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11月6日年迈的数据分析师教你做年终总结报告

陈丹奕：知乎大神，前百度资深数据分析师

作者曾经写过系列文章《R语言数据可视化》，在这里给大家做一个大概的总结，从简单到复杂，介绍了条形图到相关图，再到地图可视化等多种数据可视化图表的应用场景及实现方式，感兴趣的读者可以作者主页查看详细内容。

条形图

饼图和扇形图

直方图和核密度图

直方图通过在X轴上将值域分割为一定数量的组，在Y轴上显示相应值的频数，展示了连续型变量的分布。

核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法，核密度图不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。

箱线图/盒须图

绘制连续型变量常用的五个描述性统计量，从下到上依次是：最小值，下四分位数（25%分位数），中位数（50%分位数），上四分位数（75%分位数），最大值。

数据可视化图形的话，有一般常用的可视化分析图表，比如柱形图、折线图等这些，大家都很熟悉了。还有一种是以这些基础性的图表为前提进行开发的高级可视化图表。比如说柱形图中的就有阶梯图、堆积图、电量图等。这些图表能针对性满足特定分析场景需求，比如说我们要对比一种汇总数据的百分比情况，那就能用电量图，如下图：

奥威BI数据可视化工具开发数十种不同类型的高级数据可视化图表，专用于解决不同分析场景下的数据可视化分析。感兴趣的可以去奥威软件官方网站的在线文档了解下，又或者，通过demo平台上的公开报表，体验这些高级数据可视化图表带来的直观形象。

DataViz数据可视化分析工具有上百种图表，可实现数据的多维度多层次分析，不同的图表有不同的适用场景，本文将介绍DataViz包含的各种图表及各自的适用场景

DataViz数据可视化分析工具是在线数据分析软件(BI)，无需数据分析师和IT人员的帮助，业务人员只需通过拖拽式操作即可完成数据可视化分析工作。支持拖拽数据集中维度和度量即可自动实现可视化展现以及数据透视功能，支持数十种图表自由切换。支持连接各种业务数据库如Oracle、 MySQL、 SQL Server等、文本数据源如Excel、 Csv等。可以访问东软平台云(https://cloud.neusoft.com)直接注册访问。

分类的话我不是很清楚，作为一个可视化见习程序员来说一下图形。首先我们在规划之初就应该订好一张可视化报表应该有哪些数据，可视化并不是做的越细越好，通常情况我们展示的是一种趋势波动或异常告警。可视化报表图表选择也很重要比如年数据增长我们一般采用折线图或柱状图，一些品类占比可能采用面积图或雷达图。

一般我在可视化方向主要做的就是数据大屏，这个时候主界面的设计配色，图表的选择显得非常重要，而且大屏并不是越多越好。能够凸显问题才是重点。

更广泛的数据可视化就非我能力所及啦