視覺化資料分析報告，如果職場上有這些現象也不用驚慌，在職場上不能將這些問題一概而論，如果沒有一步步的學習深造就不會做出成績，學會放下自己的職場壓力也是很重要的，小編這就帶你瞭解視覺化資料分析報告。
視覺化資料分析報告1
什麼是資料視覺化?
資料視覺化是指將資料以視覺形式來呈現，如圖表或地圖，以幫助人們瞭解這些資料的意義。
文字形式的資料很混亂(更別提有多空洞了)，而視覺化的資料可以幫助人們快速、輕鬆地提取資料中的含義。用視覺化方式，您可以充分展示資料的模式，趨勢和相關性，而這些可能會在其他呈現方式難以被發現。
資料視覺化可以是靜態的或互動的。幾個世紀以來，人們一直在使用靜態資料視覺化，如圖表和地圖。互動式的資料視覺化則相對更為先進：人們能夠使用電腦和移動裝置深入到這些圖表和圖形的具體細節，然後用互動的方式改變他們看到的資料及資料的處理方式。
談談資料視覺化
人類的大腦對視覺資訊的處理優於對文字的處理——因此使用圖表、圖形和設計元素，資料視覺化可以幫你更容易的解釋趨勢和統計資料。
但是，並非所有的資料視覺化是平等的。
那麼，如何將資料組織起來，使其既有吸引力又易於理解?通過下面的16個有趣的例子獲得啟發，它們是既注重風格和也注重內容的資料視覺化案例。
(1)世界上的語言
這個由DensityDesign設計的互動是個令人印象深刻的成果，它將世界上眾多(或者說，我們大多數人)的`語言用非語言的方法表現出來。一共有2678種。
這件作品可以讓你瀏覽使用共同語言的家庭，看看哪些語言是最常用的，並檢視語言在世界各地的使用範圍。這是一種了不起的視覺敘事方法：將一個有深度的主題用一種易於理解的方式解讀。
(2)按年齡段分佈的美國人口百分比
這是如何以令人信服的方式呈現一種單一的資料的好榜樣。PewResearch創造了這個GIF動畫，顯示隨著時間推移的人口統計數量的變化。這是一個好方法，它將一個內容較多的故事壓縮成了一個小的package。
此外，這種型別的微內容很容易在社交網路上分享或在部落格中嵌入，擴大了內容的傳播範圍。如果你想自己用Photoshop做GIF，這裡有一個詳細的教程。
(3)NFL(國家橄欖球聯盟)的完整歷史
體育世界有著豐富的資料，但這些資料並不總是能有效地呈現(或者準確的說，對於這個問題)。然而，FiveThirtyEight網站做的特別好。在下面這個互動式視覺化評級中，他們計算所謂“等級分”–根據比賽結果對球隊實力進行簡單的衡量–在國家橄欖球聯盟史上的每一場比賽。總共有超過30,000個評級。觀眾可以通過比較各個隊伍的等級來了解每個隊伍在數十年間的比賽表現。
(4)政治新聞受眾渠道分佈圖
據Pew研究中心稱，通常，當設計師在資訊內容很多又不能刪節的時候，他們通常會把資訊放到資料表中，以使其更緊湊。但是，他們使用分佈圖來代替。為什麼呢?因為分佈圖可以讓觀眾在頻譜上看到每個媒體的渠道。在分佈圖上，每個媒體的渠道之間的距離尤為顯著。如果這些點僅僅是在表中列出，觀眾無法看到每個渠道之間的比較。
(5)Kontakladen慈善年度報告
不是所有的資料視覺化都需要用動畫的形式來表達。當現實世界的資料通過現實生活中的例子進行視覺化，結果會令人驚歎。設計師MarionLuttenberger把包含在Kontakladen慈善年報中的資料以一種獨特的方法表現出來。該組織為奧地利的吸毒者提供支援，所以Luttenberger的使命就是通過真實的視覺來宣傳。例如，這輛購物車形象的表現了受助者每一天可以負擔得起多少生活必需品。
視覺化資料分析報告2
什麼是視覺化資料分析報告？
所謂的視覺化資料分析報告就是用視覺表現形式的資料，對其進行全方位的透析，從而提供決策者有根據、有依據地進行判斷。
簡單來說就是用圖形的方式來表徵資料的規律。
一般來說，資料分析報告分為三類：日常運營報告、專項研究報告、行業分析報告。
但無論是哪一型別的報告，都可能不可避免的需要做視覺化，那麼視覺化資料分析報告要怎麼做呢？
首先在寫報告前，要知道包含哪些內容：目標確定、資料獲取、資料清洗、資料整理、描述分析、洞察結論，最後才是撰寫資料分析報告。
這是我依據XX學校的學生成績資料做的三年級學生成績分析報告，不僅有視覺化圖表支援分析，還有分析原因，圖文並茂，更加容易找出問題原因。
同時還能列印報告和線上分享，電子報告+紙質報告，方便校長審閱與同事們的檢視。
這樣的視覺化資料分析報告我只用了三步：
確定目標：三年級學生成績整理資料：將所有的三年級學生成績資料匯入庫中，然後依據分析目標來做視覺化資料分析圖表，比如，各班期初、期中、期末考試情況……利用資料報告的功能，通過簡單的拖拽操作，快速生成你想要的資料視覺化報告並附加分析原因。這樣一份又直觀、又好看的分析報告就好了。
為什麼要做視覺化資料分析報告？
傳遞速度快更直觀的展示資訊，從而優化運營和管理流程響應分析需求，多角度分析挖掘資訊最後要明白一點，視覺化資料分析報告的核心是分析，只有資料分析內涵豐富、價值高，資料視覺化才能內容豐富、有價值。
視覺化資料分析報告3
1、將資料，資料相關繪圖，資料無關繪圖分離
這點可以說是ggplot2最為吸引人的一點。眾所周知，資料視覺化就是將我們從資料中探索的資訊與圖形要素對應起來的過程。
ggplot2將資料，資料到圖形要素的對映，以及和資料無關的圖形要素繪製分離，有點類似java的MVC框架思想。這讓ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一張資料分析圖真正的組成部分，有針對性的進行開發，調整。
2、圖層式的開發邏輯
在ggplot2中，圖形的繪製是一個個圖層新增上去的。舉個例子來說，我們首先決定探索一下身高與體重之間的關係；然後畫了一個簡單的散點圖；然後決定最好區分性別，圖中點的色彩對應於不同的性別；然後決定最好區分地區，拆成東中西三幅小圖；最後決定加入迴歸直線，直觀地看出趨勢。這是一個層層推進的結構過程，在每一個推進中，都有額外的資訊被加入進來。在使用ggplot2的過程中，上述的每一步都是一個圖層，並能夠疊加到上一步並可視化展示出來。
3、各種圖形要素的自由組合
由於ggplot2的圖層式開發邏輯，我們可以自由組合各種圖形要素，充分自由發揮想象力
