现今社会，“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城：外行人看光鲜，内行人看心酸。数据分析这个行业，近几年不断有人涌入，也有人并不看好。

对于想转行，尤其是30岁以后想转行数据分析岗的伙伴而言，了解行业的发展趋势、掌握行业入门技能非常有必要。

数据分析需要掌握的技能和知识点不少，但如果非要选择一个技能，我认为是数据可视化能力。

数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。它包括图表、图形、信息图、动画和其他有助于简化数据的元素。其目的在于以一种易于理解并吸引受众的方式呈现复杂的数据，让用户更容易识别数据中的模式、趋势、异常值，从而更好的分析数据。

1、数据可视化的优势

相比于冗长的文字描述，可视化的数据图表能让各类信息一目了然地呈现出来。数据可视化图表在增强信息传达效率，帮助我们在瞬间抓住受众的注意力方面功不可没。

首先，能突出变化发展趋势。例如，在展示年度销售数据时，一个简洁的柱状图可以清晰地对比各季度销售额的高低，让观众一眼就能看出销售趋势，而无需花费时间去解读繁琐的表格数据。

其次，能精准突出关键信息。通过精心设计的图表，能非常好地突出关键信息。如折线图展示时间序列数据的变化趋势、饼图呈现各部分占总体的比例关系等，能够将数据中的关键信息和潜在规律直观地呈现出来。这有助于决策者快速聚焦重点，发现问题或机会。

再次，能提高分析表达效率。提升数据的可理解性对于非专业人士或数据素养较低的受众，复杂的数据表格可能晦涩难懂。而图表可视化模板以图形化的方式呈现数据，使信息更易于理解和消化，降低了数据理解的门槛，促进了信息的广泛传播与共享。

2、做好数据可视化基本步骤

如何将复杂的数据变得更直观，帮助用户从海量信息中提取出关键信息?这是数据分析最基本的要求，而数据可视化能很好地解决这个问题。

1.明确目标和受众群体

深入了解受众是谁，他们的知识水平、技术专长以及期望和目标。基于这些信息，采用适当的格式和设计来呈现数据。

2.保持可视化的简单性

设计数据可视化时，简单性至关重要，整体信息应该非常清晰，没有任何混乱。

删除对受众没有意义的信息。在数据如此丰富的时代，我们必须对展示的内容进行筛选。任何不能强化数据观点的内容都应该从可视化中删除。

减少不必要的设计元素。不需要添加额外的设计元素(如3D元素)来丰富可视化，虽然它看起来很高端，但并不直观易懂。

保持风格的统一性。实施醒目且一致的配色方案、清晰且大小合适的字体，同时利用空白、网格和边距来组织页面布局。大标题、图例和标签也有助于更清楚地解释内容。

3.选择正确的图表类型

不同的数据适合不同的图表类型。例如，折线图是显示趋势的首选，散点图用于揭示关系和相关性，而饼图或圆环图则常用于显示百分比。

根据数据的特性选择合适的图表类型，能够更好地突出数据的重点。

柱状图：适合比较不同类别的数据。

折线图：适合展示时间序列数据的变化趋势。

散点图：用于展示两个变量之间的关系。

热力图：适合展示数据的密度或集中程度。

仪表盘：综合展示多个关键指标，便于快速了解整体情况。

4.使用文本和标签强化信息

文本在数据可视化中起着重要的补充作用。它包括标签、简短说明段落、标题、图例等形式。但是要注意，无论何时，文本都应服务于提升数据解读的清晰度，而不是分散对数据本身的注意力。

5.引入新一代数据可视化工具

除自己创建数据可视化外，我们还可以考虑引入新一代数据可视化分析工具，它不仅提供了可视化，还集成了数据分析功能，可以有效帮助用户更深入的进行数据探索和洞察。

数据可视化操作步骤并不复杂，难的是如何从海量数据中选取你想要的信息，其关键还在于数据思维的培养。