成为一名成功的数据分析师所需的数据可视化技能

数据分析师在解释复杂数据时了解实用数据可视化技能的价值，尤其是对于更广泛的受众。 如果您的内容连贯且清晰地传达，您的听众将很容易掌握它。

依靠人才的公司寻求这样的分析师，不仅是为了审查数据集，而且是为了整合有助于各种决策过程的数据可视化。 这些专家需要着眼于提高两项关键技能：首先，处理数据集的能力，然后，确定合适的方法，在考虑数据时清楚地概述收集的结果。

为了在他们所做的事情上取得成功，数据分析师需要培养专业技能和对专注于数据分析的技术的敏锐理解。 但也要专注于获得和提高一些软技能。

数据可视化的核心概念

简而言之，数据可视化是您如何使用图形和其他可视化技术来呈现数据结果。 它允许非技术受众清楚地了解基于数据的概念，即使没有数据分析方面的先验背景。

大多数情况下，涉及数据科学的大多数角色都需要可视化数据，这证明这是任何数据分析师都必须具备的基本技能。

如果您有洞察力并且有为他人解开复杂信息的诀窍，请考虑通过进一步的培训来磨练您的数据可视化技能。

此类技能的示例包括选择适当的视觉元素来传达您的想法、确定合适的数据源以及生成相关、交互式和启发性的可视化。

关于基本的数据可视化，这些很容易掌握，并且在线上有各种优质的教学材料。 参加一些课程以改善您对数据可视化工具的使用也是一个好主意。

这里有七种数据可视化技能，可帮助您在创建数据可视化方面取得进步。

数据可视化过程的技能

了解数据的受众和目的

在可视化数据时，您需要像目标受众一样思考。 他们更喜欢什么？ 他们在履行职责时应采取哪些措施？ 你可以通过尽可能多地了解那些希望使用这些想法的人来构建你的想法，使它们更实用。

问自己以下问题：

• 谁构成了您的听众，他们想学习什么？
• 您想展示的主要概念是什么？ 在考虑您的数据可视化之后，他们需要交付或实施什么？
• 需要哪些补充数据来表达您的观点？

这些问题的答案将为您的可视化奠定基础。 这也是评估最终产品的有用方法。

如果您的听众对这个主题不太了解怎么办？ 简单的数据可视化有助于以易于理解的方式呈现信息。 但是，如果目标群体对主题了如指掌，则避免使用基本的饼图或条形图过于简单化。

熟练使用数据可视化软件

学习数据可视化技能的一个很好的方法是获得数据可视化软件工具的经验。 事实上，为您的受众创建正确可视化的秘诀通常归结为您对可用工具和学习资源的能力。

在呈现数据时，弄清楚软件工具的功能如何最好地突出目标是至关重要的。 例如，您会选择一个基本的交互式工具，通过创建一个简单的条形图来呈现精心研究的结果。

您美丽的数据值得在线

wpDataTables可以做到这一点。 它是用于创建响应式表格和图表的排名第一的 WordPress 插件是有充分理由的。

做这样的事情真的很容易：

1. 您提供表格数据
2. 配置和定制它
3. 在帖子或页面中发布

它不仅漂亮，而且实用。 您可以制作包含数百万行的大型表格，或者您可以使用高级过滤器和搜索，或者您可以疯狂并使其可编辑。

“是的，但我就是太喜欢 Excel，而网站上没有这样的东西”。 是的，有。 您可以使用 Excel 或 Google 表格中的条件格式。

我是否告诉过您您也可以使用您的数据创建图表？ 而这只是一小部分。 还有很多其他功能适合您。

基本视觉设计技能

在展示您的数据分析时使用基本设计原则。

如果您希望从数据科学家转变为数据艺术家，请考虑使用我们的简单字体框架来创建吸引人的文本。 您可以了解颜色和对比度如何提升您的图表并摆脱图表垃圾等晦涩的视觉元素。

总的来说，大多数视觉设计师应该具备：

• 排版技巧
• 字体选择技巧
• 坚持品牌原则的诀窍
• RGB 和 CMYK 专业知识
• 图像/照片编辑技巧
• 采购素材（图像和视频）的经验
• 使用组件库的专业知识

