数据可视化技能图谱：SQL+Tableau+Echarts

Posted 2021-04-28 数据化管理

“数据可视化” 

是一种使用技术手段表达数据分析师想法的艺术方式

大部分初学者理解的数据可视化≈画图表，这是十分“奶义务”的想法：

数据可视化是一个需要理解数据、数据结构、数据交互原理、数据表达逻辑的复杂工作。

在数据可视化之前，我们需要对原始数据进行大量的整理及精细化处理工作，这一步的技术平台首选数据库SQL。

除了一般图表，数据可视化有两个方向很值得去尝试：商业智能BI与复杂交互式图表。

所以在这儿我推荐一个数据可视化的技能路线：

接下去将以“双十一美妆数据价值挖掘”为案例，分点来介绍SQL、Tableau、Echart。

• 为什么很多数据类岗位都要求求职者具备SQL技能？

互联网公司每天都需要处理大量数据，这些数据不可能都存储在某个人的PC上。在这种情况下，方便协同工作的数据库SQL成为通用的数据管理平台。

比如我们来看一个例子 ：

“双十一美妆数据价值挖掘”

在数据可视化之前，我们需要对数据进行大量的处理工作，以“双十一淘宝订单数据”为例。

其数据量为27000+，包括7个原始字段：

下图演示的是使用最强大的开源数据库PostgreSQL处理数据的流程（演示是在Sublime中书写SQL语句，在psql中执行代码）：

• 创建数据库并导入csv数据

• 查看并删除相关缺失值

• 列明修改及计算双十一商品打折折扣力度

以上数据整理工作也可以在excel中完成，步骤将会包括数据筛选、数据透视、Vlookup连接数据等，期间你面临着灰屏、死机、程序跳出未保存等各种风险。总结来说，在企业级的数据量处理中，excel是不行的。

对于SQL，处理几万条乃至更大体量的数据，效率都是非常高，并且代码不长，易于理解。

回到可视化，SQL作为数据可视化工作的第一步，完成了数据管理及清洗工作。

接下来我们来看看另外两条路：用商业智能BI做数据商业价值挖掘 or 用交互式图表表达数据内容。

• Tableau —— 最好用的商业智能工具平台！

如果你是一名市场数据分析师:需要分析产品销量、地区排名、供需关系

或者是一名用户研究分析师:需要了解客户画像、用户组成、用户习惯

亦或是一名产品运营分析师:关注在线人数、用户日活、活动反馈

你都经常需要做一件事——向你的同事、老板、甲方表达你的研究成果。

这个时候商业智能BI是你最好的选择。

商业智能BI是目前各大公司常用的数据工作和数据可视化平台。它可以将数据进行快速准确的整合，并提供出结果图表及决策依据，辅助决策。

而对于BI，目前最主流的工具平台就是Tableau，其部署速度快，支持R/Python/JS等，目前也有免费开源版本Tableau Public，且均支持win和os系统。

接着上面的“淘宝双十一数据案例”，该数据在清洗后，一共有19个品牌3196个商品，那么如果想了解不同品牌在双十一的营销手段（如“最大打折力度”、“销售相关KPI指数”），可以通过Tableau来创建以下仪表盘：

• 核心指标及KPI框架设计
  

• 相关图表制作
  

• 仪表盘设计及结果呈现

BI可以解决大部分可视化业务的需求，但它始终是既定好的图表，只能优化组合，无法自由创作。数据可视化作为一种表达艺术，自然有更自由的工具和更有趣的表达方式，比如用Echarts制作复杂交互图表！

• Echarts —— 用一张图来讲故事

复杂交互图表是一种蕴含更大体量数据及更复杂数据结构的可视化，可以使读者和可视化图表之间有更好的互动。其形式包括地理空间可视化、层次关系网络可视化、基于时间的多图表可视化等等。

使用Echarts的工作流可以简单概括为：使用SQL将数据处理成合适的格式（这个格式称为JSON），再读懂echarts图表中的JavaScript参数，修改对应参数并加载JSON数据，实现可视化效果。

还是以"双十的数据"为例，我们通过修改现有案例的参数来绘制一个交互式图表：

• 寻找模板及参数查阅

• SQL处理数据

• 代码配置及可视化图表呈现

最终的图表内容中，横坐标是双十一前后10天的日期节点，我们选择了三个品牌来展示不同商品的价格变化趋势，通过图表互动，也可以看到三个品牌在双十一期的打折率、价格和营销策略的区别：

• 打折思路：双十一当天最低价，之后涨价但少于双十一前价格

• 妮维雅产品价格区间主要在100-200元之间；相宜本草产品价格区80-400之间；自然堂产品价格区间较分散

看到这儿，可能很多小伙伴儿会有疑问，上述的所有技能能够从零学起吗？

答案肯定是的！学习上述技能只需从一次“要动手、有目标、有答疑”的7天免费课程开始！

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直播大纲：

• 第一步，用SQL代替Excel

• 以商业智能为主的数据挖掘方法论

• 交互图表的优势在哪里？

• SQL+Tableau+Echarts技能体系详解

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