年薪 50 万，程序员学会这个技能有多吃香？-优快云博客

优秀的数据可视化报告 —— 会说话！
数据可视化是让数据通过视觉形式使 信息更容易被看到 ，让数据 内容更容易被理解 ，让数据 结论更容易被记忆 。可我们在做数据报告图表时总是 一顿操作猛如虎，一看图表实在土 ！
职场人最大的痛莫过于时间花了工作没完成，数据可视化这件事尤其如此。当然并非所有人都具备出色的数据可视化能力，能做出精准、炫酷的可视化报告。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有…今天小编决定拿出一大波 反面教材 ，狠狠吐槽一番！
🙅‍♂️案例一：细节决定效果

图表曲线与柱形图交叠，不易读取。
没有标明交易额单位。
交错复杂的数据呈现，美观度欠佳。

（点击查看大图）

优化思路

首先文字叙述上年环比比同比更加准确。
在标题处说明交易额的单位。
对 2019 年的预测数据做透明度处理。
去掉了多余的刻度线， 增加图例 。

（点击查看大图）

需注意：

对副轴的刻度线处理，抬高同比增长率的曲线，使读者更加易读。详情见下图。

（点击查看大图）

🙅‍♂️案例二：让设计服务于数据

增长趋势仿佛过眼烟云，根本看不出来。
对比曲线毫无存在感，让人不知所云。
原文中提及了各渠道流量信息，但是图表中并没有呈现。

（点击查看大图）

优化思路

从统一纯色填充换成同色系由浅到深的渐变，凸显增长趋势。
将单一的曲线换成上升箭头。
文字叙述中有流量渠道信息，可以增加一个簇状图体现不同渠道流量占比。

（流量占比图）

🙅‍♂️案例三：准确才能有效

图表有限的空间内堆积了大量的信息，让人短时间内无法从图表中获取有效的信息。
双 11 市场销售额里只呈现了天猫和京东的占比折线图，让人误以为销售渠道只有二者。

（点击查看大图）

优化思路

原文内容更多的是 15-18 年天猫和京东的双十一销售额占比，所以呈现核心数据即可，其它数据可以适当舍弃。
原折线图和整体市场的销售额占比放在一起，给人一种天猫 + 京东即全部的错觉。所以我们直接放弃了市场销售额的柱状图，如果需要可以另作一个图。
用色块突出 1% 这个整体占比。

需注意：

很多人一想到占比就会用饼状图。但是比例非常小的情况下，如果选用饼图，则看不见我们想要的主体，选用柱状图呈现则更加直观。附上不科学的饼图对比。

🙅‍♂️案例四：对比冲击更抓人下图的图表表现形式， 没能将各个关键指标突出 ，不能更好的把原文中重要的信息表达出来，便于读者捕捉。
（点击查看大图）优化思路

有时候我们可以大胆放弃传统图表。
这篇文案更多的是想凸显各个重要的 KPI 指标。所以利用淘宝主题色将关键数值放大做突出处理。
在最重要的复合增长率卡片上做一个简化的趋势面积折现背景。

合理的字体排版不但使内容能够简单且清晰地展现出来，画面和信息，都有了 层级引导关系 。用 视觉手段 将各模块内容区分开，使各模块数据明确展示，便于阅读。同时也有利于视觉效果的增强，使其更加具有美观性。以 冲击性 吸引用户眼球，引导用户的浏览顺序，让用户快速感知到产品，获取有效信息。以上这些问题，相信很多朋友做数据分析报告的过程中都会遇到。词不达意、数据与图形不匹配、图表配色不科学、图形使用不合理 等，让最终的数据分析报告看起来 “惨不忍睹”。

这里给大家分享一份Python全套学习资料，包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等，都是我自己学习时整理的，希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助！

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

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② 路线对应学习视频

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③练习题

每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！
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因篇幅有限，仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

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3️⃣Python工具包+项目源码合集

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②Python实战案例

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