可視化數據分析學哪些

『壹』 數據分析要學習哪些

數據分析所需要學習的知識：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

『貳』 數據分析可視化有哪些類型

數據可視化實訓總結

總結是對某一階段的工作、學習或思想中的經驗或情況進行分析研究的書面材料，它能使我們及時找出錯誤並改正，讓我們一起認真地寫一份總結吧。總結怎麼寫才不會千篇一律呢？下面是我精心整理的數據可視化實訓總結，僅供參考，希望能夠幫助慶梁仔到大家。

數據可視化實訓總結1

數據可視化是指將數據間的關系利用圖表直觀地展示出來。通過數據可視化將大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

一、數據分析可視化常用的圖表類型有如下幾種：

1、表格

2、散點圖

3、折線圖

4、柱狀圖

5、條形圖

二、可視化分析

2.1想分析購買數量前10名的用戶是否是回頭客還是客單量大？

對該渣巧項分析使用 表格 分析，按購買數量排名前10的用戶根據購買日期的次數分析：都是一次性購買，並非回頭客用戶，企業應該想辦法維護這些大客戶群。

2.2 根據2.1分析結果繼而想到那些回頭客購買力度怎麼樣呢？從而再次對後買日期統計，分析購買次數多的用戶：得出本次共分析29944個用戶，回頭客只有25個，佔比0.083%；其中只有1名用戶是購買4次的， 其餘24名用戶只購買2次。商家需要拉些回頭客，考慮是否質量過關，是否活動力度不夠？

使用一個餅狀圖更直接看出回頭客比重之小

2.3 根據商品種類cat_id統計出銷量前10名的商品種類，使用條形圖做了可視化分析：

2.4 對20xx年和20xx年總銷量分別按照月度和按照季度做 折線圖 可視化分析，很明了看出銷售變化趨勢如下；11月度銷量最高，第四季度銷量最高。

2.5 分析表2數據，想知道哪個年齡段的兒童服裝銷量比較高？如下分別用 柱形圖 和 散點圖 進行可視化圖表分析（感覺點狀圖效果稍好一些），可以看出相同年齡段的男女生銷量走勢是一致的，且隨著年齡增長銷量呈下降趨勢。

若以3歲為一個階段，0—3歲為嬰兒期間的銷量最高，淘寶和天貓市場需求量大。

三、作為數據分析職責的思想總結

在此總結下兩篇初步學習數據分析的心得：數據分析首先要掌握常用的數據分析方法，數據分析工具，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。接下來我要系統學習數據分析知識。數據分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練，才能成為高手。

作為數據分析師我認為的主要職責是要將業務數據清晰、准確、明了的呈現給數據使用者和決策者，比如預測用戶的流失，對用戶進行自動分類等。你能提供的價值大了。決策者和管理者能夠根據呈現的數據結果及時合理調整業務活動，以使企業得到利潤最大化。

數據可視化實訓總結2

一、數據可視化的定義

數據可視化（Data Visualization）是涉及信息技術、自然科學、統計分析、圖形學、交譽汪互、地理信息等多種學科交叉領域，通過將非數字的信息進行可視化以表現抽象或復雜的概念和信息的技術。簡單的說，這種技術將數據以圖表的方式呈現，用以傳遞信息。人類有五官，能通過5種渠道感受這個物質世界，那麼為什麼單單要青睞可視化的方式來傳遞信息呢？這是因為人類利用視覺獲取的信息量巨大，人眼結合大腦構成了一台高帶寬巨量視覺信號輸入的並行處理器，具有超強模式識別能力，有超過50%功能用於視覺感知相關處理的大腦，大量視覺信息在潛意識階段就被處理完成，人類對圖像的處理速度比文本快6萬倍，所以數據可視化是一種高帶寬的信息交流方式。

