数据图表

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’。”

一招洪荒之力,让你的图表逼格飞

这篇文章不仅介绍了6种常见可视化图表的类型，包括每种图表的适用场景和优劣势分析，而且附上了10个简单好用的数据可视化使用小贴士和制作信息可视化的5个流程，特别实用，一起来学习。

此文为excel商务图表小白篇，大能慎入，不喜勿喷！

图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬，我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。

不讲炫酷的、高大上的统计图，而是给大家分享如何画好最基础的统计图。

大数据时代已经来临，但数据本身是枯燥的、乏味的，如果不能进行可视化，人们很难发现它的价值，也不利于媒体进行传播。

像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析师的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的作用。

人们都说女人是“一白遮百丑”，同样数据可视化也用于满足视觉感官，当然是越漂亮越好。

拥有什么数据、能得到什么数据、数据来源是什么，如何获取以及所有变量的意义是什么。怎么进行图表化展现，如何表述一个有价值的数据故事，是一个值得深思的问题。

和数据打交道时，有太多办法可以欺骗受众，甚至误导自己，这些错误甚至可能是无心之失。过去一年研究数据新闻的第一手经验让我发现，要犯一些最终导致结论完全歪曲的错误实在是太容易了。以下便是过去这一年里我所遇到的糟糕的数据新闻最常见的四大问题：