Why 数据可视化？
我们在谈论大数据的时候，往往会谈到数据挖掘、数据分析，但做这些的最终目的，都是要让数据“开口说话”，将关键信息传达给受众。
但是，当你手头有成千上万行杂乱的数据，在一个Excel表里又分了几个sheet，盯着看了一遍又一遍后，依然找不着规律；
或者当你用Excel公式算了好久终于得出一个结论，形成了几页纸的报告，想要在交作业or做Pre的时候好好表现一下，缺发现干巴巴的结论很难直观地展现。
当传统统计图表已不能满足你的需求的时候，你就需要用到数据可视化！
当然，成功的可视化，并不只是追求炫目的效果，用美观的画面展示统计结果，而是要能够有效的理解数据，并能从中引发新方向的思考。
数据可视化的市场应用正在迅速扩张，其在商业领域中展现出的重要作用，也使得它在求职和留学申请中，成为了大家争相展现的技能。
Why Tableau?
在数据可视化领域，各类工具层出不穷：
非编程类：
◆ Excel：入门级，最易上手的图表工具，擅于处理快速少量的数据。
◆可视化BI：Power BI/Tableau/FineBI等，封装了所有可能分析操作的编程代码，操作简便，实用性强。
编程类：
◆ Python：善于处理大批量的数据，尤其适合繁杂的计算和分析工作。
◆ R语言：开源免费，图形功能很强大。
◆ HTML、JavaScript 和 CSS语言：基于web端，可直接运行可视化展现的程序。
除此之外还有很多，这里就不一一列出。
在这之中，Tableau绝对是目前该领域的翘楚，应用广泛。随便在招聘网站搜索“商业分析师”，都会看到这类的要求：熟悉常用的数据统计和分析方法，熟练使用SQL，Excel，会使用Tableau的优先。
同时，Tableau又是一个对用户极其友好、界面美观，上手快，同时又能显得逼格满满的数据可视化分析软件！
画图超简单！做点分析也不在话下！还可以根据需求调节图表的款型和颜色哦~
Tableau能够——
1
提供各类常用数据源的访问接口；
2
从现有数据迅速构建强大计算；
3
利用趋势分析、回归分析、关联分析等证明观点；
4
内置酷炫清晰又生动的图表，只需处理好表格格式即可；
5
降低对专业技术人员的依赖，文科同学也能快速完成IT和数据分析高手才能完成的工作。
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2
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数据可视化实践
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