如果我們的視野再開闊些，數據可視化從廣義上來說包含了三個分支：科學可視化（Scientific Visualization），信息可視化（Information Visualization）和可視分析學（Visual Analytics）。科學可視化是跨學科研究與應用領域，關注三維現象的可視化，在建築學、氣象學、醫學或生物學方面的各種系統中有廣泛的應用，這個領域研究的數據具有天然幾何結構（如磁感線、流體分布等）。

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信息可視化則研究抽象數據的互動式視覺表示以加強人類認知。抽象數據包括數字和非數字數據，如地理信息與文本，這個領域研究的數據具有抽象的結構，比如柱狀圖，趨勢圖，流程圖和樹狀圖，這些圖表將抽象的概念轉化成為可視化信息，常常以數據面板的形式體現。

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可視分析學結合了互動式視覺表示以及基礎分析過程（統計過程、數據挖掘技術），執行高級別、復雜的活動（推理、決策）。

viz_analysis。png

二、在數據科學全過程中的位置

數據科學的主要組成部分包含三個大的階段：數據整理，探索性數據分析和數據可視化。站在一個更高的位置來看，數據可視化在數據科學中的位置是比較靠後的，是屬於最後的成果展示階段。如果要從頭說起的話，首先，在數據整理階段，我們的主要任務是數據的獲取和解析，包括一系列對原始數據的清洗和加工工作，這一塊的知識領域主要涉及計算機科學。緊接著是探索性數據分析階段，這個階段要大量使用統計和數據挖掘方面的專業知識，也需要繪制圖表來解釋數據和探索數據，這個階段的主要任務是過濾和挖掘。但這個階段的可視化分析只是你和數據之間的「對話」，是數據想要告訴你什麼，而數據可視化則是數據和你的讀者之間的對話，是你通過數據想要告訴讀者什麼，這是它們之間最大的區別。完成了上面兩個階段的內容，才到了我們最後的數據可視化階段，這是一個多學科交叉的領域，涉及到圖形設計，信息可視化和人機交互，我們的主要任務是對信息進行精煉，然後通過可視化表示出來，並與讀者產生交互。然而，如果將數據科學的這三個階段理解為按嚴格順序進行的「線性」的模型那就大錯特錯了，它經歷的是一個迭代的，非線性的過程。後面的步驟會讓你更了解之前所做的工作，可能到了數據可視化階段，才意識到還有太多疑點要弄明白，我們需要回到上一步重新進行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能最終完成一幅傑作一樣，數據可視化的過程並不是給數據分析這個剛出爐的蛋糕加點糖霜，，而是有一個反復迭代，不斷優化的過程。

三、數據可視化的技術棧

數據可視化是一個再典型不過的多學科交叉領域了，可以說數據可視化所需要用到的知識，就是數據科學龐大知識體系的一個剪影。你會感受到數據科學理性的.一面，同樣也會感受到她感性的一面。你可以窮盡自己的一生，在這個浩如煙海的領域中盡情的探索，常學常新，其樂無窮。

四、數據可視化過程

數據可視化的本質，是充分理解業務的基礎上對數據進行深入分析和挖掘，然後將探索數據所得到的信息和知識以可視化的形式展現出來。也就是說我們做的工作其實就是從數據空間映射到圖形空間。我們要做的第一步工作是充分的結合業務理解數據，然後採用某些方法選擇合適的圖表類型，這又要求我們先對圖表類型有個比較全面的了解。繪制完圖表是不是就完成了呢？其實不是。我們還要對圖表進行優化，優化所針對的對象是各種圖表元素，對此我們有一系列的設計技巧，下面將一步一步的來介紹這些知識。

4.1 結合業務理解數據

離開對業務的理解談數據分析都是耍流氓。這里介紹一種快速了解數據與業務以開展進一步的探索與分析的方法，叫「5W2H法」。

步驟一：WHAT，這是關於什麼業務的什麼事？數據所描述的業務主題是什麼？

步驟二：HOW，即如何採集的數據？採集規則會影響後續分析，比如如果是後端數據埋點，那麼數據一般是實時的；而如果是前端數據埋點，那麼就要進一步弄清楚數據在什麼網路狀態會上傳？無網路狀態下是如何處理的？這些都會影響最後數據的質量進而影響分析質量。

