有哪些小白可用的可視化數(shù)據(jù)分析制作軟件或者網(wǎng)站？

時間：2024-01-04 20:54:01 | 來源：網(wǎng)站運營

時間：2024-01-04 20:54:01 來源：網(wǎng)站運營

有哪些小白可用的可視化數(shù)據(jù)分析制作軟件或者網(wǎng)站？：數(shù)據(jù)可視化能準(zhǔn)確而高效、精簡而全面地傳遞信息和知識?？梢暬軐⒉豢梢姷臄?shù)據(jù)現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為可見的圖形符號，將錯綜復(fù)雜、看起來沒法解釋和關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，建立起聯(lián)系和關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和特征，獲得更有商業(yè)價值的洞見和價值。



利用合適的圖表直截了當(dāng)且清晰而直觀地表達出來，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自我解釋、讓數(shù)據(jù)說話的目的。而人類右腦記憶圖像的速度比左腦記憶抽象的文字快100萬倍。因此，數(shù)據(jù)可視化能夠加深和強化受眾對于數(shù)據(jù)的理解和記憶。


然而數(shù)據(jù)可視化有4大痛點一直困擾著很多數(shù)據(jù)需求人員，大部分人還在圖表技巧上摸索著前行，目前暫無行之有效的方法。


難點1
看代碼像看天書


目前比較常見的是用Python的可視化技術(shù)，Python中也有兩個專用于可視化的庫 matplotlib 和 seaborn 能較為容易的完成任務(wù)。



例如，上圖這樣一張折線圖的實現(xiàn)代碼是：
def lineplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title=""): # Create the plot object
_, ax = plt.subplots() # Plot the best fit line, set the linewidth (lw), color and # transparency (alpha) of the line
ax.plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1) # Label the axes and provide a title
ax.set_title(title)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_ylabel(y_label)


這張箱線圖的實現(xiàn)代碼是：
def boxplot(x_data, y_data, base_color="#539caf", median_color="#297083", x_label="", y_label="", title=""):
_, ax = plt.subplots()
# Draw boxplots, specifying desired style
ax.boxplot(y_data
# patch_artist must be True to control box fill
, patch_artist = True
# Properties of median line
, medianprops = {'color': median_color}
# Properties of box
, boxprops = {'color': base_color, 'facecolor': base_color}
# Properties of whiskers
, whiskerprops = {'color': base_color}
# Properties of whisker caps
, capprops = {'color': base_color})
# By default, the tick label starts at 1 and increments by 1 for
# each box drawn. This sets the labels to the ones we want
ax.set_xticklabels(x_data)
ax.set_ylabel(y_label)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_title(title)


Python的學(xué)習(xí)難度因人而異，只能說難者不會、會者不難，沒基礎(chǔ)的人自學(xué)會非常慢，道路很曲折，就跟學(xué)開車需要教練盯著一樣。

痛點2
古典BI學(xué)習(xí)上手難

有個用戶朋友這樣形容：Excel突破幾個點就能搞定很多事，可能學(xué)5%就可以成為高手了，但是古典BI知識點太散，要學(xué)習(xí)的東西很多，數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)建模，尤其是還得學(xué)習(xí)DAX代碼（相當(dāng)于Excel自帶公式的升級版），可能學(xué)50%還不一定能做出什么報告，更別提成為高手了。

痛點3
選擇正確的圖表不容易

各類圖表都有自己的優(yōu)勢和局限性，光柱狀圖就有一般柱狀圖、分組柱狀圖、堆積柱狀圖、橫線柱狀圖、雙向柱狀圖等。


此外，圖表細節(jié)處見真功夫，圖表需要考慮細節(jié)實在是太多，布局、元素、刻度、單位、圖例等等都需要合理。細節(jié)處理不到位，影響可視化的效果，例如：折線太細不便于觀察線太粗又抹平了趨勢細節(jié); 更嚴(yán)重問題可能誤導(dǎo)受眾；刻度選取不合理折線過于陡峭 。


痛點4
快被美感整瘋了


數(shù)據(jù)可視化能做到簡單、充實、高效、兼具美感才是好的可視化。美感除了準(zhǔn)確、充實高效外，也需要美觀。美觀分為兩個層次，第一層是整體協(xié)調(diào)美，沒有多余元素，圖表中的坐標(biāo)軸、形狀、線條、字體、標(biāo)簽、標(biāo)題排版等元素是經(jīng)過合理安排的 ，UI設(shè)計中的四大原則(對比、重復(fù)、對齊、親密性) 同樣適用于圖表。





第二層才是讓人愉悅的視覺美，色彩應(yīng)用恰到好處。把握好視覺元素中色彩的運用，使圖形變得更加生動、有趣，信息表達得更加準(zhǔn)確和直觀。色彩可以幫助人們對信息進行深入分類、強調(diào)或淡化，生動而有趣的可視化作品的表現(xiàn)形式，常常給受眾帶來視覺效果上的享受。協(xié)調(diào)美是視覺美的基礎(chǔ)。


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好的數(shù)據(jù)可視化作品不是一件容易的事情，是專業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理、UE、UI、開發(fā)完美配合的產(chǎn)物，還需要具備一定的數(shù)據(jù)分析能力、熟練使用可視化操作、較好的美術(shù)素養(yǎng)、良好的用戶體驗感覺，還能夠換位到受眾角度審視自己的作品，光有理論遠遠不夠，還需要大量的實踐磨煉，把理論固化成自己的感覺。







