亲测使用了一下 ChatGPT，自己使用还是非常震撼。
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ChatGPT 能替代的有：
水框架类的问题答得很好：比如拆解观看时长下降的原因，至少是个 junior dataanalyst 的思考水平了；
对理论知识和问题答得很好：Chat GPT据说建立在上亿变量上建立的模型本身就是个超大型搜索引擎了，能够回答这也类知识类问题井不讶异，但是输出的排版非常舒服且合理就比较厉害了；
对输出简单的结论判断：比如通过数据分析师职业内容和互联网的需求，认为数据分析师未来还有需求
ChatGPT还无法替代的有：
对没有趋势推断和预测能力：比如抖音和快手未来市场份额的问题，没有办法解答
没有可视化能力：毕竟是 Chat bot，数据分析师保住一些可视化的饭碗
没有人情味：毕竟人都知道大象放进冰箱明明三步就够了
随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。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。
散点图
散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图
当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图
直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和IQ做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图
当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图
我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?
这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。南邵电脑培训认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。
1、确认需求
在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。
数据可视化-派可数据商业智能BI
在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进行确认，对数据质量进行调研，最大程度提高数据可视化的准确性。
数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标、属于什么专业方向的内容，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。
2、准备数据
数据可视化，千万不能忘了数据。不管前期规划再好，业务指标和需求之间的关系再贴合，没有数据你什么也分析不了。
数据可视化-派可数据商业智能BI
分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。
在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。
3、选择图表
图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。
数据可视化-派可数据商业智能BI
数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。
4、页面布局
分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次，保证数据能够完全展现，同时设计人员还要注意划分信息的重要程度，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。
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当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求一般都会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。
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5、数据可视化分析
在数据分析过程中，很多新手会有一个误区，经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕，认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户。实际上，用户并不需要那么多内容，相比复杂的信息展示，他们往往会更喜欢一目了然的内容设计，一眼就能看到关键信息。
数据可视化-派可数据商业智能BI
此外，整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色最好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好地体验，这才是他们最希望看到的。
最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。
派可数据 商业智能BI可视化分析平台
数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，将海量的信息数据在经过分布式数据挖掘处理后将结果可视化。数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。（ITJOB）
利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。（ITJOB）
对于数据可视化应用软件的开发就迫在眉睫，数据可视化软件的开发既要保证实现其功能用途，同时又要兼顾美学形式，这样就对数据可视化软件提出了更高的要求。目前，在国内能同时兼顾这两方面的数据可视化软件屈指可数。其中，比较受用户欢迎的是一款名为大数据魔镜的可视化分析软件。企业通过大数据魔镜可以将积累的各种来自内部和外部的数据整合起来实时分析,推动自身实现数据智能化管理,增强核心竞争力,将数据价值转化为商业价值,获取最大化利润。（ITJOB）