浅谈数据分析与可视化该如何实践？

如果说，数据分析是一种工具和手段，一种生产过程，那么分析结果的呈现就可以说最终的产品，也就是报告。从产品的思路来讲，这个报告，有没有可读性，故事性，能不能让读者一目了然的明白数据间蕴含的趋势和复杂意义，直接影响了数据分析工作的成败！

但从我们自身的阅读情况看，图像永远比文字来的更有力度。就像漫画书永远比纯文字的书本，更让人感兴趣。所以如何能把数据可视化呈现给读者，就是整个数据分析工作最后的，也是最重要的一环。

一、数据处理

数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。它的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。

二、可视化工具

1、现成的工具

（1）Excel ：最常用工具，不用多说，每一个数据分析入门的人都应该掌握。只不过excel所支持的图表类型比较少，图表也不够美观，如果想做酷炫美观的可视化大屏是远远不够的。

（2）Google Spreadsheets：可以理解为excel的云版本，所有的数据全都在google服务器上，所以你只要有网络，随时可以通过自己的账号做数据工作。

（3）Smartbi：该软件设计过程可视化，鼠标拖拉拽即可快速完成数据集准备、可视化探索和仪表盘的制作，丰富的可视化展示。可以把excel文件，文本文件，数据库文件导入然后生成各种图形。

2、编程工具：这部分就是进阶的数据分析师要掌握的内容了，在此仅做简单梳理

（1） Python和Java：这两个就不用多说了吧。

（2） PHP：比较适宜web的编程语言。

（3）processing：适合各类设计师和数据艺术家，编程逻辑简单易学，效果好。

（4）Flash 和 Actionscript

（5）HTML、Javascript 和 CSS

（6）R：这是统计学家比较喜欢使用的语言，免费、开源，图形功能强大，可以说专为 数据分析而生。 但是缺点也比较明显：只能在桌面运行，不适于动态网页。而且不善于创建可交互的图形或动画。

3、绘图软件：从编程工具生成的图片，虽然能够解决基本需求，但是和美观基本上就无缘了。所以如果为了更好的视觉效果，我们还应该考虑美化图片。简言之即用来作图的软件，通常是指计算机用于绘图的一组程序。

（1）Adobe Illustrator：这个软件和Photoshop最大的区别在于它能提供矢量图，这样你就不用担心图片放大后会因为分辨率的原因出现讨厌的锯齿。

（2）Inkscape：基本都能实现Illustrator的功能，最关键是：免费哒！

（3）Corel Draw

不过，大家在面对各种不同的需求，用到的工具当然是不尽相同的，专业的数据分析师可能会用一些编程语言制作他们的可视化图表；如果是业务人员的话，对代码一窍不通，又想省时省力，就可以尝试用可视化工具。举例来说，如果你想创建一个动态的可视化报表，那么你可以先用Excel准备好你所需要的数据，然后用Smartbi创建一个自助仪表盘，通过拖拽的方式，给你的数据用合适的图表类型呈现出来，自己DIY出属于你自己的可视化图表。

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