可无 。
二是过度可视化 。可视化很有用但不能神化 , 要正确看待 , 正确使用可视化 。这个极端有几种表现:
其一是将所有数据逐一可视化 。在一份数据分析报告中有结论有佐证 , 通常只需将结论性的趋势或者重点辅助指标进行可视化 , 其他诸如本年销售目标、预期利润率等展示类的KPI指标 , 上一期与本期销售额、两个业务员的销售业绩等数量较少的对比类指标 , 借由文字阐述即可 , 数据可视化时过犹不及 , 要适可而止 。
其二是将所有数据集中可视化 。有学员曾经问“如何在一张图中清晰地展示一年365天的销售数据及天气变化 , 并分析这些变化同星期和节假日的关联?”
这是典型的图表负担太重 , 图表和人一样都有自己的极限 , 一个人身兼数职同时处理多件事情就会手忙脚乱 , 图表内容过于丰富只会变得杂乱无章 。这个时候如果将数据拆分成12个月 , 1张图表达1个月的数据 , 多图经过排版形成图表组合 , 既专业又美观 。
其三是可视化过于追求变化 。一种是求变 。据我观察有此想法的人不在少数 , 同一份数据分析报告每次更新都会更换新的可视化类型 , 或者更换新的配色 。这样好不好呢?人既需要新鲜感也需要稳定 , 比如我们看国家统计局或者专业的分析机构的可视化 , 有自己的风格并且有延续性 。另一种是求新 。前一段整个朋友圈都在转发人民日报的“新冠肺炎全球疫情形势”玫瑰图 , 很多学员都来问我怎么做 , 为此我第一时间提供了制作方法 , 同时提醒大家把握好使用尺度和场合 , 求新本身没错 , 吓到领导就是你的错了 。

可视化数据分析怎么做,可视化数据分析的5大原则?


其四是过于迷信某种可视化类型 。这个观念与求新求变正好相反 , 可以称之为可视化的保守派 。我的一个老朋友特别喜欢折线图 , 他的报告里90%都是折线图 , 用折线图表达趋势变化、横向对比、多属性对比 , 在他眼里折线图就是超级英雄般的存在 。其实 , 不存在万能的可视化类型 , 一类图表表现一类问题才是常态 。

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