现今社会，“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城：外行人看光鲜，内行人看心酸。数据分析这个行业，近几年不断有人涌入，也有人并不看好。

对于想转行，尤其是30岁以后想转行数据分析岗的伙伴而言，了解行业的发展趋势、掌握行业入门技能非常有必要。

数据分析需要掌握的技能和知识点不少，但如果非要选择一个技能，我认为是数据可视化能力。

数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。它包括图表、图形、信息图、动画和其他有助于简化数据的元素。其目的在于以一种易于理解并吸引受众的方式呈现复杂的数据，让用户更容易识别数据中的模式、趋势、异常值，从而更好的分析数据。

1、数据可视化的优势

相比于冗长的文字描述，可视化的数据图表能让各类信息一目了然地呈现出来。数据可视化图表在增强信息传达效率，帮助我们在瞬间抓住受众的注意力方面功不可没。

首先，能突出变化发展趋势。例如，在展示年度销售数据时，一个简洁的柱状图可以清晰地对比各季度销售额的高低，让观众一眼就能看出销售趋势，而无需花费时间去解读繁琐的表格数据。

其次，能精准突出关键信息。通过精心设计的图表，能非常好地突出关键信息。如折线图展示时间序列数据的变化趋势、饼图呈现各部分占总体的比例关系等，能够将数据中的关键信息和潜在规律直观地呈现出来。这有助于决策者快速聚焦重点，发现问题或机会。

再次，能提高分析表达效率。提升数据的可理解性对于非专业人士或数据素养较低的受众，复杂的数据表格可能晦涩难懂。而图表可视化模板以图形化的方式呈现数据，使信息更易于理解和消化，降低了数据理解的门槛，促进了信息的广泛传播与共享。

2、做好数据可视化基本步骤

如何将复杂的数据变得更直观，帮助用户从海量信息中提取出关键信息？这是数据分析最基本的要求，而数据可视化能很好地解决这个问题。

1.明确目标和受众群体

深入了解受众是谁，他们的知识水平、技术专长以及期望和目标。基于这些信息，采用适当的格式和设计来呈现数据。

2.保持可视化的简单性

设计数据可视化时，简单性至关重要，整体信息应该非常清晰，没有任何混乱。

• 删除对受众没有意义的信息。在数据如此丰富的时代，我们必须对展示的内容进行筛选。任何不能强化数据观点的内容都应该从可视化中删除。

• 减少不必要的设计元素。不需要添加额外的设计元素（如3D元素）来丰富可视化，虽然它看起来很高端，但并不直观易懂。

• 保持风格的统一性。实施醒目且一致的配色方案、清晰且大小合适的字体，同时利用空白、网格和边距来组织页面布局。大标题、图例和标签也有助于更清楚地解释内容。

3.选择正确的图表类型

不同的数据适合不同的图表类型。例如，折线图是显示趋势的首选，散点图用于揭示关系和相关性，而饼图或圆环图则常用于显示百分比。

根据数据的特性选择合适的图表类型，能够更好地突出数据的重点。

柱状图：适合比较不同类别的数据。

折线图：适合展示时间序列数据的变化趋势。

散点图：用于展示两个变量之间的关系。

热力图：适合展示数据的密度或集中程度。

仪表盘：综合展示多个关键指标，便于快速了解整体情况。

4.使用文本和标签强化信息

文本在数据可视化中起着重要的补充作用。它包括标签、简短说明段落、标题、图例等形式。但是要注意，无论何时，文本都应服务于提升数据解读的清晰度，而不是分散对数据本身的注意力。

5.引入新一代数据可视化工具

除自己创建数据可视化外，我们还可以考虑引入新一代数据可视化分析工具，它不仅提供了可视化，还集成了数据分析功能，可以有效帮助用户更深入的进行数据探索和洞察。

数据可视化操作步骤并不复杂，难的是如何从海量数据中选取你想要的信息，其关键还在于数据思维的培养。

3、数据可视化工具推荐

1. Tableau Public

Tableau Public 是一个免费平台，可以创建和公开分享数据可视化，拥有全球范围内规模极大的数据可视化库。

其功能非常强大，具体包括：

• 提供了丰富的图形和交互式工具，可以轻松将数据转化为图表，无需编程即可进行复杂的数据分析和挖掘。

• 支持多种可视化类型，包括柱状图、折线图、散点图、地图、仪表盘等。

• 具有强大的互动性，同学们可以通过单击、悬停或筛选等方式与数据进行交互。

• 可以将创建的数据可视化作品嵌入到网页、博客或社交媒体中进行分享。

如果您也想做数据分析类的工作，可以测测自己的数据分析能力，欢迎挑战。

2.Plotly

Plotly 的强大之处在于它能够创建出既美观又具有高度交互性的图表，交互式图表,支持Python、R和MATLAB 等多种编程语言。

• 具有丰富的交互功能，如缩放、拖动、悬停等，能够更深入地探索数据。

• 提供了多种美观的图表模板和样式选项，使得图表不仅准确传达信息，还具有吸引力，对于美赛画图来说是非常好的利器。

• 支持多种编程语言，包括 Python、R 和JavaScript，方便不同背景的用户使用。

• 提供了一个在线编辑器（Plotly Dash），用户可以在其中创建和共享交互式图表。

3.Desmos

是一款功能强大的在线图形计算器，以其直观的操作界面和丰富的数学功能而闻名，深受数学爱好者、教育工作者和学生的喜爱。

Desmos提供了多种功能，包括绘图、科学计算、不等式处理、表格处理和统计学分析等‌,支持LaTeX语法。

• 绘图功能：能够绘制多种图形，并且不受表达式数量的限制

• 交互性：提供滑块工具，让用户能够动态调整参数。

• 数据处理：支持输入数据并绘制图形，生成函数的输入-输出表格。

• 统计分析：可以进行包括最佳拟合线在内的统计计算。

• 科学计算：处理复杂的数学运算，如平方根、对数和绝对值。

4. Visme

Visme提供了大量的图片、小图标、模板、字体，供用户制作演示文稿、图表和报告。有了Visme，你可以随时随地查看和呈现你的内容。

5. Infogram

可以制作信息图表、报告文件，还是幻灯片模版素材、指示板/控制面板、地图，专业的信息图表和数据可视化工具,拥有丰富的模板库。

• 可以使用模板创建多种类型的信息图、图表和地图，而且所有的操作都是在网页端完成的。

• 交互式图表、工具提示、可点击的链接和标签等功能，可以更好地理解和互动‌。

• 无需编程技能即可创建专业的数据可视化图表。其智能数据导入向导和简单的操作步骤，使得即使是初学者也能快速上手‌。

想转行数据分析岗并不难，大家平常可以利用上面提到的数据可视化网站和工具进行自学，也可以通过培训或备考来提升自己的技能水平。

抓住机遇，狠狠提升自己

随着各行各业进行数字化转型，数据分析能力已经成了职场的刚需能力，这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”，自己都觉得心虚，如果说“数据分析发现……”，肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的，统计学、概率论、商业模型、SQL，Python还是要会一些，能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程。

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