
在如今这个信息爆炸时代,数据可视化的重要性不言而喻。
经过精心设计、形象生动的可视化图表往往要比一篇深度长文章更容易赢得眼球和青睐。传统的表格看着不仅费劲,还不能在第一时间抓住主要信息,还好世界上还有数据可视化这么个黑科技。
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。
数据可视化能够有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。
那么都有哪些常用的数据可视化工具呢?
ggplot2 —强大的 R可视化包
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件。基于S语言开发,如果你是R语言忠实fans,我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2。之所以给ggplot2“强大”的头衔,一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制,静态的、动态的、个性化特制的;另一方面作者本人就是学统计学的,非常熟悉这个包。
matplotlib —数据科学的达芬奇
如果你偏好使用Python做数据分析,那我相信你对matplotlib不能再熟悉了,matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。
Matplotlib的优点:带有内置代码的默认绘图样式;与Python的深度集成;图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛,高度依赖其他包,如Numpy。只适用于Python:很难在Python以外的语言中使用。
PowerBI —微软忠实用户离不开的交互式标板
Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化,用户可以自行创建报告和仪表板,而无需依赖信息技术人员或数据库管理员。PowerBI与excel无缝接入,专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件,打开excel就可食用了。
Tableau —菜单式操作用户的福音书
Tableau 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据,以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面,可以自定义视图、布局、形状、颜色等等,帮助你展现出自己的数据视角。
Tableau的强大之处
Tableau都有哪些强大之处呢?它的其中一个优势就是能让不懂数据的人,也能像看漫画一样看懂数据流,比如像这样:
Tableau作为近两年数据分析行业的“后起之星”,已经因其界面美观、易于操作、完美结合Excel和SQL,连续6年被评为数据分析工具的领导者。
Tableau有多受欢迎
如今在大数据不断发展的趋势下,越来越多的企业需要一个数据可视化的工具协助处理数据信息,希望被处理后的数据能被更多人看懂和理解。
因此在这种趋势之下,Tableau应运而生。虽然Tableau的知名度可能暂时还无法同Python相媲美,但是它将Excel和SQL完美结合,既能分析数据,又能讲数据,因此成为了各大公司求职必备技能之一。
从去年开始美国各大公司如摩根士丹利、亚马等互联网公司、科技公司、投行就已经在招聘的岗位JD中明确表示,候选人需要具备Tableau能力。
而且有数据显示,在数据分析领域对Tableau人才的需求量,已经超过传统的Excel和当红的Python。
对Tableau人才需求量最大的岗位:
学会Tableau=高薪?
Tableau人才的薪资真的是高得让人眼红。例如在美国,熟练掌握Tableau技能的人才平均年薪可以超过11万美金。
*图片来源:网络
而在国内精通Tableau技能,薪资同样高到吓人。在国内Tableau人才中,月薪1W+的人超过50%,有23%的人能拿到月薪2W+,薪资最高的人可以拿到4W+。
此外,在国内除了数据分析、商业分析等岗位对Tableau人才的需求量大以外,越来越多的岗位都需要Tableau技能,如产品经理、运营、项目经理等。从事相关岗位再加上Tableau技能的加持,薪资待遇会更胜一筹。
就拿字节跳动来说,除了数据分析类的工作以外,他们在招聘运营经理,产品经理的时候,岗位JD中都提到了Tableau技能。这些需求Tableau技能的岗位,平均年薪都达到了25W+。
以上说了这么多Tableau的厉害之处,到底应该如何入门学习呢?
这场Tableau入门直播课
墙裂推荐你看看!
教你一小时快速入门
Tableau可视化分析
6月8日周二晚8点
扫描下图二维码
即可进群免费听直播
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15