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大数据的到来，各行各业每天都会产生很多数据，也需要分析和使用这些数据，因此数据分析成为了求职、工作中不可或缺的能力。
而数据可视化是数据分析中的一个必备技能。今天CareerTu就和大家详细介绍数据可视化！
数据可视化是什么及其作用
数据可视化实际上意味着什么？对笔者来说，它是数据中发现的图形表示。可视化可以有效地沟通，并引导用户探索得出结论。
笔者是数据可视化的核心人物。可视化使笔者可以从数据中构思出故事，并创建全面的展示。数据可视化是更重要的技能之一，因为它不仅仅反映最终的结果，还能理解并学习数据及数据的脆弱性。
把事物形象地描绘出来总是好的；真正的价值已经确立和理解了。创建可视化时，肯定会得到有意义的信息，令人惊讶的是，这些信息竟然可以影响系统。
直方图、条形图、饼图、散点图、折线图、时间序列图、关系图、热图、地理图、三维图以及一长串可用于数据的可视化列表。
而数据可视化能为数据科学带来这些：
为强大的观点绘制数据
确定未知变量之间的关系
可视化需要关注或需要改进的领域
确定影响客户行为的因素
了解将哪些产品放在哪里
显示来自新闻、关系、网站、社交媒体的趋势
可视化信息量
客户报告、员工绩效、季度销售映射
针对用户群体设计营销策略
数据可视化的工具及为什么用Python做可视化
一些流行的数据可视化工具包括：Tableau、PowerBI、QlikView、谷歌分析（用于网络）、微软Excel、Plotly、融合图表、SAS…
Tableau和PowerBI都很类似，但最大的缺点在于要收费，且仅支持数据可视化工具和简单的数据分析。而Excel不建议大家花大量时间学习。
因此Python其实是新手小白最好入手的一门编程语言，且用Python做数据可视化可方便后续对数据利用的扩展，比如使用数据建立新的特征，使用数据进行建模预测未来等等。
如何用Python做数据可视化
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用Python做数据可视化
你能学到什么
各种可视化视图及应用场景
用python做可视化的常用包：seaborn、matplotlib、plotly
一个完整的数据可视化报告的流程都由哪些部分组成
适合人群
数据分析小白同学或相关从业者
市场营销、运营、产品、销售从业者
想要使用数据的中小企业相关负责人
课程内容
Section 1
什么是数据可视化
数据可视化的定义
数据可视化在实际工作上的运用
Section 2
各种可视化视图及应用场景
折线图、散点图、条形图、饼状图、文字云、箱形图、热力图等视图
房价趋势、销量分布、人群占比、文字频率等场景
Section 3
用Python做数据可视化
matplotlib 标准的统计视图
seaborn 五彩冰纷的图表
plotly交互式图表
Section 4
完整的数据可视化报告的流程都由哪些部分组成
规划任务简介（formulating the brief）
处理数据（working with data）
建立编辑思维（establishing your editorial thinking）
开发设计呈现方案（developing the design solution）
课程导师
Cathy小红书数据分析博主
不久前毕业于University College London的商业分析硕士，无缝衔接拿到阿里巴巴数据开发岗暑期实习与转正Offer。现任阿里巴巴某电商产品的数据开发，负责数据智能营销的数据分析+算法的工作，达到提高数据的利用价值、减少运营人效的目的，并通过数据智能营销产品为平台直接带来购买转化率的提升。
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