如果用上述的方式去實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，的確數(shù)據(jù)可視化的門檻會較高。工具解放生產(chǎn)力，一個好的數(shù)據(jù)可視化工具可以讓你的工作事半功倍，這里給大家推薦一個免費的數(shù)據(jù)可視化云平臺——Banber，更快更簡單地實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化分析，幫助大家快速上手數(shù)據(jù)分析。1天即可自己做出數(shù)據(jù)可視化簡報/大屏，1周即可學(xué)會高級可視化組件。

直擊痛點1
免代碼開發(fā)的可視化平臺


無代碼的可視化開發(fā)一定程度上大大方便了業(yè)務(wù)人員，Banber數(shù)據(jù)可視化云平臺的數(shù)據(jù)和流程都是通過可視化組建的，無需編寫代碼，只需要通過鼠標(biāo)拖、拉、點、拽平臺內(nèi)的功能組件就能夠完成可視化的開發(fā)。







通過可視化表單和模板化應(yīng)用，幫助管理或業(yè)務(wù)人員快速搭建業(yè)務(wù)分析，透明呈現(xiàn)業(yè)務(wù)進度，實時展現(xiàn)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，完整沉淀管理信息，同時支持第三方系統(tǒng)集成，讓管理與業(yè)務(wù)隨心而變、隨需而配。


Banber更偏向于業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)可視化工具，適合不懂技術(shù)的業(yè)務(wù)人員。同時幫助開發(fā)者和企業(yè)技術(shù)開發(fā)團隊增加軟件開發(fā)速度，降低開發(fā)成本，達到降本增效的目的。

直擊痛點2
輕量級的可視化平臺


Banber不是操作繁瑣的古典BI產(chǎn)品，而是一個活潑靈動的、所見即所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)平臺。Banber放棄了古典BI中大量的數(shù)據(jù)交互治理，專注于最終要表達的KPI數(shù)據(jù)模型，直接向業(yè)務(wù)工作者靠攏，并以可視化結(jié)果的形式呈現(xiàn)給業(yè)務(wù)決策者。


此外，Banber提供數(shù)據(jù)指標(biāo)模型用于判斷業(yè)務(wù)，并大膽地加入全新的協(xié)同、討論、批示、分發(fā)、決策等業(yè)務(wù)工作模式對報告進行可視化結(jié)果和決策聯(lián)動。支持主流網(wǎng)頁和H5技術(shù)，展現(xiàn)更多豐富的數(shù)據(jù)形態(tài)分析，呈現(xiàn)結(jié)果既新穎又美觀；使用體驗和交互優(yōu)異，獨特的操作體驗幫助客戶快速實現(xiàn)項目開發(fā)和定制，和古典BI項目相比，Banber開發(fā)效率高，上手容易。


直擊痛點3
海量數(shù)據(jù)模型及圖表


常用的數(shù)據(jù)關(guān)系分為4類：


（1）對比。常用的對比關(guān)系可以分為3類。
①靜態(tài)比較，又稱為橫向比較，即同一時間（時期或時點）條件下的數(shù)量比較。
②動態(tài)比較，也稱為縱向比較，是同一統(tǒng)計指標(biāo)不同時間上統(tǒng)計數(shù)值的比較，它反映隨歷史發(fā)展而發(fā)生的數(shù)量上的變化。
③綜合比較，也可理解為靜態(tài)比較+動態(tài)比較，是不同統(tǒng)計指標(biāo)不同時間上統(tǒng)計數(shù)值的比較。

（2）構(gòu)成。常用的構(gòu)成關(guān)系也可以分為3類。
①靜態(tài)結(jié)構(gòu)，即同一時間（時期或時點）條件下，構(gòu)成事物要素的數(shù)量比例和排列次序。
②動態(tài)結(jié)構(gòu)，即構(gòu)成事物要素的數(shù)量比例和排列次序在一定期間內(nèi)發(fā)生的變化。
③綜合比較（結(jié)構(gòu)+對比），即構(gòu)成事物要素的數(shù)量和數(shù)量比例在一定期間內(nèi)發(fā)生的變化。

（3）分布。將總體中的所有單位按組歸類整理，形成總體單位在各組間的分布。單個變量的分布可稱之為“次數(shù)”，兩個變量的分布可稱之為“位置關(guān)系”，三個變量的分布可稱之為“次數(shù)+位置關(guān)系”。

（4）聯(lián)系。是分布關(guān)系的升級，反映兩個事物的分布是否具有相關(guān)性，比如兩類項目中，一類項目是否隨著另一類項目的變化而有規(guī)律地變化。
覺得復(fù)雜的話，也可以參照下圖。








這個難點具體可以參見之前的推文：如何用指標(biāo)分析維度精準(zhǔn)定位可視化圖表？


Banber內(nèi)置了海量的業(yè)務(wù)分析模型，對于實在有選擇困難癥，無法快速定位用何種圖表表達數(shù)據(jù)的同學(xué)，可以直接將合適的模型拖拽至編輯區(qū)域修改數(shù)據(jù)使用。


直擊痛點4
一鍵配色美化，
豐富格式修改


對于圖表的圖表中的坐標(biāo)軸、形狀、線條、字體、標(biāo)簽、標(biāo)題排版等元素，Banber提供了豐富的格式修改自定義，可以對格式進行合理的安排。





一鍵切換主題字體，一鍵切換主題色的效果，圖表和背景氣質(zhì)瞬間變化，再也不用為配色頭疼。