数据可视化是鸡肋技能？啪啪打脸！

如果你的答案是肯定的，我判断你很有可能还在数据可视化学习的初级阶段。

下面请我的好友小团现身说法：

大家好，我是小团，是数据原创自媒体 “城市数据团”众多数据分析师之一，目前主要担任数据可视化的工作。

大概一年前我的答案也是肯定的。数据可视化虽然可以做酷炫的图，和数据获取和数据挖掘分析比起来没那么重要，毕竟数据都没有也不会清洗谈什么数据可视化呢？只要有结论就行了。

直到我真正开始了数据工作，向一些没有任何数据技能基础的人（我们的甲方和我们的读者）输出数据结论，并讲好一个故事。我遇到了瓶颈。

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-数据可视化的瓶颈-

刚开始工作的时候，我总结过三大难点：

1. 做出来数据结论很多，写出来的内容却很没意思；
2. 无法跳脱出柱饼线的诅咒，又干又丑；
3. 沉浸在自己的世界，好不容易做出来的数据结论，却无法精准地表达

为此我曾很沮丧，以为是自己技能不够的问题，开始拼命自学新技能，但效果了了。

直到有一天我的老板大鹏提醒我说：小团，在做数据分析成果前，你的脑子里应该就想好了可视化成果的大概样子。可视化不是一种完结，它贯穿整个工作流，属于数据分析的一部分。从获取什么数据字段到评价哪些数据的关系，到最后呈现什么效果，讲什么故事，长什么样子，都是数据可视化工作者应该设计的事情。

大鹏继续说道：我经常听到小团你说自己“数感还行，美感没救”，但只见过你补数学补python补统计，从未见你拯救自己的美感学过什么。

你其实并不重视“美感”对可视化的作用，这样很容易一头扎进数据细节里自说自话。

数据可视化的作用有两个：

1、明理：揭示数据里的规律；

2、装逼：作出酷炫的图表。

过于明理会成为可视化不修边幅理工男，过于装逼会成为可视化浮夸渣男。你懂吗？

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-数据可视化的学习路径-

我说：道理我懂，但我不知道怎么做。

大鹏说到：总结起来就十个字：从整体思考，从细节做事。

从整体思考就是明确好数据可视化定位，计划数据可视化讲故事的方式。

比如你的工作场景是给一点数据基础都没有的甲方汇报，那么你首先要把你近期的研究筛选一遍，挑出重要的素材，计划一个小孩子都能听懂逻辑的故事，用大量的基础图表表达细节，用极个别的酷炫图表表达关键点。

简单的柱状图是大家最能快速接受的图表

而酷炫的图最能引起关注，让人观察思考

从细节做事就是根据每个场景正确使用每种可视化形式。

同样维度的数据，是否面积图比折线图更能说明问题（有更优的可视化方式）；地图是否更能说明问题；如果图表有交互性，是否能更有趣地表达观点。为了丰富可视化成果，是否需要了解不同的工具作用，比如echarts、D3、GIS、tableau、python等等……

数据可视化工具及主要用途一览

这是一个扩展自己技能的过程，却也要求可视化者以结果为导向工作。

为了实现脑中的设计，综合使用工具完成可视化。有时候完成一副图表并不是只有一种方式，但好的可视化者能很快知道使用什么样的工作流才能快速完成工作。