23版数据可视化工程师：数据处理与可视化展示培训

数据可视化工程师：数据处理与可视化展示培训汇报人：2023-12-18数据可视化工程师概述数据处理基础可视化基本原理与技巧常用数据处理工具及实战演练常见可视化工具及实战演练行业案例分析与挑战应对总结回顾与展望未来发展趋势contents目录数据可视化工程师概述01角色定义与职责角色定义：数据可视化工程师是负责将大量数据转化为直观、易理解的视觉形式的专业人员。主要职责数据处理：清洗、整理、分析原始数据，提取有价值的信息。交互设计：增加数据的交互性，使用户能够更深入地探索和理解数据。技术实现：运用编程语言和可视化工具，实现数据的可视化展示。可视化设计：运用视觉设计原则，将数据以图表、图像等形式展现出来。技能要求数据处理技能：熟练掌握数据清洗、整理和分析的方法。可视化设计技能：具备视觉设计基础，能够运用色彩、布局等设计元素。所需技能与素质编程技能：掌握至少一门编程语言，如Python、JavaScript等，用于实现可视化效果。所需技能与素质素质要求沟通能力：能够与其他团队成员有效沟通，理解业务需求。创新思维：具备创新意识，能够不断探索新的可视化方法和技术。学习能力：保持持续学习，跟上数据可视化领域的发展步伐。01020304所需技能与素质

职业发展路径初级数据可视化工程师主要负责基础的数据处理和可视化设计工作。中级数据可视化工程师能够独立完成复杂的数据处理和可视化设计任务，具备一定的项目管理能力。高级数据可视化工程师在数据处理和可视化领域有深厚的积累，能够领导团队进行大型项目的开发，对新技术和新方法有敏锐的洞察力。数据处理基础02结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型及来源01020304存储在数据库中的表格形式数据，如关系型数据库中的表。包括文本、图像、音频、视频等，无法直接用数据库二维表结构表达。介于结构化与非结构化之间，如XML、JSON等格式的数据。包括企业内部系统、日志文件、社交媒体、物联网设备等。数据清洗与预处理去除重复、无效、错误或异常数据，保证数据质量。对数据进行规范化、标准化或归一化等操作，以便后续分析。根据数据特点选择插补、删除或保留缺失值等方法。识别并处理数据中的离群点或异常值，避免对分析结果产生不良影响。数据清洗数据预处理缺失值处理异常值处理将数据从一种形式转换为另一种形式，以满足分析需求，如数据聚合、特征提取等。数据转换将来自不同数据源的数据进行合并、连接或关联等操作，形成一个统一的数据集。数据整合通过数学变换或编码等方式改变数据的分布或结构，以更好地揭示数据内在规律。数据变换在尽可能保持数据完整性的前提下，降低数据维度或复杂性，提高数据处理效率。数据规约数据转换与整合可视化基本原理与技巧03明确数据可视化的目的和需求，例如数据分析、业务报告、产品展示等。确定可视化目标了解目标受众的背景、知识水平和兴趣点，以便选择合适的可视化方式和呈现形式。受众分析可视化目标与受众分析根据数据类型和可视化目标，选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。图表类型选择数据映射视觉层次将数据映射到视觉元素上，如颜色、大小、形状等，以便观众能够快速理解数据。通过视觉元素的排列、对比和强调，构建视觉层次，突出重要信息。030201视觉元素运用规则运用色彩心理学和色彩搭配原则，选择合适的颜色组合，增强数据可视化的吸引力和易读性。色彩搭配遵循排版设计原则，如对齐、对比、重复等，使数据可视化呈现更加美观和专业。排版设计根据可视化目标和受众特点，选择合适的字体类型和大小，确保文字清晰易读。字体选择色彩搭配与排版设计常用数据处理工具及实战演练04Python数据处理库掌握Pandas、NumPy等Python数据处理库的使用，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。Python数据可视化学习Matplotlib、Seaborn等Python数据可视化库，掌握各种图表类型的绘制方法。