統計知識：提高數據可視化技能的 8 種方法

對於希望能夠處理數據的任何人來說，統計知識都是必不可少的。 數據可視化是利用該統計知識的一種方式。

通過數據可視化，我們可以獲取所有復雜的數據，並以人們易於理解的方式呈現。 使用圖形、圖表和其他視覺輔助工具，我們可以幫助人們看到可能隱藏在所有這些數字中的模式和趨勢。

擁有數據可視化方面的正確統計知識和技能，您可以成為理解和改善您的世界的強大力量。 以下是提高數據可視化技能的八種方法：

1. 參加數據分析訓練營或參加在線課程

提高數據可視化技能需要實踐和持續學習。 增加知識和提高能力的一種方法是參加數據分析師訓練營或參加在線課程。

這些可以提供各種工具和技術的實踐經驗，以創建可視化並有機會從講師和同行那裡獲得對您的工作的反饋。

訓練營是短期計劃，可以教您有關數據分析所需的一切。

它們通常持續大約三個月，在此期間，您將學習如何收集和分析數據、構建模型和預測算法，以及有效地傳達您的發現。

訓練營是快速學習數據分析基礎知識的好方法，它們通常包括雇主網絡機會。

如果您無法參加訓練營或希望在學習主題方面擁有更大的靈活性，在線課程可能是一個不錯的選擇。 提供許多不同的課程，從基本介紹到更高級的概念。

在線課程讓您可以按照自己的節奏學習，並將學習融入您繁忙的日程中。 他們還提供對教學視頻、教程和其他有助於提高技能的資源的訪問。

2. 使用數據可視化工具和技術來幫助理解

創建數據可視化時，必須考慮最能傳達信息的工具和技術。 使用錯誤的圖形或圖表可能會導致誤解或混淆。

例如，有比餅圖更好的選擇來顯示隨時間的變化； 折線圖可能會更好。

有效地使用顏色、標籤和其他設計元素以使您的可視化效果清晰且具有視覺吸引力也很重要。 一個好的提示是堅持使用有限的調色板——使用太多顏色會使可視化變得混亂並且難以解釋。

並且不要忘記標題和解釋性文本——這些可以通過澄清可視化中顯示的內容來幫助理解。

3. 使用真實世界的數據集進行練習

提高數據可視化技能的最佳方法之一是使用真實世界的數據集進行練習。 這將允許您嘗試不同的技術，並了解它們如何處理實際數據。

它還將幫助您建立一個可供參考的圖像和圖表庫。

但是，使用真實世界的數據集進行練習可能會很棘手，因為找到正確的數據集可能具有挑戰性。 不過，有幾個地方可以找到好的數據集。 首先要看的是政府網站Data.gov 。

該站點收集了來自政府各地的大量公共數據集。 您可以按主題或關鍵字搜索或按類別瀏覽。

如果您正在尋找商業數據，您可以尋找提供市場研究數據的網站。 這些通常是有成本的，但它們提供的數據質量值得投資。

另一種選擇是使用模擬數據集，可以在 Kaggle 或 UC Irvine 的機器學習存儲庫等網站上找到。 這些模擬數據集有助於練習特定技術或測試新想法。

4. 嘗試不同的工具和軟件

要成為一名成功的數據可視化藝術家，您必須能夠熟練使用各種工具和軟件。 這包括行業的傳統工具，例如繪圖板和圖形設計軟件，以及特定於數據可視化的較新工具，例如 D3.js。

