tableau数据可视化教程难不难 做数据可视化，需要用到哪些知识与技术？
做数据可视化，需要用到哪些知识与技术？
充当一名十年经验的咨询顾问，做过的项目里面难免会不属于一些数据可视化的需求和知识；而且毕业后于国内你的排名前10的某大学数学系，算是有一些还比较不错的基础。整理好帮一下忙问您的问题，供您参考。别外我的头条号“数据图每日看”会有定时公告一些数据可视化的案例和知识，记得关注。
这里我会从：1.什么是数据可视化、2.为什么数据可视化、3.怎摸做数据可视化、4.主流进阶路线、5.可视化技术与工具，总共五个方面来接触组建总共知识框架，针对性解释您的问题。
一、什么是数据可视化我不喜欢复制黏贴定义，我的简单的表达出就是：把（表格的行和列繁琐的数字）---变成---r26（非常直观的形象的一眼便知的容易理解的比较好看的）平面图或者立体图，甚至于是立体3D模型。
来张截图镇下场。和有些人准求无穷创新无限炫酷不同，我认为，可读性dstrok美观性gt创新性。
还有一个个分类，我总觉得都是比较好的：数据可视化当然是个涉及的范围的定义，还这个可以分为“信息图/数据图”-“Infographic”和“可视化”-“DataVisualization”两个方向，前者用于网站、期刊杂志等媒体，有社会大众传播需求；后者应用于商业/数据分析，应用于接受商业分析和决策支持。
二、为什么要做数据可视化数据可视化的直接目的：精准而迅速、简单啊又详细地传递信息和知识。
数据可视化的到了最后目的：数据可视化能够越深和强化受众这对数据的理解和记忆。为什么不呢？而且可视化能将绝对不可见的数据现象被转化为要知道的图形符号，能将错综复杂、看起来好像很难解释和关联的数据，建立起交流和关联，发现自己规律和特征，我得到更有商业价值的洞见和价值。
三、怎么做数据可视化基本，先不谈高阶的操作，只谈都差不多的流水不能操作。
是需要说信息图这类，这类偏设计，相对轻数据分析。可以说是设计/平面设计的延申子分类，和数据可视化的交叉的十字子分类。怎莫做呢：
1.弄明白能做的可视化的材料和数据的结构（至少是逻辑结构，相互对应/因果……，以时间轴来看的（比如说XX发展史和分析），以地区来看的（例如XX病各地发病率），以流程关系来看的（.例如XX转化率讲）。
2.选择风格，交易协议的主要内容调色板、字体、图标、标题等等，要从1）谁看，2）什么场合看，什么媒体传播，3）用什么设备看，手机和电脑差别，这三个方面来你选择风格。
-----------这些东西展开都能写专题文章了，请关注我，我会在7月份那一点地写下来。
3.重新收拾好材料，用设计者的思维。4.你选择适合的图表类型，参照下图。对比图？关系图？分类分组图？配对组合类型？分分钟的，如果没有对下图有疑问，多谢了评论或私信我沟通交流（我会闲着做个中文版，发布到我的头条号“数据图每日里看”，请关注）。
5.画纸上草图。理不清楚逻辑。
6.可以打开软件结束作图了。一般是Adobe全家桶、PowerPoint、Keynote、或则一些简单的前端套件。
这对真数据可视化这个都很紧张。毕竟更偏数据分析，商业分析和决策支持，因为做更灵活。但是也脱离得开200以内内容：积攒可以清洗数据、分析维度、弄明白目的（现状分析、原因/因果分析、预测模型）、后再建模、模型测试出来、洞察到结论然后再360优化模型修改密保、然后你选择适合的逻辑结构中,选择最合适的图表、形成完整可视化图表。甚至有一些相册的BI模型，是需要不断的输出和输入。这里牵涉到到Excel、BI工具软件、Python等等。四、十阶数据可视化有一位专家和我提过，数据可视化是整个数据分析业务的那个环节。在数据可视化之前，我们需要对原始数据并且彻底清洗去处理，SQL是具备工具，数据处理之后才是分析和可视化。于是回来了晋阶方向：商业智能BI与相册交互图表。
所以我，学好SQL，学商业智能BI工具和学习怎摸做日志交互图表。
五、数据可视化工具我推荐这个东西入门不用数学专家，但要蓝月帝国专家，必须有数学思维。
工具断的地有新的东西要学。
、D3.js、Three.js；和开发语言R、Python；
2.数据报表类：Excel和SQL，日常的报表制作，非常易学实用；
3.可视化BI类：比如Tableau（刚才被Salesforce收购了），更就地针对业务分析。
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tableau气泡图怎么分析？
一、初阶：维度和指标
初阶的图表简单明确，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提那就是将自己是需要呈现的指标，以当然的维度拆细，在坐标系中以可视化的呈现不出来。
(一)趋势图
趋势分析是最基础的图表分析，以及线图、柱状图、堆积而成图等多种形式。
线图可以不远处观察一个或是多个数据指标在不变动的趋势，也是可以依据必须与之前的周期进行同比分析。柱状图这个可以远处观察某一事件的变化趋势;要是将整体拆细也可以可以做成堆积图，同时仔细到部分所占比重及变化
(二)频数图
参照业务需求对指标明确的一定维度表格合并，对比不同组别的频数，以便日后分清。
(三)比重图
比重分析主要是利用了解差别部分占总体的比例。斜向比较比较，扇形图、弧形图这个可以满足的条件这类需求;横向分布比较好，百分比堆积起来图这个可以总是显示有所不同部分所占比例的趋势变化。
(四)表格
表格信息密密麻麻的，可以不同样的分析什么多维度、多指标数据，适合我对数据敏感的人群建议使用。
(五)其他图表
下面可以介绍的是气泡图，气泡图利用展示一个事件与多个维度之间的关系，如分析什么B端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。
除开上述最常见的一种的图表，还有一个散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不全部累述。
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