最近幾年資料量猛增，無論作為公司的產品經理還是開發人員，瞭解資料成為真正掌握資料的第一步。如果資料量大，首先借助分散式檔案系統儲存和計算來完成，我們一般選擇Hadoop等。資料整合後這個時候資料比較小，可以藉助python資料科學相關的庫來完成了。這裡給具幾個學習的工具，有任何學習和進一步瞭解的內容，可以留言溝通學習。

推薦幾個資料可以化分析的工具

pandas 資料分析庫

numpy 數值計算庫

下面在介紹幾個視覺化分析的庫

seaborn

matplotlib

plotly

pyecharts

基本上工作用到這些常用的工具庫，在掌握點python pandas的基礎使用方法就可以進行資料視覺化分析了。

資料視覺化不是一個單獨存在的概念，是資料分析流程上的閃光點。作為資料分析的最後一環，視覺化是對資料進行解讀和展示，讓繁雜的資料用更加直觀的圖表狀態展示出來，是一種傳達資料分析結果的手段。

很多時候，將資料進行視覺化處理可能比前面的資料分析更重要。經過了漫長的分析過程後，如何將資料更好的呈現出來變成了資料分析師們要考慮的點。好看的圖表和不好看的圖表，兩者造成的差距是顯而易見的。

要想系統的學習資料視覺化，首先要有資料分析的基礎知識。這方面就是老生常談了，之前也回答過相關的問題。之後才是對視覺化思路和方向的學習，以及對視覺化軟體的學習。

一、如何學習資料分析

要想學習好資料分析，既需要學習書本上的知識，更需要動手實操。在這裡推薦給大家幾本資料分析的入門書籍以及幾個方便實際操作的的資料網站。

1、《誰說菜鳥不會資料分析》

這本書相當於是資料分析的入門級書了。講解了一些同樣資料分析技巧和通用分析知識。但是整本書是以excel為主的，想入門excel的同學可以看看。

2、《MYSQL必知必會》

相比於上一本書，這一本就是用sql進行資料分析必看的一本新手工具書了，內容非常全面有用。但是這種操作類的書籍還是需要大家動手試一試的，不然光看是沒有什麼意義的。

3、《Hadhoop資料分析》

進階式資料分析書籍，大資料分析必看！相比於前兩本，這本已經是深入性的研究了。學習完前兩本後可以來學一下這本，從資料科學家的視角介紹Hadoop叢集計算和分析。

4、可以用來練手的資料網站：

中國氣象科學資料http://cdc.cma.gov.cn/中國遙感資料網http://ids.ceode.ac.cn/中國自然資源資料庫http://www.data.ac.cn/index.asp美國航空航天局NASAhttp://daac.gsfc.nasa.gov/國家資料：中國國家統計局權威資料中研網資料：醫療、房產、製造業、服務業、零售消費、車輛等全行業資料投中研究院：投資領域的分析報告百度指數二、如何學習視覺化

資料視覺化可不僅僅是將表繪製成圖那麼簡單。視覺化不僅需要對資料內容的精確掌控，還需要充分的圖表知識以及視覺化模型的累積才可以將資料充分的展現出來。要是希望將圖表做的漂亮、有觀賞性，還需要一定的設計背景。下面就給大家推薦幾本學習視覺化必不可少的三本書。

1、《The Visual Display of Quantitative Information》，Edward Turfte

這本書的作者是一個非常出名的耶魯大學統計學家Edward Tufte。他也算是視覺化研究的鼻祖的，當然他的書也變成了學習視覺化必須要看的書之一。書中透過具體的例子，分析了一些視覺化基本模型，值得一看。

