数据可视化的主要应用

数据有什么价值？

——“数据的价值在于提高人类的效率，是时间的朋友。”

1、 帮助那些无法观察的人解决信息不对称问题。

数据创造信任

降低决策成本

数据更容易获得认同感

数据使决策变得更高效

2、 帮助企业领导层归纳总结、提高决策效率。

减少试错成本

反应变化、把握规律、创造价值

分析宏观变化、统计趋势，预测未来

分析微观变化、用于比较，发现最佳实践

“数据本质上是人类观察客观世界的一个记录。”

数字化工厂将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在工厂形成数字化制造平台，改善工厂的管理和生产等各环节，实现工厂控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。

如果仅仅是数据罗列式的展示，看起来十分乏味且复杂。合适的图形图表，则可以直观体现数据间的关系，让观看着轻松抓住重点。数据可视化看板就是让数字与图形相结合，使复杂的数据统计简单化、形象化、直观化。

数据是一种标准化的语言，数据传递可以帮助那些没有观察或亲历的人解决信息不对称的问题，从而降低决策成本，提高决策的效率。

1、业务

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、管理

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、分析

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、使用工具

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、设计

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

扩展资料：

数据分析师 是数据师Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。

参考资料来源：百度百科—数据分析师

你可以先用观向报表做出一份图表来，然后插入。

推荐你使用观想报表，可以快速的制作多终端显示的数据可视化，尤其是大屏显示，观向报表系统里面有非常的多图表样式，除了大屏显示，还可以移动端、pc端、大屏等多终端显示，制作图表就像在线ps一样，根据需求对接多种数据库或者本地数据（Excel），快速选择图表样式，调节出自己喜欢的风格（例如蓝色科技感）。可以去试用一下。

大家都知道，现在有很多人想成为数据分析师，数据分析师需要学习很多的知识，这是毋庸置疑的，但是对数据分析师需要学习的课程不是很了解，一般来说，数据分析师需要学习很多的知识。对于数据分析师所要学习的课程来说需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习，这些层面是数据分析的大体内容，在这篇文章中我们就从这三个层面进行分析，并且讲解每个层面需要学习的技能。

数据分析的技术学习涉及到了很多的工作内容。首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。所以说，我们一定要重视起来对数据分析工具的使用。

而统计也是数据分析中最重要的工作，统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。

最后我们说一下表达能力，其实不管表达能力在哪个工作中都是一个重要的技能，如果你肚子里有很多东西，但是表达不出来，也是不算是一个优秀的数据分析师，所以说，一个数据分析师一定要做到胸有成竹，这样就能够让别人轻松的理解你的想法。拥有一个好的表达能力至关重要，在分析数据以后需要给客户阐述数据分析的结果，不但有很强的语言表达能力，还要会制作ppt，在讲述和制作ppt的时候需要有严密的逻辑，这样才有说服力，在做ppt的时候还需要对语言进行组织，力争做到图文并茂，这样才能够让人信服你的数据分析结果。

关于数据分析师需要学习的内容我们就给大家介绍到这里了，如果大家想走进数据分析这一行业的时候一定提前了解好这些内容，这样有利于自己设计学习计划，从而高效的学习知识。当然，大家要想了解更多有关数据分析的相关情况，请持续关注我们吧。

这类软件主要用于更专业的数据分析挖掘工作，尤其是在银行、金融、保险业。

SPSS、SAS都是用于统计分析，围绕统计学知识的一些基本应用，包括描述统计，方差分析，因子分析，主成分分析，基本的回归，分布的检验等等。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。

R语言像是综合性较强的一类数据分析工具，集统计分析、数据挖掘，数据可视化。

展开来，讲讲数据分析~

这些数据分析工具的使用还是看需求，每个企业应用的选择和方式都不同。数据分析的概念很广，站在IT的角度，实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层——数据报表层——数据分析层——数据展现层

第二维度：用户级——部门级——企业级——BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等

，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQLServer2005或更高版本

，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle数据库都是大型数据库

，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别

，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。DataWarehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表/BI层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——

商业智能

，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel。

Excel软件

，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件

：当前版本是18，名字也改成了PASWStatistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件

：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析

：SAS的一个分析分支

XLstat

：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能

4、表现层

表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了一点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上一些插件，使用感更佳。

PPT：

办公常用，用来写数据分析报告；

Xmind&百度脑图：

梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；

Xcelsius软件：

Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。

最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！

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