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“資料視覺化”
是一種使用技術手段表達資料分析師想法的藝術方式
大部分初學者理解的資料視覺化≈畫圖表，這是十分“奶義務”的想法：
資料視覺化是一個需要理解資料、資料結構、資料互動原理、資料表達邏輯的複雜工作。
在資料視覺化之前，我們需要對原始資料進行大量的整理及精細化處理工作，這一步的技術平臺首選資料庫SQL。
除了一般圖表，資料視覺化有兩個方向很值得去嘗試：商業智慧BI與複雜互動式圖表。
所以在這兒我推薦一個資料視覺化的技能路線：
接下去將以“雙十一美妝資料價值挖掘”為案例，分點來介紹SQL、Tableau、Echart。
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為什麼很多資料類崗位都要求求職者具備SQL技能？
網際網路公司每天都需要處理大量資料，這些資料不可能都儲存在某個人的PC上。在這種情況下，方便協同工作的資料庫SQL成為通用的資料管理平臺。
比如我們來看一個例子 ：
“雙十一美妝資料價值挖掘”
在資料視覺化之前，我們需要對資料進行大量的處理工作，以“雙十一淘寶訂單資料”為例。
其資料量為27000+，包括7個原始欄位：
下圖演示的是使用最強大的開源資料庫PostgreSQL處理資料的流程（演示是在Sublime中書寫SQL陳述句，在psql中執行程式碼）：
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建立資料庫並匯入csv資料
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檢視並刪除相關缺失值
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列明修改及計算雙十一商品打折折扣力度
以上資料整理工作也可以在excel中完成，步驟將會包括資料篩選、資料透視、Vlookup連線資料等，期間你面臨著灰屏、宕機、程式跳出未儲存等各種風險。總結來說，在企業級的資料量處理中，excel是不行的。
對於SQL，處理幾萬條乃至更大體量的資料，效率都是非常高，並且程式碼不長，易於理解。
回到視覺化，SQL作為資料視覺化工作的第一步，完成了資料管理及清洗工作。
接下來我們來看看另外兩條路：用商業智慧BI做資料商業價值挖掘 or 用互動式圖表表達資料內容。
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Tableau —— 最好用的商業智慧工具平臺！
如果你是一名市場資料分析師:需要分析產品銷量、地區排名、供需關係
或者是一名使用者研究分析師:需要瞭解客戶畫像、使用者組成、使用者習慣
亦或是一名產品運營分析師:關註線上人數、使用者日活、活動反饋
你都經常需要做一件事——向你的同事、老闆、甲方表達你的研究成果。
這個時候商業智慧BI是你最好的選擇。
商業智慧BI是目前各大公司常用的資料工作和資料視覺化平臺。它可以將資料進行快速準確的整合，並提供出結果圖表及決策依據，輔助決策。
而對於BI，目前最主流的工具平臺就是Tableau，其部署速度快，支援R/Python/JS等，目前也有免費開源版本Tableau Public，且均支援win和os系統。
接著上面的“淘寶雙十一資料案例”，該資料在清洗後，一共有19個品牌3196個商品，那麼如果想瞭解不同品牌在雙十一的營銷手段（如“最大打折力度”、“銷售相關KPI指數”），可以透過Tableau來建立以下儀錶盤：
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核心指標及KPI框架設計
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相關圖表製作
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儀錶盤設計及結果呈現
BI可以解決大部分視覺化業務的需求，但它始終是既定好的圖表，只能最佳化組合，無法自由創作。資料視覺化作為一種表達藝術，自然有更自由的工具和更有趣的表達方式，比如用Echarts製作複雜互動圖表！
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Echarts —— 用一張圖來講故事
複雜互動圖表是一種蘊含更大體量資料及更複雜資料結構的視覺化，可以使讀者和視覺化圖表之間有更好的互動。其形式包括地理空間視覺化、層次關係網路視覺化、基於時間的多圖表視覺化等等。
使用Echarts的工作流可以簡單概括為：使用SQL將資料處理成合適的格式（這個格式稱為JSON），再讀懂echarts圖表中的JavaScript引數，修改對應引數並載入JSON資料，實現視覺化效果。
還是以”雙十的資料”為例，我們透過修改現有案例的引數來繪製一個互動式圖表：
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尋找模板及引數查閱
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SQL處理資料
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程式碼配置及視覺化圖表呈現
最終的圖表內容中，橫坐標是雙十一前後10天的日期節點，我們選擇了三個品牌來展示不同商品的價格變化趨勢，透過圖表互動，也可以看到三個品牌在雙十一期的打折率、價格和營銷策略的區別：
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打折思路：雙十一當天最低價，之後漲價但少於雙十一前價格
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妮維雅產品價格區間主要在100-200元之間；相宜本草產品價格區80-400之間；自然堂產品價格區間較分散
看到這兒，可能很多小夥伴兒會有疑問，上述的所有技能能夠從零學起嗎？
答案肯定是的！學習上述技能只需從一次“要動手、有標的、有答疑”的7天免費課程開始！
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直播大綱：
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視覺化呈現歷史：煉“數”成金
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不得不用的工具：當前國內外主流平臺
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近距離接觸一線：資料視覺化工作剖析
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AI in BI：商業智慧裡的人工智慧
2.【4G】資料視覺化學習大禮包
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3篇視覺化技能學習資源合集
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