步驟三：WHY，為什麼搜集此數據？我們想從數據中了解什麼？數據分析的目標是什麼？

步驟四：WHEN，是何時段內的業務數據？

步驟五：WHERE，是何地域范圍內的業務數據？

步驟六：WHO，誰搜集了數據（Who）？在企業內可能更關注是來自哪個業務系統。

步驟七：HOW MUCH，各種數據有多大的量，足夠支持分析嗎？數據充足和不足的情況下，分析方法是有所不同的。如果七個問題中有一個答復不能令人滿意，則表示這方面有改進餘地。

4.2 選擇圖表類型

用簡單的三個步驟就可以選擇合適的圖表類型：一看數據類型，二看數據維度，三看要表達的內容。

我們有兩種數據類型，每種數據類型又有兩個子類別。首先，我們有分類數據和定量數據。分類數據用來表示類別，比如蘋果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4種類別，稱為分類定類；有的分類變數是有一定順序的，比如可以把紅酒的品質分為低，中，高三檔，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，這種特殊的分類變數稱為分類定序。定量數據也可以進一步分為兩類，一類叫連續值數據，比如人的年齡；一類叫離散值數據，比如貓咪的數量。

『叄』 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些

【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

時態

時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

多維

可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

分層

分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

網路

在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

『肆』 數據分析要重點學哪些內容

首先說的是數據挖掘，所謂數據挖掘就是去尋找數據、挖掘數據，從大量的數據中學會尋找出自己需要的數據，這樣才能夠為數據分析做好前提准備。所以我們在學習數據挖掘的時候一定要注重基本功，這樣才能成為一個出色的數據挖掘師。

然後說數據可視化，在前面我們提到了Python和r語言，掌握了其中的基礎，我們還需要學習數據可視化這個技能，數據可視化就是將數據分析結果用很簡單的方式呈現出來，數據可視化的目的就是能夠讓客戶或者普通人能夠看懂這數據的分析結果。而數據可視化這個不是比較重要，所以大家在學習的時候抓住要點進行學習即可。

接著說計算機語言，數據分析使用的語言只有兩種，就是Python和R語言，並非是C語言或者Java語言。Python的基本語法一定要掌握好，學會使用Python爬蟲獲得數據，這樣能夠做好數據挖掘。而r語言就是為了統計而產生的語言，通過掌握r語言的基礎語法和數據建模來對數據進行統計，從而方便數據分析的進一步分析工作。

最後要說的就是統計學以及sql，這兩個屬於數據分析師的必備技能。任何一個數據分析師必須要掌握這兩個技能，而統計學是往業務方面發展的，sql是往技術方面發展的，這兩個技能可以根據自己想要發展的方向進行重點學習，當然，這些技能都是要學扎實的。不過sql是一定要會的，不管是運營、產品經理、互聯網行業一定要學會sql，就目前而言，任何一個知名的互聯網公司的產品經理都會sql。

『伍』 數據分析需要掌握些什麼知識

數據分析需要掌握的知識：
1、數學知識
數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。
對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。
2、分析工具
對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。
3、分析思維
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
4、資料庫知識
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
5、開發工具及環境
比如：Linux OS、Hadoop(存儲HDFS，計算Yarn)、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具Java、python等等語言工具。

『陸』 數據分析師要學哪些課程

首先給大家說明一下數據分析的技術學習，而技術學習有幾個層面的內容要學習。首先，我們需要對資料庫或者其他渠道中獲得數據。很多人對於數據獲取方面還是要靠很多人，在現在對於數據的獲取只能靠自己了，對於數據的獲取是需要sql工具，而sql工具就是為了統計取數而生的工具，而sql工具一般是解決中型數據，Excel可以應對小型數據的分析。當然，還需要學習r語言、Python、spss等數據，這樣才能夠提供數據的挖掘能力。當然還需要學習資料庫的內容，將數據納入資料庫的本領也需要掌握，學好了這些才能夠做好數據分析。

