如何让数据更高效，让图表更直观？

导言“让图表说话”系列文章将揭示如何构建数据分析思路，如何结合实际场景分析各种可视化图表的优缺点，真正实现“让数据更高效、更直观”。找到适合你的东西是一件非常快乐的事情，比如一双合脚的鞋子，一杯适合甜味的咖啡。。。每个数据分析师都想做的是如何在大而复杂的数据中挖掘有价值的信息，并通过直观的图表显示出来？数据分析的第一步是找到正确的问题。数据分析的目的是帮助企业发现业务端的问题，从而找到规则，解决问题。然而，大多数时候，我们加班完成的报告只能躺在报告的PPT中，没有实际指导业务部门的决定。老板没有说问题，但它确实没有实际价值。如果我们分析的逻辑和结果没有错，那么在这个时候，你最应该做的就是思考这个维度的数据分析是否有意义，我是否定义了业务端最关心的核心问题。这里有两个案例来解释数据分析中发现问题的重要性。案例一:某店销量较上月下降10%。你一定认为这是个大问题，但事实并非如此。如果是由于公司的政策问题，如投资减少，目前不是公司的主要产品，那么销售下降是决策者预期的，你不报告，领导也知道。此外，我们需要注意这种下降是突然的、周期性的还是可持续的，我们需要根据不同的下降表现采取不同的对策。案例二:某店销量较上月上升5%。许多人认为这还是个问题吗？想象一下，如果这个月的目标上升了10%，即使这里上升了，但没有达到预期，它仍然被判定为一个问题。所谓的问题可以简单地理解为，理想的商店销售状态与当前的显示状态不一致。定义问题后，需要定量问题，以衡量下降的波动范围是温和还是剧烈波动。如果是计划中的平缓波动，可以继续观察，按照现有的储备对策从容应对。如果是计划外的波动，在整体控制下降趋势的前提下，首先检查数据质量是否存在问题，然后尽快直接联系业务方。排除内部因素后，考虑外部环境的影响因素也是必不可少的环节。比如竞争对手对面开店了吗？附近修地铁是否影响客流？天气最近影响了你的旅行吗？更详细的调查可以协调市场部进行一些市场调查、用户回访等。数据分析有很多方法和指南。简单来说，定量前先定性(找出问题)，然后根据业务实际情况提出合理的假设，然后用层层数据分析验证自己的假设是否准确，最后形成分析报告，反馈给业务方，指导业务决策。数据分析能带来什么？技术经常被淘汰和更新，但产品正在迭代和升级。如何突破“打杂”的困境，形成自己的结构化分析方法？《让图表开口说话》系列文章将以连载的形式为大家揭晓。从个人职业发展的角度来看，希望大家在解决问题的过程中熟悉整个公司的业务流程，而不是分析；在整理数据、梳理问题的基础上，从公司的角度思考问题，为领导提供核心决策支持。从个人能力习惯的角度来看，在数据分析的过程中，可以不断提高其综合能力的各个方面，具体表现如下：商业洞察力：不需要解释太多相信你也能理解，如果你能从公司战略决策层面思考解决问题，你必须比普通员工有更多的洞察力，当然，离晋升和加薪不远。逻辑思维能力：从数据分析的角度来看，需要形成一个“闭环”此外，还有“问题分类”，并不是所有发现的问题都可以抛出，如何分类优先合理展示也非常重要。沟通和表达能力：我们都知道分析师可能会快速敲击SQL，使用EXCEL和其他工具，但有时让他们在舞台上发言来解释产品概念会有点困难。你可能会说，现在分析也是每天面向各条线的业务人员和客户，他们自己的沟通和表达能力应该没有问题。但如果是一些面向高层的表演，演讲还是会不由自主地焦虑进紧张吧？因此，沟通表达能力仍需进一步提高。如何定义图表开口的问题，构建分析思路，基本可以避免以下常见的分析误区:“我觉得……我觉得……我觉得……”“今年让他一亿！“这个我早就知道了，说点我不知道的……”下一步就是逐一展示数据，“让图表说话”。构建可视化分析的图表是合乎逻辑的，比如数据之间的关系，是成分关系、时间序列关系、大小排列关系还是相关关系？如何在可视化图表中反映业务本身的逻辑？是否符合业务常识？是否符合观众的习惯？这些都是分析师需要考虑的实际落地问题。数据背后有一个故事，但工具无法理解。这就是为什么你需要数据分析师用可视化和情境化的方式让故事生动有趣，传达数据的低语。图表会说话，但它说的是真的还是假的？怎样才能在被忽悠和被忽悠之间，在套路和反套路之间游刃有余？听下一个分解。本期知识分享做好可视化分析。小知识点应选择合适的图表，而不是与时间序列相关的最佳图表。建议根据受众的程度习惯排列比例/排序。相关图表应遵循从小到大/从大到小的逻辑。排列简单美观。不要给一张卡太多的分析点，否则会突出重点，用颜色和字体大小来标记

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