京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在如今这个信息爆炸时代,数据可视化的重要性不言而喻。
经过精心设计、形象生动的可视化图表往往要比一篇深度长文章更容易赢得眼球和青睐。传统的表格看着不仅费劲,还不能在第一时间抓住主要信息,还好世界上还有数据可视化这么个黑科技。
数据可视化旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。
数据可视化能够有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。
那么都有哪些常用的数据可视化工具呢?
ggplot2 —强大的 R可视化包
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件。基于S语言开发,如果你是R语言忠实fans,我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2。之所以给ggplot2“强大”的头衔,一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制,静态的、动态的、个性化特制的;另一方面作者本人就是学统计学的,非常熟悉这个包。
matplotlib —数据科学的达芬奇
如果你偏好使用Python做数据分析,那我相信你对matplotlib不能再熟悉了,matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。
Matplotlib的优点:带有内置代码的默认绘图样式;与Python的深度集成;图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛,高度依赖其他包,如Numpy。只适用于Python:很难在Python以外的语言中使用。
PowerBI —微软忠实用户离不开的交互式标板
Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化,用户可以自行创建报告和仪表板,而无需依赖信息技术人员或数据库管理员。PowerBI与excel无缝接入,专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件,打开excel就可食用了。
Tableau —菜单式操作用户的福音书
Tableau 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据,以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面,可以自定义视图、布局、形状、颜色等等,帮助你展现出自己的数据视角。
Tableau的强大之处
Tableau都有哪些强大之处呢?它的其中一个优势就是能让不懂数据的人,也能像看漫画一样看懂数据流,比如像这样:
Tableau作为近两年数据分析行业的“后起之星”,已经因其界面美观、易于操作、完美结合Excel和SQL,连续6年被评为数据分析工具的领导者。
Tableau有多受欢迎
如今在大数据不断发展的趋势下,越来越多的企业需要一个数据可视化的工具协助处理数据信息,希望被处理后的数据能被更多人看懂和理解。
因此在这种趋势之下,Tableau应运而生。虽然Tableau的知名度可能暂时还无法同Python相媲美,但是它将Excel和SQL完美结合,既能分析数据,又能讲数据,因此成为了各大公司求职必备技能之一。
从去年开始美国各大公司如摩根士丹利、亚马等互联网公司、科技公司、投行就已经在招聘的岗位JD中明确表示,候选人需要具备Tableau能力。
而且有数据显示,在数据分析领域对Tableau人才的需求量,已经超过传统的Excel和当红的Python。
对Tableau人才需求量最大的岗位:
学会Tableau=高薪?
Tableau人才的薪资真的是高得让人眼红。例如在美国,熟练掌握Tableau技能的人才平均年薪可以超过11万美金。
*图片来源:网络
而在国内精通Tableau技能,薪资同样高到吓人。在国内Tableau人才中,月薪1W+的人超过50%,有23%的人能拿到月薪2W+,薪资最高的人可以拿到4W+。
此外,在国内除了数据分析、商业分析等岗位对Tableau人才的需求量大以外,越来越多的岗位都需要Tableau技能,如产品经理、运营、项目经理等。从事相关岗位再加上Tableau技能的加持,薪资待遇会更胜一筹。
就拿字节跳动来说,除了数据分析类的工作以外,他们在招聘运营经理,产品经理的时候,岗位JD中都提到了Tableau技能。这些需求Tableau技能的岗位,平均年薪都达到了25W+。
以上说了这么多Tableau的厉害之处,到底应该如何入门学习呢?
这场Tableau入门直播课
墙裂推荐你看看!
教你一小时快速入门
Tableau可视化分析
6月8日周二晚8点
扫描下图二维码
即可进群免费听直播
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14