然後給大家說一下關於統計的內容，統計學是數據分析中至關重要的課程，不管是在業務方面發展還是在技術方面發展都需要重視數據分析工作，大家在學習統計方面知識的時候一定要學會裡面的數據分析思維框架，這樣才能夠對日後的數據分析工作有很好的幫助。

『柒』 數據分析需要學哪些

數據分析第一步就是要學習excel，從基本操作、函數公式、數據透視表、數組等等，都要熟悉。要重點說一下excel函數公式，個人覺得函數公式是數據分析的基礎，拉個透視表實在不算啥，能熟練地運用函數公式，那才是牛人。

如果對編程很懼怕，那就直接跳過VBA，下面就是powerBI。powerBI的發展完全出乎我的預料，因為在我看來，powerBI就是一個可視化的工具，沒有什麼分析功能，但是學員以及學員的老闆都喜歡，我也不好說什麼。powerBI在數據整理、可視化方面做得還不錯，反正現在是熱點。

數據分析軟體

如果是比較專業地做數據，我建議學一個工具，就是SPSS，這個是統計分析的入門級大牌軟體，SPSS搞清楚了，基本的統計概念、模型都搞清楚了。下面一個就是VBA，VBA是一個很傳統老舊的工具，但是在excel環境中，超級實用。

曾經有學員跟我說，其實VBA就可以搞定大部分工作上的問題了。資料庫方面也需要掌握，mysql是一個很好的選擇，掌握了mysql，資料庫的基本原理就清楚了。

再往下，就是專業數據分析工具了，有兩個選擇python和R，我個人傾向於python，python現在更流行熱門一點。最後說一句，傷其五指不如斷其一指，干任何事情講的都是專業性，不太需要雜家，以上講的工具，任何一個要做到牛人級別都很難，都需要努力學習。

『捌』 數據分析主要學習的內容有哪些

沒有任何事情是能夠速成的，越是像數據分析這種收益周期長的技能，越是這樣。

但這並不代表，我們不能用一些有意思的方式，把學習的過程變得高效而有褲如襲趣。這篇文章是要給所有正在橡簡學習數據分析，甚至還沒入門的同學一個高效的學習路徑，讓更多人可以平滑地、高效地成為專業數據分析師。

學習一門技術之前，你應該知道，你想要達成的目標是什麼樣的，也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題。有了這個目標，你就可以知道要達成這樣的目標，它的知識體系是怎麼樣的。霍營電腦培訓認為只有明確的目標導向，學習最有用的那部分知識，才能避免無效信息降低學習效率。

如果你要成為數據分析師，那麼你可以去招聘網站看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對知識體系有初步的了解。企業對技能需求可總結如下：

SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理

會用Excel/SQL做基本的數據提取、分析和展示

會用腳本語言進行數據分析，PythonorR

有獲取外部數據的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數據集

會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告

熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法

其次是數據分析的流程，一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：

高效的學習路徑是什麼就是數據分析的這個流程。按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點胡兄，哪些知識是暫時不必要的。

每學習一個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋，你才會願意花更多的時間投入進去。以解決問題為目標，效率自然不會低。

『玖』 數據分析需要學哪些

數據分析需要學習以下幾點：

一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。

想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：

1.python、SQL、R語言

這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。


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『拾』 學習數據可視化分析需要哪些知識

1. 書籍：推薦《數據可視化》，很全面，很夠了；

2. 工具：先學好EXCEL，然後學會一些可視化工具，如BDP個人版等。

3. 思維要清晰，要結合具體數據。

其他還有很多努力的只是，加油。