現今社會，“轉行”似乎成無數職場人無法回避的話題。但行業就像座圍城：外行人看光鮮，內行人看心酸。數據分析這個行業，近幾年不斷有人涌入，也有人并不看好。

對于想轉行，尤其是30歲以后想轉行數據分析崗的伙伴而言，了解行業的發展趨勢、掌握行業入門技能非常有必要。

數據分析需要掌握的技能和知識點不少，但如果非要選擇一個技能，我認為是數據可視化能力。

數據可視化旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。它包括圖表、圖形、信息圖、動畫和其他有助于簡化數據的元素。其目的在于以一種易于理解并吸引受眾的方式呈現復雜的數據，讓用戶更容易識別數據中的模式、趨勢、異常值，從而更好的分析數據。

1、數據可視化的優勢

相比于冗長的文字描述，可視化的數據圖表能讓各類信息一目了然地呈現出來。數據可視化圖表在增強信息傳達效率，幫助我們在瞬間抓住受眾的注意力方面功不可沒。

首先，能突出變化發展趨勢。例如，在展示年度銷售數據時，一個簡潔的柱狀圖可以清晰地對比各季度銷售額的高低，讓觀眾一眼就能看出銷售趨勢，而無需花費時間去解讀繁瑣的表格數據。

其次，能精準突出關鍵信息。通過精心設計的圖表，能非常好地突出關鍵信息。如折線圖展示時間序列數據的變化趨勢、餅圖呈現各部分占總體的比例關系等，能夠將數據中的關鍵信息和潛在規律直觀地呈現出來。這有助于決策者快速聚焦重點，發現問題或機會。

再次，能提高分析表達效率。提升數據的可理解性對于非專業人士或數據素養較低的受眾，復雜的數據表格可能晦澀難懂。而圖表可視化模板以圖形化的方式呈現數據，使信息更易于理解和消化，降低了數據理解的門檻，促進了信息的廣泛傳播與共享。

2、做好數據可視化基本步驟

如何將復雜的數據變得更直觀，幫助用戶從海量信息中提取出關鍵信息?這是數據分析最基本的要求，而數據可視化能很好地解決這個問題。

1.明確目標和受眾群體

深入了解受眾是誰，他們的知識水平、技術專長以及期望和目標。基于這些信息，采用適當的格式和設計來呈現數據。

2.保持可視化的簡單性

設計數據可視化時，簡單性至關重要，整體信息應該非常清晰，沒有任何混亂。

刪除對受眾沒有意義的信息。在數據如此豐富的時代，我們必須對展示的內容進行篩選。任何不能強化數據觀點的內容都應該從可視化中刪除。

減少不必要的設計元素。不需要添加額外的設計元素(如3D元素)來豐富可視化，雖然它看起來很高端，但并不直觀易懂。

保持風格的統一性。實施醒目且一致的配色方案、清晰且大小合適的字體，同時利用空白、網格和邊距來組織頁面布局。大標題、圖例和標簽也有助于更清楚地解釋內容。

3.選擇正確的圖表類型

不同的數據適合不同的圖表類型。例如，折線圖是顯示趨勢的首選，散點圖用于揭示關系和相關性，而餅圖或圓環圖則常用于顯示百分比。

根據數據的特性選擇合適的圖表類型，能夠更好地突出數據的重點。

柱狀圖：適合比較不同類別的數據。

折線圖：適合展示時間序列數據的變化趨勢。

散點圖：用于展示兩個變量之間的關系。

熱力圖：適合展示數據的密度或集中程度。

儀表盤：綜合展示多個關鍵指標，便于快速了解整體情況。

4.使用文本和標簽強化信息

文本在數據可視化中起著重要的補充作用。它包括標簽、簡短說明段落、標題、圖例等形式。但是要注意，無論何時，文本都應服務于提升數據解讀的清晰度，而不是分散對數據本身的注意力。

5.引入新一代數據可視化工具

除自己創建數據可視化外，我們還可以考慮引入新一代數據可視化分析工具，它不僅提供了可視化，還集成了數據分析功能，可以有效幫助用戶更深入的進行數據探索和洞察。

數據可視化操作步驟并不復雜，難的是如何從海量數據中選取你想要的信息，其關鍵還在于數據思維的培養。