2、《鮮活的資料：資料視覺化指南》，Nanthan Yau

這本書對於新手和老手來說都有看的價值，非常值得學習。

3、《資料視覺化》，陳為

這本可就是新手入門視覺化的“保姆級”教程了，內容非常的全面。從視覺化的定義和發展開始講起，小白也不用擔心自己看不懂了。

三、資料視覺化工具

要想學習視覺化，不用工具是不可能的。也許會有很多人認為將資料視覺化用excel就足夠了，但是excel其實是遠遠不夠的，你需要下面這幾個工具：

1、FineReport

中國產報表平臺裡的老大哥，擁有很強大的資料展現模式，而且有著大量的使用者使用群體，帆軟的finereport基本相當於資料視覺化裡的大眾。

設計模式是通過後端設計模板的模式釋出至前端，然後前端渲染展示，有一定的技術門檻，需要專門的技術人員運維，如果有專門的人員運維，比較的便利。

2、python

本來沒想把python放進來的，畢竟python這種腳步語言學習起來是比較麻煩的，但是最終考慮還是python太強大了，資料分析視覺化只是python的一小部分應用方向，如果你不想敲程式碼的話，建議忽略這一節。

其實利用Python 視覺化資料並不是很麻煩，因為Python中有兩個專用於視覺化的庫matplotlib和seaborn能讓我們很容易的完成任務。

3、FineBI

簡潔明瞭的自助式資料分析工具，也是我個人最喜歡的視覺化工具，優點是零程式碼視覺化、視覺化圖表豐富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的視覺化效果，擁有資料整合、視覺化資料處理、探索性分析、資料探勘、視覺化分析報告等功能，更重要的是個人版免費。

主要優點是可以實現自助式分析，而且學習成本極低，幾乎不需要太深奧的程式設計基礎，比起很多國外的工具都比較易用上手，非常適合經常業務人員和運營人員。在綜合性方面，FineBI的表現比較突出，不需要程式設計而且簡單易做，能夠實現平臺展示，比較適合企業使用者和個人使用者，在資料視覺化方面是一個不錯的選擇。

怎麼樣，你學會了嗎？

看了下其他的答者對這個問題回答的非常充分了，這邊就不再具體去重複如何去學習資料視覺化

但是想提醒下大家在系統學習資料視覺化時，你要明白什麼樣的資料視覺化才是我們應該去追求的。資料視覺化也是分有效和無效的，所以接下來我給大家分享一下學習資料視覺化應該注意⚠️什麼是有效的資料視覺化

有效的資料視覺化——需要記住的7個關鍵原則

隨著業務資料日益複雜，企業正在投資資料視覺化的分析工具，這些工具可以分析大量資料，使其對業務洞察力和資料驅動決策更具意義。在這方面，有效的資料視覺化是以圖形或圖形形式表示業務資料的有用模型，因此更容易被更廣泛的受眾群進行分析。

研究為什麼資料視覺化對商業企業如此重要，以及有效資料視覺化所必需的關鍵原則。是我們系統學習資料視覺化不可繞過的一環。

關於資料視覺化的所有內容

簡單地說，資料視覺化是以圖形格式表示複雜的業務資料。作為企業，可以部署資料視覺化軟體來解釋業務資料，並識別可以改善決策的關鍵資料驅動模式。

資料視覺化的最佳做法如何惠及任何小型或大型企業？下面是幾點建議：

使用圖片、圖形或影象，更容易理解新資訊並找到有用的趨勢。減少資料分析上花費的整體時間和精力。對更廣泛的使用者群體有用，包括銷售和營銷以及財務主管。在設計或修訂關鍵業務戰略和採取業務行動時能夠更快地做出決策。從資料上提高業務投資回報率。資料視覺化為什麼很重要？

在生物學層面上，資料視覺化概念非常重要，因為人腦喜歡處理任何資訊的方式。以圖表或圖表的形式對資料進行圖形表示比大量數字報告更容易掌握。

在企業層面，資料視覺化使企業能夠：

EasyV®資料視覺化應用平臺

使用者透過EasyV可以更高效的實現資料視覺化場景產品內有豐富的模版可以滿足85%視覺化場景需求海量的元件，樣式精美，“拖拉拽”即可使用數字時代，EasyV支援多種不同的資料來源接入，數字呈現不在有壁壘截至目前已經服務1000+客戶，建立3000+數字視覺化大屏致力於幫助企業更好的在數字時代實現資料價值讓資料價值看得見

