职场新人必看的数据可视化思考：面向分析过程vs面向结果表达

大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师。

自从上次学妹深夜给我发微信，询问数据分析师招聘要求和需要掌握的技能，已经过去2个月了。直到昨天，我再次收到了学妹的召唤：

 当天深夜 

学妹深夜求助，定是大事。我马上问她具体情况。

学妹说：鹏哥，经你上次教导，进步神速！目前已经找到一家互联网公司的数据分析师职位了！

我：这是好事呀，恭喜学妹！

 

学妹摇摇头，说道：不过我最近又遇到了新问题。这不，找鹏哥你再次指点迷津！我刚开始接触数据分析的case，出了很多图表。但给领导交差的时候，总是不清楚怎么快速表达我的结论。领导也不想看太多ppt，也嫌我做的报告没有重点，不能快速说明问题。

举个例子，目前我们公司在运营一款健身app，所以有客户健身数据。我针对几个典型客户健身情况做了统计。我做的不丑，也是对数据的总结，但不知错在哪了：

我看了下学妹的小案例，大概了解到她为什么会被嫌弃了。我约她第二天出来吃饭，顺便……当面分析问题！

 第二天 

我见到学妹，直接说道：我就不绕弯子了。你的图表是对数据进行基本结论陈述，像幼儿园排排坐，而不是经过你的筛选和设计，循序渐进且有结构地说明一个主题，图表也是可以讲一个故事的！一个完整的工作流程应该是这样的：

学妹：鹏哥你这么一说……我做的确实是“排排坐”。当时全想着怎么做多一点结论表现一下。那我具体应该怎么做才能避免数据报告没有重点的问题，一目了然呢？

 

我：这也不难，从最简单的解决方法来说，可以在可视化上多想一步，学会一些可视化python工具库的使用，事半功倍。举个例子，通常我把数据可视化分为两个阶段：

 第一阶段：面向过程的数据可视化 

学妹你是一直在这个阶段里工作的，即以高效率出图为目标，使用图表看数据的趋势。一般的工作流是用python工具包matplotlib/seaborn进行辅助出图，快速从数据中挖掘出结论。

在这个过程中，我们不需要对图表做过多修饰，要的是效率，和更多的结论。比如你可以快速拉出5个用户每个人的时间平均水平：

  第二阶段：面向结果的数据可视化：

当我们已经有一些结论的时候，就进入第二阶段了，这时需要考虑怎么用少量的、精心设计地图表来讲故事。我建议可以用python的bokeh工具包来完成。

bokeh可以制作可交互的复杂图表，这就意味着复杂而繁多的数据字段有可能在一张交互图表上完成可视化。在成果汇报时可以只对着少量图表来叙述你设计好的故事论。一张优秀的面向结果的数据可视化图表，远比十张简单铺陈的基本图表有用。

学妹愣了一会，说道：我有点似懂非懂，感觉自己技术上和思路上都很欠缺，鹏哥你可以再多教教我吗？

我：没问题啊，不如周四来看我直播！

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