大厂年薪100万的可视化工程师,水平到底有多牛,看完我服了

2021-03-17 admin 未知
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在说如何成为一名数据可视化工程师之前,我想先说一个大的前提:对于前端、程序员等各种岗位而言,不要盲目地切入数据可视化这个领域,因为核心竞争力相对于来说不会很大,这只是锦上添花,并不会雪中送炭。

没有一个公司的老板,会专门招人来做可视化大屏,都是IT部门去搞定,再或者数据部门,这些都不是核心工作。

好了,说正题。

国内让我惊艳的可视化公司有如下几个:

  • 帆软 :应用很广,国内头部的数据分析公司
  • 阿里的datav: 仅仅做展现层,UI比较突出
  • 数字冰雹:可视化比较酷炫,可以集成

如果想成为可视化工程师,那这些公司的工具你总得体验过一遍吧。

总结下来,就是这3种能力:

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大家都知道公司数据非常多,尤其是互联网金融公司和地产公司,从周报、月报、季报到年终总结,其实都是对过去工作数据的归纳和总结的过程。

因此,很多人都被迫变成了处理数据的机器,而杂乱无章的数据非常难以进行分析和统计,此时数据可视化应运而生。

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这就是一个非常典型的数据可视化例子。上面的数据通过人眼很难看出其规律性,大家只认为这是一组杂乱的数据,而将其可视化之后就发现了其中非常明显的规律性,方便人脑记忆

这也是可视化工程师的第一个能力:设计。

你需要对所有图表了如指掌,知道什么类型的数据适合什么样的图表,如果把可视化比喻成一个产品,那你就是这个产品的设计师。

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再来说说第二个能力:编程。

取数,sql语言,开源工具,都是需要比较强的编程和代码能力的,你让市场部的去做,他肯定做不好,分工不同,这一块不多讲,可以自己去学习。

至于最后一个能力,讲故事,大多数人可能不太理解,为什么会有这个?

可视化的价值,一是业务部门,二是领导,说实话,业务部门根本不会关心你的图表有多么酷炫,他只想知道你从中获得了什么有价值的信息,如何指导我们开展工作。

领导层面会有点不一样,所谓的"ppt文化”,在哪都存在,你如果不会表达,多少都会有点吃亏,实话实说,里面的含义自己去理解。

再来说说工具吧,如果你的问题是如何成为数据分析师,我可能不会给你推荐工具,但是可视化必定离不开工具,那些别的软技能需要在不同业务和不同分析中学会。

放几个工具吧。

1、D3

D3.js 是一个基于数据操作文档的 JavaScript 库。 D3 可以将强大的可视化组件和数据驱动的 DOM 操作方法完美结合。

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评价:强大的 SVG 操作能力,可以非常容易的将数据映射为 SVG 属性,还集成了大量数据处理、布局算法和计算图形的工具方法,有着强大的社区和丰富的 demo,但是API 太底层,复用性低,学习与使用成本高。

2、ECharts

企业级图表,开源来自百度数据可视化团队,是一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器。

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评价:丰富的图表类型,覆盖主流常规的统计图表,而且配置项驱动,三级个性化图表样式管理,但是灵活性上不如 Vega 等基于图形语法的类库,一些复杂关系型图表比较难定制

3、FineReport

FineReport报表软件是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具,仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表,搭建数据决策分析系统。

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评价:可以直连数据库,方便快捷的定制各种复杂表样,用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面,特色功能报表制作,报表权限分配,报表管理还有填报,支持多种数据库。

4、Vega

Vega 是一套交互图形语法,定义了数据到图形的映射规则、常见的交互语法和常见的图形元素,用户可以自由使用 Vega 语法进行组合构建出各种各样的图表。

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评价:完全基于 JSON 语法,提供从数据到图形的映射规则,支持常见的交互语法,但是其本身有着复杂的语法设计,使用和学习成本很高

5、FineBI

FineBI是商业智能BI工具,与Tableau类似,都主张可视化的探索性分析,有点像加强版的数据透视表。上手简单,可视化库丰富。可以充当数据报表的门户,也可以充当各业务分析的平台。

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评价:FineBI做到了自助式分析,图表类型丰富,数据分析功能较强大,钻取,筛选,分组等功能都有。

总结一下吧,其实不管你用什么工具,不管你会什么技能,记住核心:理解数据!理解数据!理解数据!

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