统计知识：提高数据可视化技能的 8 种方法

对于希望能够处理数据的任何人来说，统计知识都是必不可少的。 数据可视化是利用该统计知识的一种方式。

通过数据可视化，我们可以获取所有复杂的数据，并以人们易于理解的方式呈现。 使用图形、图表和其他视觉辅助工具，我们可以帮助人们看到可能隐藏在所有这些数字中的模式和趋势。

拥有数据可视化方面的正确统计知识和技能，您可以成为理解和改善您的世界的强大力量。 以下是提高数据可视化技能的八种方法：

1. 参加数据分析训练营或参加在线课程

提高数据可视化技能需要实践和持续学习。 增加知识和提高能力的一种方法是参加数据分析师训练营或参加在线课程。

这些可以提供各种工具和技术的实践经验，以创建可视化并有机会从讲师和同行那里获得对您的工作的反馈。

训练营是短期计划，可以教您有关数据分析所需的一切。

它们通常持续大约三个月，在此期间，您将学习如何收集和分析数据、构建模型和预测算法，以及有效地传达您的发现。

训练营是快速学习数据分析基础知识的好方法，它们通常包括雇主网络机会。

如果您无法参加训练营或希望在学习主题方面拥有更大的灵活性，在线课程可能是一个不错的选择。 提供许多不同的课程，从基本介绍到更高级的概念。

在线课程让您可以按照自己的节奏学习，并将学习融入您繁忙的日程中。 他们还提供对教学视频、教程和其他有助于提高技能的资源的访问。

2. 使用数据可视化工具和技术来帮助理解

创建数据可视化时，必须考虑最能传达信息的工具和技术。 使用错误的图形或图表可能会导致误解或混淆。

例如，有比饼图更好的选择来显示随时间的变化； 折线图可能会更好。

有效地使用颜色、标签和其他设计元素以使您的可视化效果清晰且具有视觉吸引力也很重要。 一个好的提示是坚持使用有限的调色板——使用太多颜色会使可视化变得混乱并且难以解释。

并且不要忘记标题和解释性文本——这些可以通过澄清可视化中显示的内容来帮助理解。

3. 使用真实世界的数据集进行练习

提高数据可视化技能的最佳方法之一是使用真实世界的数据集进行练习。 这将允许您尝试不同的技术，并了解它们如何处理实际数据。

它还将帮助您建立一个可供参考的图像和图表库。

但是，使用真实世界的数据集进行练习可能会很棘手，因为找到正确的数据集可能具有挑战性。 不过，有几个地方可以找到好的数据集。 首先要看的是政府网站Data.gov 。

该站点收集了来自政府各地的大量公共数据集。 您可以按主题或关键字搜索或按类别浏览。

如果您正在寻找商业数据，您可以寻找提供市场研究数据的网站。 这些通常是有成本的，但它们提供的数据质量值得投资。

另一种选择是使用模拟数据集，可以在 Kaggle 或 UC Irvine 的机器学习存储库等网站上找到。 这些模拟数据集有助于练习特定技术或测试新想法。

4. 尝试不同的工具和软件

要成为一名成功的数据可视化艺术家，您必须能够熟练使用各种工具和软件。 这包括行业的传统工具，例如绘图板和图形设计软件，以及特定于数据可视化的较新工具，例如 D3.js。

这些程序可以提供强大的操作和显示数据的方法，这些方法在更通用的图形设计软件中不可用。

尝试不同的工具将帮助您找到最好的工具，并让您探索数据可视化的新方法。 特定工具更适合某些类型的数据或项目。

例如，如果您正在处理一个涉及大量小细节的项目，您可能希望使用绘图板而不是鼠标。 随意尝试新的工具和软件，即使它们最初看起来很吓人。

使用教程或示例数据集进行练习，您可能会发现一个新的最喜欢的可视化工具。

5. 了解数据的上下文

为了有效地可视化数据，首先了解该数据的上下文至关重要。 上下文可以包括几个因素，例如数据类型、数据来源以及可视化的目标受众。

如果不了解上下文，创建一个准确表示数据的引人注目的可视化可能会很困难。

了解数据上下文的一种方法是熟悉数据源。 这意味着要了解数据的来源、收集者以及收集中可能存在的任何偏差。

了解您试图通过可视化回答哪些问题以及您希望它讲述什么故事也很重要。 通过了解数据的上下文，您可以创建更准确和信息更丰富的可视化。

上下文也可能因您的受众群体而异。 不同的人群对某个主题有不同的知识水平，并期望从您的可视化中获得其他东西。

通过选择适当的详细程度并在必要时使用解释性文本或注释来相应地定制您的可视化是很重要的。 考虑数据的上下文和受众对于创建有效的视觉表示至关重要。

6. 尝试不同的图表类型

图表太多了，很难知道将哪个图表用于特定的数据集。 有时你应该尝试几个不同的，然后才能找到合适的。

不过，总的来说，您可以遵循一些基本规则：条形图和折线图适用于时间序列数据，饼图适用于分类数据，散点图适用于两个变量之间的关系。

但不要害怕尝试。 有时您可能会发现特定图表比上述图表更适合您的数据。 如果您遇到困难，总有可靠的 Google 搜索引擎可以帮助您。

只需输入“图表类型”并查看所有可用的不同选项。

7. 策略性地使用颜色和设计元素

除了选择正确的图表类型外，还必须考虑在可视化中使用颜色和设计元素。 颜色可用于区分类别或突出显示重要信息，但战略性地使用它至关重要。

例如，使用太多颜色会混淆和淹没可视化。 通过利用高对比度并避免将颜色编码作为传达信息的唯一手段，确保视力障碍者可以选择颜色也很重要。

线条、形状和纹理等设计元素还可以帮助引导观众的视线围绕可视化或突出显示特定的兴趣点。 以组织良好的方式利用这些元素可以提高数据可视化的整体有效性。

必须尝试不同的组合，直到找到适合您的数据和受众的东西。

8. 紧跟行业趋势

这意味着跟踪正在开发的新技术和工具，以及企业收集和分析数据方式的变化。 自己跟上一切可能具有挑战性，因此这里有一些保持消息灵通的提示：

• 从信誉良好的来源订阅新闻通讯和其他电子邮件列表。 有许多时事通讯和其他电子邮件列表专门用于涵盖数据分析的行业趋势。 通过订阅这些，您将获得有关最新消息和发展的定期更新。 一些好的信息来源包括经济学人智库、O'Reilly 数据秀播客和 KDnuggets 新闻。
• 关注相关博客和社交媒体帐户。 许多博主和社交媒体帐户涵盖了数据分析的行业趋势。 遵循这些将使您能够即时访问最新的新闻和见解。 一些很好的例子包括 Datafloq、Forrester Research Blogs 和 LinkedIn Influencers: Analytics & 大数据。
• 参加会议和聚会。 会议和聚会提供了一个很好的机会，可以从该领域的专家那里了解最新的行业趋势，与专业人士建立联系，并及时了解最新的技术和工具。 数据分析行业的一些热门活动包括 Strata + Hadoop World、Predictive Analytics World 和 SAS 全球论坛。

通过随时了解行业的最新发展，您可以确保使用最佳实践和最有效的工具来创建具有视觉吸引力和信息丰富的数据可视化。

提高您的数据可视化技能需要实践和奉献精神，但是通过遵循这些提示，您可以提高可视化效果并使其对您的受众更具影响力。

请记住选择正确的图表类型，战略性地使用颜色和设计元素，并紧跟行业趋势，以创建具有视觉吸引力和信息丰富的数据可视化。