Python基础语法学习Python的基本语法、数据类型、控制流等基础知识。Python在数据处理中应用学习SQL的基本语法、数据类型、查询语句等基础知识。SQL基础语法掌握数据库的创建、表结构的定义、数据的增删改查等操作。数据库操作学习SQL的高级功能，如子查询、连接查询、存储过程等。SQL高级应用SQL基础及数据库操作指南123复习Excel的基本操作，如单元格格式设置、公式与函数的使用等。Excel基础功能学习Excel的数据处理功能，包括数据清洗、数据筛选、数据排序等操作。数据处理与分析掌握Excel的图表制作功能，学习如何制作各种类型的图表，以及如何利用Excel制作报表。数据可视化与报表制作Excel高级功能掌握与运用常见可视化工具及实战演练05介绍Tableau的界面布局、工具栏功能、数据连接等基础操作。Tableau基础操作详细讲解如何导入各种数据源，并进行数据清洗、转换和整理。数据导入与清洗通过实例演示如何制作各种常见的可视化图表，如柱状图、折线图、散点图等。可视化图表制作介绍如何设计交互式仪表板，实现数据的动态展示和交互分析。交互式仪表板设计Tableau操作指南与案例分析简要介绍PowerBI的功能和优势，以及与其他可视化工具的比较。PowerBI概述数据获取与整理可视化报表制作仪表板共享与发布讲解如何连接到各种数据源，并进行数据的清洗和整理。通过实例演示如何制作各种可视化报表，包括图表、图形、KPI等。介绍如何将制作好的仪表板共享给他人，以及如何进行发布和嵌入。PowerBI入门教程及案例分享简要介绍Echarts的功能和优势，以及适用场景。Echarts基础讲解如何使用Echarts进行数据处理和转换，以满足可视化需求。数据处理与转换详细介绍Echarts支持的图表类型及其配置方法，包括折线图、柱状图、散点图等。图表类型与配置探讨Echarts的交互特性，如数据区域缩放、图表联动等，并介绍如何进行个性化定制。交互特性与定制Echarts等前端可视化库介绍行业案例分析与挑战应对0603A/B测试效果评估通过对比不同方案的数据表现，直观展示A/B测试的结果，为决策提供支持。01用户行为路径分析通过可视化手段展示用户在网站或APP中的浏览路径，帮助产品经理优化产品设计。02用户留存与流失分析利用可视化图表展示用户的留存和流失情况，为运营人员提供用户维护策略依据。互联网行业：用户行为分析可视化市场趋势预测通过可视化手段展示金融市场的历史数据和预测模型结果，为投资者提供参考。信贷风险评估利用可视化技术呈现信贷客户的风险等级分布，帮助金融机构做出更准确的信贷决策。监管合规报告将数据可视化应用于监管合规报告，提高报告的透明度和易读性。金融领域：风险评估和预测模型展示通过实时数据可视化展示生产线的运行状态，帮助管理人员及时发现并解决问题。生产流程监控利用可视化手段对产品质量数据进行统计分析，直观呈现产品的质量波动情况。质量控制图表结合历史数据和实时监测数据，通过可视化手段提前发现设备故障迹象，减少停机时间。设备故障预警制造业：生产流程和质量控制图呈现总结回顾与展望未来发展趋势07包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和处理、数据转换等关键技术。数据清洗和处理介绍常用的数据可视化工具和库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，并演示其使用方法。可视化工具与库涵盖图表类型选择、色彩搭配、布局优化等可视化设计原则。数据可视化基础探讨如何实现交互式数据可视化，提升用户体验和数据探索效率。交互式数据可视化01030204关键知识点总结回顾作品展示展示学员在培训期间完成的优秀数据可视化作品。作品点评对展示的作品进行专业点评，包括设计创意、技术实现、数据呈现效果等方面。经验分享邀请部分学员分享创作过程中的经验和心得，促进学员之间的交流和学习。学员作品欣赏及点评环节数据可视化未来发展趋势预测实时数据可视化随着大数据和实时数据流的应用越来