接下來我給大家展現展現我們EasyV的基礎操作介面和操作邏輯～

EasyV簡單介面加上易上手的特性，讓資料視覺化變得異常簡單～

圖層：所新增的元件都會在此顯示。

元件：有各型別元件，如圖表、文字、地圖等。

編輯：右側為編輯欄，樣式，資料，互動。樣式：可進行常規的元件樣式更改；資料：可進行元件內容修改，如數值、文字等；互動：進行元件之間的互動設定。

專案模板

EasyV內建多種不同的場景模版，可以直接生成視覺化大屏。

*透過EasyV建立模版

大屏模板素材

EasyV免費試用體驗 ：easyv.dtstack.com/jiuqi

EasyV素材廣場

應用場景

（1）指揮/監控：業務監控、經營分析。

（2）工作彙報：工作流程、成果彙報。

（3）企業形象：能力展示、企業宣傳。

有效資料視覺化的最佳範例

想讓你的“無聊”商業報告更有意思嗎？以下是最有效的資料視覺化示例：

每月業務支出報告，列出不同類別（食品、旅行、運營）的費用和員工同比總支出。顯示商業組織總收入、利潤/損失和現金流的財務報告。有效資料視覺化的7大關鍵原則

以下是7個關鍵原則，可以利用這些原則從資料視覺化中得出可操作的見解

迎合你特定的受眾

除非旨在滿足目標受眾的資訊需求，包括業務客戶或公司職能負責人，否則任何級別的資料視覺化都無用處。作為資料視覺化的指南，確定受眾的資料相關需求，並保持資料視覺化的簡單易懂，而無需新增任何不需要的資訊。

這一原則的一個例子是使用者行為視覺化報告，該報告跟蹤線上使用者行為趨勢，對線上零售或電子商務行業特別有用。

利用視覺來吸引觀眾的注意力

作為一種視覺工具，有效的資料視覺化就是包括圖表、圖表或互動式地圖等視覺元素。在推薦的設計原則中，使用有吸引力的配色方案或字型來突出需要使用者關注的視覺元素。透過使視覺元素與其他元素分開來，視覺化可以向受眾傳達正確的資訊和資訊。

使用多種元素來平衡設計。

什麼是平衡設計？資料視覺化，視覺元素分佈均勻，包括正確的形狀、顏色、空白和紋理（或深度）。作為資料視覺化設計原則，評估以下任何平衡設計，看看哪種最適合需求：

不對稱的平衡，視覺兩側相同。不對稱的平衡，雙方視覺不同，但視覺重量相同（或相似）。徑向平衡，視覺元素放置在中心錨物周圍。必要時包括互動。7個需要牢記的關鍵原則

由於大多數領先的資料視覺化工具支援互動性，現在更容易將使用者互動整合到視覺化資料中。然而，應該謹慎地在視覺中包含互動性，只有當它們對使用者有利時。使用過多的互動元素可能會混淆使用者，轉移他們的注意力與主要資料呈現。

為手機設計你的視覺化

隨著手機使用者數量的增加，智慧手機上對資料視覺化的需求也在不斷增長。智慧手機上以股價變化或工業生產相關資料為形式的視覺化資料正在推動更好的行動和決策。

作為資料分析師，您需要為手機設計和最佳化資料視覺化。這可能包括設計實踐，例如：

在左上角設計包含最關鍵資訊的圖表。使用適當的顏色編碼。放大功能具有線上圖表，可詳細顯示資料變化。避免使用圖表標題和軸線標籤巧妙地使用資料模式

什麼是資料模式？它用於顯示或比較類似的資訊集。您可以使用一致型別的圖表或相同的顏色視覺化資料模式。在資料視覺化的最佳使用原則中，資料模式也可用於顯示資訊集中的任何干擾，從而吸引使用者的注意力。

比例的使用

在資料視覺化世界中，有一部分用於顯示不同資料集的比較權重，這些權重指示了其值。例如，如果您顯示特定產品系列的“市場份額”，市場份額最高的產品應該以更大的比例顯示（與其他產品相比）。餅圖是顯示比例的最佳視覺化元素之一（因為比例為“50%”的資料集將佔據圖表中50%的餅大小）。

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人人都是產品經理：資料視覺化那些事

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