学习如何管理数据库

毫无疑问，好的数据可以带来好的数据可视化。 首先，了解将激发图形表示的特定数据集。 进行深入的数据分析，以发现哪些数据点对您来说很突出。 尝试发现编织故事的模式和现象。

出色的数据可视化技能包括获取数据和运行各种数据库的能力。 它可能涉及使用 excel 电子表格来指定列、探索数据库或组合表格。 其他重要功能包括运行统计测试和学习如何将数据导入仪表板。

牢牢掌握数据库中显示的不同类别也很重要。 以变​​量为例——它们是固定数据点（特定城市或州）还是范围（1 到 50 之间的数字）？ 这些数据可以作为建立变量之间重要联系的起点，可能涉及随时间的增加、一组排名或与标准的偏差。

彻底了解图表类型

在设计数据可视化时，我们可以使用各种图形和图表。 如果您是初学者，为什么不熟悉一些更简单的图表类型呢？

文本和表格等可视化需要投入更多时间来尝试理解数据——语言感知。 然而，解释使用不同颜色、形状或大小的图形（视觉感知）会更快。 例如，在决定是否使用表格时，将这些事实考虑在内是很重要的。

堆积条形图、折线图和气泡图被认为是更复杂的图表类型。 通过了解您的目标受众及其对图表类型的体验，您将能够更好地创建有效的可视化效果，让他们了解并让他们感兴趣。

使用引人入胜和相关的故事讲述

希望与目标受众建立联系的数据科学家应该掌握如何使用数据讲故事。

图像在人类交流的整个历史中都发挥了作用，并且是将您的想法传达给他人的有效工具。 数据可视化不必枯燥乏味。 通过使用叙述元素来解释数据科学的能力是一种有效的数据可视化技术。

如果您想轻松解释复杂的概念，那么请以有趣的寓言故事吸引观众。 提高您的公开演讲能力有助于培养您的讲故事能力。 如果一个实用的故事可以指导他们了解大数据概念，您的目标群体将更有能力做出数据驱动的决策。

艺术和数学技能的结合

数学技能，例如概率和统计，以及数值和聚类分析，在数据分析领域很有价值。

数字能力可以帮助您设计相关的可视化，以视觉上吸引人的方式传输分析结果。 出于这个原因，您必须学习如何应用涉及色彩理论、几何布局和构图的艺术设计技术来传达您的想法。

数据可视化的复杂主题有时对初学者来说是令人生畏的。 但是，通过一些研究和在线培训，您可以从基础技能提升到高级技能，并为您的客户创建引人入胜的数据可视化。

如何提高您的数据可视化技能

利用各种可视化工具。

市面上有很多数据可视化工具，每种工具都有其优缺点。 尝试熟悉它们中的大多数，以找到帮助可视化数据的最佳工具。

实践才能进步。

就像一项活动一样，坚持不懈地练习，您的数据可视化技能将得到突飞猛进的提高。 留出时间创建尽可能多的数据可视化项目，以获得使用多种工具的经验。

收集反馈。

向他人展示您的可视化并寻求建设性的反馈。 公正的意见将突出您的正确方向以及可以改进的地方。

报名上课。

你有没有想过发烧图表中的绿色、黄色和红色是如何随着时间的推移测量变量的？ 或者等值线图如何增强与地理统计相关的数据？ 无数在线课程可帮助您学习数据可视化技术的基本原理。

阅读书籍、博客和论坛。

您可以找到大量有关数据可视化的书籍、博客和专业论坛。 查看此类材料将帮助您更好地理解数据可视化中涉及的元素以及如何在您的项目中有效地使用它们。

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