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数据可视化最容易掉进的三大误区,看看你有没有踩过!
2021-04-01 15:43:20

数据分析能力逐渐成为职场通用技能之一,「对数据敏感,较强的数据分析能力」也经常在各大公司的招聘岗位需求中出现。

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不仅是数据分析专业人员,运营、产品、市场等各个岗位都需要掌握一定的数据能力,但是在刚刚开始入手时,很容易掉进误区中,影响工作效率的同时,也发挥不出数据分析真正的作用。

接下来分享下数据可视化最容易掉进的三大误区,大家一起避免下吧!

误区一:过度可视化

可视化最重要的优点就是直观、美观,所以为了数据展示,会出现所有数据都想法设法可视化的情况。

但是可视化的目的是为了表达数据,所以遵循数据逻辑,展示数据问题才是最重要的,不是所有数据都必须做成炫酷图表

示例

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这个图表给人的感受就是不清楚作者要表达什么。根据文字可以看到是不同渠道的阅读情况,选择了雷达图,但是实际数据又看不清楚问题

对于这样的情况,提前了解数据特点,选择合适的图表展示,不强求选择炫酷的图表才是最正确的。

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建议:



1、明确可视化分析的目的之后再做图,不强求可视化

2、了解熟悉各类图表的适用场景和范围,例如柱形图更适合分类数据,折线图更适合时间变化维度,占比类适合选择饼图等等

3、避免将图表做的太复杂或者太简单,关注受众的感受


误区二:显示所有数据

对于受众来说,并不在乎我们做分析使用了多大的数据集、处理了多少数据,他们希望的是从数据可视化报告中看到数据问题,问题原因的探索。所以在可视化报告中,我们不需要展示所有的数据信息,删繁就简,保留最有价值的数据信息。

示例:

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这个图表给人的感受就是看不清,不清楚到底要表达什么。表面上看是按照时间和项目2个维度看数据的变化,实际由于数据量在不同时间上和项目上差别很大,导致表达不清。

建议:

提前了解数据情况,对于数据进行筛选清洗,保留有价值的数据部分,清晰展现数据问题。



误区三:只会展示不会分析

很多同学在刚开始时,对可视化的理解都是把数据转化成图表就可以了,但是数据分析的过程中,通过可视化的形式,对数据进行对比、细分等,得出问题及原因,寻求解决方法才是重要的

示例:

分析要求:对今年第一季度销售情况进行分析

错误示例:

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示例中,根据分析要求和数据情况,对目前的销量、订单等情况做了展示,很清晰直观,但是并没有针对销量的变化等做出深入的分析,老板看了肯定想问“所以呢?然后呢?”

只展示不分析的数据报告,基本等于没用?‍

建议:

1、增加同环比、细分对比等分析图表

 例如,订单量的同环比情况,新老用户对比,复购情况等,从数据变化的原因入手

2、掌握常用数据分析方法:5W2H、细分分析、画像分析、漏斗分析等等,帮助自己深入发现数据问题

3、熟悉业务,从产品、运营、渠道、用户、利润几大方面详细了解业务逻辑,这样分析的时候就可以以业务为导向

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例如,使用常用的数据分析工具BDP个人版的同环比功能,一目了然的看出重要数据的增长变化

image.png

利用漏斗分析,了解转化率,确定转化过程中的问题等等。

总结

数据可视化作为目前最火的职场技能之一,很多小伙伴都开始入手学习尝试,掌握方法论和技巧的同时,避免踩坑,让数据更好的服务于工作,才是最重要的!

-END-


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6. 传播封建迷信,主要表现为:
    1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
    2)求推荐算命看相大师;
    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
    4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;


7. 文章标题党,主要表现为:
    1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
    2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
    3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。


8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
    1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
    2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
    5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序


9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
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