数据可视化常用工具推荐

数据可视化是将数据分析的结果以图形、表格等形式展示出来，这样能我们更加清晰、明了的理解分析结果、判断数据走势等，让没有进行过数据分析的人也能清楚的了解数据中所含有的规律、趋势等。下面小编将向大家介绍几种常用的数据可视化工具，分别是Excel、BI工具以及Python的库，一起来看看吧！

数据可视化常用工具

1、Excel

Excel是我们非常熟悉的办公软件，你可能不知道，Excel也能实现数据可视化，如果用法得当能做出非常酷炫的可视化效果，并且入手简单，适合初学者。PowerView和PowerMap是Excel里面比较高阶的数据可视化功能了，PowerMap其实就是我们说的三维地图，通过PowerView和PowerMap这两个区域，我们基本可以实现大部分的数据可视化内容了。下图是利用Excel绘制的2019年某超市产品每月销售额：

2、BI工具

BI（Business Intelligence）工具将数据分析人员从大量、简陋的数据图表分析中解放出来，采用商业智能报表工具实现美观清晰、模块化、动态更新的数据可视化展示，让管理层或决策者能够基于事实结果做决策。常见的BI工具有：PowerBI、Tableau、FineBI等，下面小编简单介绍一下PowerBI，帮助你更加方便的展示数据分析结果。

Power BI 是Microsoft公司自主研发发布的最新可视化工具，它结合了Power Query、Power Privot、Power View和Power Map等一系列工具的经验成果。最重要的是它可以将我们在Excel里的数据通过报表的形象呈现给用户，并且在Excel 2016和Office 365 Excel中都提供了Power BI插件。Power BI界面由报表编辑器、顶部导航栏和报表画布3个部分组成，通过这个3个部分我们可以轻松实现数据图、表的可视化展示。如下图所示：

3、Python库

Python在数据可视化方面有着独特的优势，越来越多的应用于数据分析，这得益于Python中丰富的数据分析库。Python中常用的数据分析相关的库有Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib、Seaborn，其中Numpy、Scipy主要负责科学计算，Pandas负责数据处理，Matplotlib、Seaborn负责数据可视化。比如说Matplotlib，它是一款非常流行的 Python 库，可以用来简单地创建数据可视化方案，我们可以通过它来画散点图、折线图、直方图、柱状图、箱形图等。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分，创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才就业趋势报告》

从排名来看，2022年1-4月各行业中高端人才平均年薪来看，人工智能行业中高端人才平均年薪最高，为31.04万元；金融行业中高端人才以27.69万元的平均年薪位居第二；通信、大数据行业中高端人才平均年薪分别为27.51万元、25.23万元，位列第三、第四；IT/互联网行业中高端人才平均年薪23.02万元，位列第七。

图表来源：《2022未来人才就业趋势报告》

如果你觉得很高，被平均了这样？那么打开Boss直聘，搜大数据工程师：

我们来做下数据分析：

薪资那一列都有一个最低薪资和最高薪资，我们通过不同城市来对比分析一下，发现北京的工资水平最高，最低为22k，最高为38k。

工作年限也是一个制约工资水平的很大因素，从图中可以看出，即使是刚毕业，也能达到一个11-20k的薪资范围。

而学历要求来说，大部分为本科，其次为大专和硕士，其他比较少，以至于在图中并没有显示出来。
企业对不同岗位的要求以3-5年的居多，企业当然是需要有一定工作经验的员工，但是在实际招聘中，如果你有项目经验，且理论知识没问题，企业也会放宽条件。

分析不同行业，我们发现，大数据岗位需求分布在各行各业，主要还是在计算机软件和互联网最多，也有可能是这个招聘软件决定的，毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主。

来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位，从这个超过15的数量来看，华为，腾讯，阿里，字节，这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的。

那么这些岗位都需要什么技能呢？Spark，Hadoop，数据仓库，Python，SQL，Mapreduce，Hbase等等

根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。

在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台