数据分析图表怎么做？数据分析图表制作方法

   在你知道数据分析图表怎么做吗？数据分析图表制作方法有哪些呢？大部分转行数据分析的同学都是从数据可视化开始，这是数据分析最直接、最有效的体现，但是在现实工作环境中，很多人都过于重视数据的可视化，只注重基于已有数据的可视化，而不注重以图表的形式来表现数据，这与做数据可视化的初衷背道而驰。接下来小编就给大家带来数据分析图表怎么做？数据分析图表制作方法的相关介绍，一起来看看吧。

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数据分析图表怎么做？

一、数据分析图表怎么做？数据分析图表制作方法

明确你的受众

   明确你的受众是进行数据呈现的第一步，不同的人所关注的重点不同，一套报表难以适合所有的业务场景，也就难以满足所有人的需求。所以明确受众很重要，知道受众所关心的东西，将其所关心的东西呈现出来，与受众产生共鸣，共鸣的产生意味着价值的发现甚至优化方向的确定。多数场景下，受众的认可是判断图表价值的唯一标准。

确定想呈现的结论，自信的表达

   每次的图表展示本质上来讲就是在贩卖你的方案，进行图表展示前需要了解观众的诉求以及要去呈现的结论。其实图表的展示过程就是一个说服的过程，而图表就是你的论据和强有力的支撑。能否说服对方，取决于结论的可靠性，图表的形式只是决定了听众接受的速度。过往听过很多数据分析报告，有相当一部分表达者表现出明显的不自信，卖笑般讨好听众，处于一种不对等的地位。这种情况的产生很大因素就是结论的模糊和不确定性，连自己都不知道要表达什么，怎么能指望别人听得懂，听得进去。所以在进行表达时，有两点必须是清晰的：

明确想表达的内容框架

   图表的设计一定要有清晰的提纲和明确的故事线。将数据内容讲出一条完整的故事线，能够很好地吸引听众注意力，否则的话极易造成听众不知道在表达什么，逻辑混乱，毫无章法。

结论的输出要有严密的逻辑支撑

   说服别人，是要让人觉得有言之有理，而“理”则是指论据充分，逻辑合理，否则一旦结论被挑战，听众的印象首先就会大打折扣，从而对后续一系列的结论都抱有怀疑的态度。一旦被打上不靠谱的标签，这样的因素是很难抹掉和重新建立的。逻辑的支撑，要么可以通过各类定性或定量的方法进行推理，如果数学定理的推理一样，有演绎法，归纳法等等。

选择合适你的图表

   当前各类可视化工具的出现及优化极大丰富了图表的表现形式，不管是先前经典的各类线图，柱形图，都可以原有图形基础上进行元素的添加，增加维度，增加动态等等，都可以使图表更丰富，更形象。

合适的工具可以为你的图表锦上添花

   当前图表表达的工具也是百花齐放，从易到难，最基础的Excel也是配了越来越多的可选图形，而且还可以安装各类插件，像power map，可以直接进行地图的生成。

   专业的可视化工具，经典的就是Tableau,tableau的优点是操作简单，易上手，由易到难，适合不同的段位水平。而且处理数据量大，弥补了Excel无法处理大数据的短板。除此之外，还有很多国产的可视化工具，典型的像Fine BI，power BI等，比较适合中国人的表达方式，通常被称作中国式报表，内容丰富，上手也很快。

   此外更专业一些的则是Python，R之类的开源工具，可以根据需要生成各类可视化图像，对于Python，还有很多有用的数据包想pycharts之类，图形表达非常绚丽。

   图表数据基本都属于统计范围，所以还有一系列的专业统计软件，像JMP，SPSS，SAS等等，这类的软件生成的图形专业度高，推荐大家使用。

二、数据分析图表的常见类型

柱状图

特点：一般展现分组数据，直观展示各组数据差异，例如常见以每周，每月，或者不同客户端划分为轴的数据。

折线图

特点：重点展现数据的变化趋势，常见以时间为轴，展示时间下的数据趋势。

饼状图

特点：不注重数据明细，强调数据中各项占总体的百分比，或者分布情况，注重模块模块之间的对比。

漏斗图

特点：强调数据之间的转化关系和递进规律，经典常见就是用户浏览量，点击量，到订单支付数量。

组合图

特点：多种基础图表组合，某些特殊业务数据，需要结合两种图或者更多种图表，强调装载该业务报表的关键组合信息。

   其实数据分析方法有很多，数据分析图表的类型也有很多，关键是挑选到适合自己的。以上就是小编为大家带来的数据分析图表怎么做、数据分析图表制作方法的相关介绍，希望对您有帮助。