在经历了前面暴风雨式的摧残之后，

各位看官和我还是没有放弃，那么，

咱们一起开始第二周的学习吧！

第二周：数据可视化

数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。

数据可视化是数据分析的主要方向之一。

除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。

数据分析的最终都是要兜售自己的观点和结论的。

兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。

如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，不落地的数据分析价值又在哪里？

首先要了解常用的图表：


常用的图表

（隐藏的博客：ExcelPro的图表博客）

Excel的图表可以100%完成上面的图形要求，但这只是基础。

后续的进阶可视化，势必要用到编程绘制。为什么？

比如常见的多元分析，你能用Excel很轻松的完成？但是在IPython只需要一行代码。

其次掌握BI，下图是微软的BI。

BI（商业智能）和图表的区别在于BI擅长交互和报表，更擅长解释已经发生和正在发生的数据。将要发生的数据是数据挖掘的方向。

BI的好处在于很大程度解放数据分析师的工作，推动全部门的数据意识，另外降低其他部门的数据需求（万恶的导数据）。

BI市面上的产品很多，基本都是建立仪表盘Dashboard，通过维度的联动和钻取，获得可视化的分析。

最后需要学习可视化和信息图的制作。


这是安（装）身（逼）立（加）命（薪）之本。

这和数据本事没有多大关系，更看重审美、解读、PPT、信息化的能力。但值得花一点时间去学习。

数据可视化的学习就是三个过程，了解数据（图表），整合数据（BI），展示数据（信息化）。


（目前的行业好像也接触这方面的东西，但是毕竟入职不是很长时间，所以还是很有必要深入学习一下的！）