产品岗、数据岗、运维岗的同学们看过来
工作中可能经常遇到：自己辛辛苦苦、加班加点、没日没夜做出来的数据分析报告交到大boss手上，结果没人看得懂，全程黑人问号脸。
原因就是，自己埋头苦干做出来的数据分析结果，没有用一种能够让别人一目了然、清晰明了的呈现方式展示出来，更缺少交互，这样努力相当于“全白费”。
数据可视化
数据可视化就是将数据转换成易读、易懂、易操作的图或表等，以一种简洁明了、通俗易懂的方式展现和呈现数据。
利用“可视化”的方式，庞杂的大数据通过图形化的手段，能够为工作带来：
- 1、直观地展现到决策者面前，准确高效，简洁全面地传递某种信息；
- 2、使用户与复杂数据的交互变得更容易理解，降低分析的门槛。
- 3、好的数据可视化，还能帮我们发现某种规律和特征，挖掘数据背后的更大价值。
所谓的数据分析能力，不只是获取数据、清洗数据、数据建模、数据统计等操作方法。更重要的是用可视化图表阐述复杂的数据问题，得出有效结论，给决策提供有力支持。
数据可视化分析-统计学知识点
- “集中趋势”：通过平均值反映不同维度水平下对某个指标的影响。
- “离散趋势”：方差越大，数据越分散，越不稳定。
- “对比的艺术”：把数据量化成统一的指标与参照物进行对比，即可展现出好坏与差距。
数据聚合
| 名称 | 含义 |
|---|---|
| 总和 | 一组数据值得总和 |
| 计数 | 一组数据值的个数 |
| 唯一计数 | 一组数据值（非重复）的个数 |
| 第一个 | 一组数据值中第一个数值 |
| 最后一个 | 一组数据值中最后一个数值 |
| 平均值 | 一组数据值的平均值 |
| 最大值 | 一组数据值中最大的数值 |
| 最小值 | 一组数据值中最小的数值 |
| 极差 | 一组数据值中最大减去最小的数值 |
| 下四分位 | 一组数据值按照从小到大的顺序，第25%位置的数值 |
| 上四分位 | 一组数据值按照从小到大的顺序，第75%位置的数值 |
| 中位数 | 一组数据值按照从小到大的顺序，第50%位置的数值 |
| 总方差 | 一组数据中各数值与其算数平均数离差平方和的数值 |
| 标准差 | 总方差的平方根数值 |
| 众数 | 一组数据出现频率次数最多的数值 |
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数据大屏
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