数据图表

教你用R的Inkscape制作数据图表。

本文会结合数据分析师的使用场景展示更多的可视化案例。

“人生是要活的，必须活得兴致勃勃，充满好奇心，无论如何也决不要背对着生活。”安娜·罗斯福的话浓烈又富有激情， 充盈着饱满的生活气息，又无限扩大了我们对于生活的想象。

研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据…

一般来说，大家都不太愿意直接看数据，更希望通过图表来进行呈现。今天，我们讨论图表化数据的问题。

花了一些时间整理了工作中常用的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~

随着精细化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。那么图表都有哪些类型？不同类型的图表又该怎么用？来，让我们深入浅出，看图说话。

数据可视化是这几年非常流行的一个词儿，俗话说：千言万语不如一张图。确实，一张简洁而富有逻辑性的图表是很好的报表呈现形式，既能快速的“读出”作图者想表达的意思，又能大大节约受众的看图表的时间。

自从工作后，经常需要面对各种数据分析的工作，因此学会了制作各种各样直观、好看（夸一下自己哈）的图表，最近又学会了一个高大上的旭日图，那我就简单跟大家分享下旭日图！

作为一个全栈的数据分析师，必须能够操办从数据爬取，到数据存储，到数据清洗，到数据分析，到数据可视化一条龙的服务。

随着大数据火热，人们审美的提升，本该内涵丰富的数据可视化变成了争奇斗艳的选美竞技场，似乎已经忘了数据本身的含义了。

数据可视化是艺术和科学的一部分。

如何成为一名数据可视化工程师？

本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上。

“不要让听众感觉你在展示一张图表，而要回顾人的行为，描述曲线变化背后的事件。不是‘来看我们的三季度财报’，而是‘来看我们为什么没完成目标’。”