這些程序可以提供強大的操作和顯示數據的方法，這些方法在更通用的圖形設計軟件中不可用。

嘗試不同的工具將幫助您找到最好的工具，並讓您探索數據可視化的新方法。 特定工具更適合某些類型的數據或項目。

例如，如果您正在處理一個涉及大量小細節的項目，您可能希望使用繪圖板而不是鼠標。 隨意嘗試新的工具和軟件，即使它們最初看起來很嚇人。

使用教程或示例數據集進行練習，您可能會發現一個新的最喜歡的可視化工具。

5. 了解數據的上下文

為了有效地可視化數據，首先了解該數據的上下文至關重要。 上下文可以包括幾個因素，例如數據類型、數據來源以及可視化的目標受眾。

如果不了解上下文，創建一個準確表示數據的引人注目的可視化可能會很困難。

了解數據上下文的一種方法是熟悉數據源。 這意味著要了解數據的來源、收集者以及收集中可能存在的任何偏差。

了解您試圖通過可視化回答哪些問題以及您希望它講述什麼故事也很重要。 通過了解數據的上下文，您可以創建更準確和信息更豐富的可視化。

上下文也可能因您的受眾群體而異。 不同的人群對某個主題有不同的知識水平，並期望從您的可視化中獲得其他東西。

通過選擇適當的詳細程度並在必要時使用解釋性文本或註釋來相應地定制您的可視化是很重要的。 考慮數據的上下文和受眾對於創建有效的視覺表示至關重要。

6. 嘗試不同的圖表類型

圖表太多了，很難知道將哪個圖表用於特定的數據集。 有時你應該嘗試幾個不同的，然後才能找到合適的。

不過，總的來說，您可以遵循一些基本規則：條形圖和折線圖適用於時間序列數據，餅圖適用於分類數據，散點圖適用於兩個變量之間的關係。

但不要害怕嘗試。 有時您可能會發現特定圖表比上述圖表更適合您的數據。 如果您遇到困難，總有可靠的 Google 搜索引擎可以幫助您。

只需輸入“圖表類型”並查看所有可用的不同選項。

7. 策略性地使用顏色和設計元素

除了選擇正確的圖表類型外，還必須考慮在可視化中使用顏色和設計元素。 顏色可用於區分類別或突出顯示重要信息，但戰略性地使用它至關重要。

例如，使用太多顏色會混淆和淹沒可視化。 通過利用高對比度並避免將顏色編碼作為傳達信息的唯一手段，確保視力障礙者可以選擇顏色也很重要。

線條、形狀和紋理等設計元素還可以幫助引導觀眾的視線圍繞可視化或突出顯示特定的興趣點。 以組織良好的方式利用這些元素可以提高數據可視化的整體有效性。

必須嘗試不同的組合，直到找到適合您的數據和受眾的東西。

8. 緊跟行業趨勢

這意味著跟踪正在開發的新技術和工具，以及企業收集和分析數據方式的變化。 自己跟上一切可能具有挑戰性，因此這裡有一些保持消息靈通的提示：

• 從信譽良好的來源訂閱新聞通訊和其他電子郵件列表。 有許多時事通訊和其他電子郵件列表專門用於涵蓋數據分析的行業趨勢。 通過訂閱這些，您將獲得有關最新消息和發展的定期更新。 一些好的信息來源包括經濟學人智庫、O'Reilly 數據秀播客和 KDnuggets 新聞。
• 關注相關博客和社交媒體帳戶。 許多博主和社交媒體帳戶涵蓋了數據分析的行業趨勢。 遵循這些將使您能夠即時訪問最新的新聞和見解。 一些很好的例子包括 Datafloq、Forrester Research Blogs 和 LinkedIn Influencers: Analytics & 大數據。
• 參加會議和聚會。 會議和聚會提供了一個很好的機會，可以從該領域的專家那裡了解最新的行業趨勢，與專業人士建立聯繫，並及時了解最新的技術和工具。 數據分析行業的一些熱門活動包括 Strata + Hadoop World、Predictive Analytics World 和 SAS 全球論壇。

通過隨時了解行業的最新發展，您可以確保使用最佳實踐和最有效的工具來創建具有視覺吸引力和信息豐富的數據可視化。

提高您的數據可視化技能需要實踐和奉獻精神，但是通過遵循這些提示，您可以提高可視化效果並使其對您的受眾更具影響力。

請記住選擇正確的圖表類型，戰略性地使用顏色和設計元素，並緊跟行業趨勢，以創建具有視覺吸引力和信息豐富的數據可視化。