主要观点总结
文章主要介绍了数据可视化报告的重要性和常见错误,同时推荐了一门课程以帮助读者提高数据可视化技能。文章通过四个案例展示了数据可视化报告中存在的问题,并给出了相应的优化思路。最后,文章强调了掌握数据可视化技能的重要性,并介绍了相关课程的特点和优势。
关键观点总结
关键观点1: 文章背景与目的
文章强调数据可视化报告的重要性,指出职场人在进行数据可视化时面临的挑战和错误,旨在吸引读者对课程的兴趣。
关键观点2: 四大案例展示的问题
文章通过四个案例详细展示了数据可视化报告中存在的细节问题,如图表设计不合理、信息呈现不清晰等。
关键观点3: 优化思路的提出
针对每个案例,文章给出了具体的优化思路,包括改进图表设计、调整数据呈现方式等。
关键观点4: 推荐课程的特点和优势
文章重点介绍了推荐课程的特点和优势,包括资深教研团队打造、金牌讲师主讲、实战教学等,并强调了学习这门课程的重要性。
关键观点5: 课程的价值与收益
文章通过强调数据分析技能的重要性,提醒读者学习这门课程的价值和收益,包括提升个人技能、提高简历质量等。
正文
数据可视化是让数据通过视觉形式使
信息更容易被看到
,让数据
内容更容易被理解
,让数据
结论更容易被记忆
。
可我们在做数据报告图表时总是
一顿操作猛如虎,一看图表实在土
!
职场人最大的痛莫过于
时间花了工作没完成
,数据可视化这件事尤其如此。
当然并非所有人都具备数据可视化能力,做出精准、炫酷的可视化报告。所以我们看到的图表表达中,各种让人啼笑皆非的错误都有......
今天小编决定拿出一大波
反面教材
,狠狠吐槽一番!
(点击查看大图)
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首先文字叙述上
年环比
比同比更加准确。
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在标题处说明交易额的
单位
。
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对2019年的预测数据做
透明度
处理。
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需注意:
对副轴的刻度线处理,抬高同比增长率的曲线,使读者更加易读。详情见下图。
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原文中提及了各渠道流量信息,但是图表中并没有呈现。
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(流量占比图)
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需注意:
很多人一想到占比就会用饼状图。但是比例非常小的情况下,如果选用饼图,则看不见我们想要的主体,选用柱状图呈现则更加直观。附上
不科学的饼图对比
。
下图的图表表现形式,
没能将各个关键指标突出
,不能更好的把原文中重要的信息表达出来,便于读者捕捉。
合理的字体排版不但使内容能够简单且清晰地展现出来,画面和信息,都有了
层级引导关系
。
用
视觉手段
将各模块内容区分开,使各模块数据明确展示,便于阅读。同时也有利于视觉效果的增强,使其更加具有美观性。
以
冲击性
吸引用户眼球,引导用户的浏览顺序,让用户快速感知到产品,获取有效信息。
以上这些问题,相信很多朋友做数据分析报告的过程中都会遇到。
词不达意、数据与图形不匹配、图表配色不科学、图形使用不合理
等,让最终的数据分析报告看起来“惨不忍睹”。
针对这样的问题,小编给大家找到一款超级实用的课程!对症下药,帮大家一秒做出
高级的数据分析图表
!
1、掌握各种图表的使用场景。
2、能够通过
Tableau
制作大屏并发布。
3、掌握
对比分析、趋势分析
、
占比分析
、
相关分析
等基本分析技能。
4、通过
GeoJSON
及
高德
、
百度
地图来实现地理分布分析。