国外数据分析研究生，大学生的数据可视化

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一、excel数据可视化及分析常用函数？

1. Vlookup函数的使用方法

公式：=VLOOKUP(D2,A2:B5,2,FALSE)

公式解释：

第一参数为查找的值，这里为橙子所在位置，D2

第二参数为数据区域，这里为单价表区域，A2:B5

第三参数为查找值在数据区域的第几列，所以这里为2

第四参数为精确匹配，所以为false

2. 身份证号快速提取出生日期

公式：=TEXT(MID(B2,7,8),"0-00-00")

公式解释：

利用mid函数在身份证号码中提取出生日期，利用text函数将格式设置为日期格式

mid函数的用语法为：=mid（要提取的字符串你，从第几位开始提取，提取多少位）

在这里我们将公式设置为MID(B2,7,8)，就是从身份证的第七位开始提取，提取8位，然后我们使用text函数设置显示格式就好了

3. 身份证号快速提取性别

公式：=IF(MOD(MID(B2,17,1),2)=1,"男","女")

公式解释

先使用mid函数提取身份证号码倒数第二位，当倒数第二是奇数性别为男，偶数性别为女，最后利用mod求奇偶，最后利用if函数判断

二、powerbi数据分析可视化怎么做？

Power BI 是一款流行的数据分析和可视化工具，用于帮助用户快速分析和可视化数据。以下是 Power BI 数据分析可视化的一般流程：

1. 连接数据源：使用 Power BI Desktop 连接数据源，可以从 Excel、CRM、Azure、Salesforce 等地方导入数据。

2. 创建数据模型：在 Power BI Desktop 中，您可以使用 Power Query 和 Power Pivot 工具来模型化和转换数据。模型化数据时，应考虑维度、事实表和关系。

3. 创建视觉元素：使用 Power BI Desktop 创建各种可视化元素，如仪表盘、图表、矩阵等，可以通过拖拽数据字段到可视化元素上来实现。

4. 添加互动功能：可以为可视化元素添加交互式控件，如下拉菜单、滑块等，以便用户可以自己控制和筛选数据。

5. 发布与分享：完成后，可以将 Power BI 报告发布到 Power BI 服务中，分享给其他人或将其嵌入到其他应用程序中。

可以使用一些 Power BI Desktop 中内置的样式和图表来创建数据可视化，也可以根据需求自己设计样式。Power BI 可以根据不同的数据类型和分析需求，选择合适的分析方法和可视化方式，为用户提供直观、简明的数据报告。

三、数据分析常用的可视化方法包括？

数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息。可视化是一个强大的工具，可以帮助我们理解和解释数据。以下是一些常见的数据分析可视化方法：

1. 柱状图和条形图：柱状图和条形图是最常见的数据可视化方法，可以用来比较不同类别的数据。例如，可以使用它们来比较不同产品的销售额。

2. 折线图和趋势线：折线图可以用来显示数据随时间的变化趋势。趋势线则可以用来预测未来的数据趋势。

3. 饼图和环形图：饼图和环形图可以用来显示数据的比例。例如，可以使用它们来表示各个部分在整体中的占比。

4. 散点图和气泡图：散点图和气泡图可以用来显示两个变量之间的关系。例如，可以使用它们来查看两个变量之间的相关性。

5. 箱线图：箱线图可以用来显示数据的分布和异常值。例如，可以使用它们来查看数据的中位数、四分位数和异常值。

6. 热力图和地图：热力图和地图可以用来显示数据的地理分布。例如，可以使用它们来查看不同地区的销售额。

7. 树形图和热力图：树形图和热力图都可以用来显示多个类别之间的关系。例如，可以使用它们来查看不同产品类别的销售额分布。

8. 词云图：词云图可以用来显示文本数据中的关键词。例如，可以使用它们来查看新闻文章中的主要观点。

每种可视化方法都有其特定的用途，选择哪种可视化方法取决于你要解决的问题和你的数据。同时，为了确保可视化的有效性，需要对数据进行适当的预处理，如清洗、标准化和转换等。

