“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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第一步,用SQL代替Excel
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以商業智慧為主的資料挖掘方法論
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互動圖表的優勢在哪裡?
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SQL+Tableau+Echarts技能體系詳解
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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20+本視覺化設計學習資料
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1000+種圖表視覺化圖表樣式
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