四、数据分析可视化图表工具推荐？

推荐数据分析可视化图表工具有：Tableau，ECharts，FineBI，QlikSense，QlikView，DataFocus等。

数据分析可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

五、房地产数据分析怎么让它数据可视化？

分析原始数据 数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。

六、好用的数据分析工具（软件）？要能做数据可视化？

实用的数据可视化分析软件需要做到以下几点：1、产品足够稳定避免出现数据连接中断，数据显示错乱等问题。企业数据多且杂，一旦出现了数据错乱将会是一个巨大的工作负担。你或许要花上比之前多好几倍的时间进行补救。2、具备实时分析功能企业的发展是争分夺秒的，市场随时在变化，决策随时需要调整，因此若能保证数据实时性，能够处理大数据量。对企业的经营来说将会是一大助力。3、样式要求较高报告毕竟是给上司层看的，简洁明了的样式不仅能让人心上愉悦，也更容易让人一眼看到突出的重点，让看报告的人快速了解数据，做出科学决策。4、同时支持电脑端、移动端等多型号的终端设备自适应任意终端伴随而来的是企业办公的多元化,企业的管理也要突破时间和空间的限制,随时随地地查看企业运营状况,及时作出分析脱离电脑端限制，能实现移动端实时监测查阅数据。毕竟对许多企业高层来说，若是在路上也能随时查阅实时数据，掌握企业经营动态变化，将使工作更高效。5、支持多种数据源有些公司需要处理多种不同的数据源，因此如果数据分析软件能支持多种数据源，处理数据将更加高效便捷。6、数据挖掘需求通过预测数据变化趋势，以起到对相关政策下达的导向作用，并对后续政策实施的导向作用。7、自动识别功能也就是能够适度识别关键数据的错误并进行标记。使用的数据正确了才能提供科学数据支持。这是很重要的一点。8、操作简单方便数据可视化分析软件本身就是为了提高企业数据分析效率，为决策提供科学数据支撑而诞生的。因此在使用方面，为了保证其高效，要求其操作简单方便。奥威推出采用ZUI新的前后端技术的大数据可视化分析软件(OurwayBI)，更快更强更酷，独有的内存OLAP，轻松完成分析模型创建，高性能百亿数据分析秒级响应，基于H5，一次开发，自适应设备，优化极致移动体验，集合任意业务系统数据，打破信息孤岛，实现企业内部数据的打通和共享。拖曳式操作，业务员也可以快速上手。经过数十年的发展，商业智能BI如OurwayBI已经发展地比较完善，功能齐全、稳定性高、运行速度快、操作方便简单，同时支持电脑端、移动端等多型号的终端设备以及多种数据源。

七、人口数据分析与可视化的原理？

用可视化数据分析工具来解决呗。 拿我的制造业来说吧！商业智能数据可视化分析系统（OurwayBI）通过自由钻取技术，根据数据人员给出的维度字段组合，从不同报表中迅速调取相关数据，进行智能数据分析后直接以可视化报表的方式呈现在数据人员面前。

只需简单的几步，不同主题的智能可视化分析报表就都一一罗列在眼前，浏览者还可根据需要任意更改维度字段组合，从而得到自身所需的智能数据可视化分析报表。

DataHunter吧 分析这块可以使用Data Analytics，属于给业务人员的分析工具，比Excel简单，出图快，一般拖拽就可以生成相关图表，基本不需要配置，也有联动过滤、自由钻取等功能。

可视化与展示这块，借助Data MAX，组件比较丰富，能够比较酷炫的展示出来。

八、可视化数据分析图表模板怎么改？

要改变可视化数据分析图表模板，可以按照以下步骤进行：

1. 打开图表模板并选择要修改的图表类型。

2. 根据需要修改标题、标签、数据、颜色、字体和其他样式选项。

3. 更改数据源或导入新数据源，以更新和重新排列现有数据。

4. 添加图表元素，例如图例、网格线、注释和参考线。

5. 调整图表布局，例如图表大小和比例，以适应不同的屏幕或输出格式。

6. 预览并保存修改，以便随时进行调整或复用。 

注意：在修改可视化数据分析图表模板时，应确保数据的准确性和一致性，并使用清晰的语言和视觉元素来传达数据的含义和见解。同时，要避免使用过于复杂或难以理解的图表类型或样式，以便读者轻松地理解和使用这些图表。

九、数据可视化的数据来源？

数据可视化一般会经历几步：数据采集，数据ETL清洗加工，数据分析处理，数据挖掘，一般会存到数据仓库中，再到数据可视化展示。一般数据的来源有2种途径获取：

1.内部数据采集：

指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。如果要分析用户的行为数据、APP的使用情况，还需要一部分行为日志数据，这个时候就需要用「埋点」这种方法来进行APP或Web的数据采集。

2.外部数据采集：

指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据，具体目的包括，获取竞品的数据、获取官方机构官网公布的一些行业数据等。获取外部数据，通常采用的数据采集方法为「网络爬虫」。

十、商业智能数据分析及可视化初步是什么？

商业智能数据分析及可视化是指通过商业智能工具对企业各项数据进行收集、分析、处理和可视化呈现，以便企业管理人员获取业务洞察和决策支持，从而提高企业业务水平和效率。

具体来说，商业智能数据分析及可视化工作包括以下几个方面：

1. 数据收集和清洗：通过各种数据源收集企业内部和外部的各种数据，包括销售数据、用户行为数据、财务数据等等，并进行清洗和处理，以消除数据噪声和异常值。

2. 数据分析和挖掘：通过数据挖掘、统计分析、机器学习等技术对数据进行分析和挖掘，以发现数据之间的关联性、趋势性等等规律。

3. 可视化展现：通过数据可视化工具，将分析结果进行可视化呈现，方便管理人员快速获取业务洞察和决策支持。常见的可视化工具有Tableau、Power BI、QlikView等。

4. 数据报告和分享：将数据分析和挖掘的结果以报告的形式呈现，并与其他团队成员进行分享和讨论，以便更好地推动企业业务发展。

商业智能数据分析及可视化工作是企业管理决策的重要环节，能够帮助企业管理人员更好地了解业务状况和趋势，洞察客户需求和市场变化，做出更准确、更有洞察力的决策，进而提高企业业务水平和效率。

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