Excel想必大家都不陌生，作為職場(chǎng)標(biāo)配軟件，它既是典型的入門級(jí)數(shù)據(jù)可視化工具，也有著許多強(qiáng)大功能。

還記得我初入職場(chǎng)時(shí)，工作團(tuán)隊(duì)的標(biāo)準(zhǔn)可視化工具就是Excel。然而，人工處理數(shù)據(jù)耗費(fèi)了大量時(shí)間，使我們無(wú)暇提出見解或建議。

隨著技術(shù)的發(fā)展，新的數(shù)據(jù)可視化工具不斷涌現(xiàn)。下面將介紹五大可視化工具，并結(jié)合具體使用情況解釋該在何時(shí)使用這些工具。

五大可視化工具

1. Excel

人人都在使用Excel，我從來(lái)沒有遇過不用Excel的數(shù)據(jù)分析專家。不管你信不信，但這就是事實(shí)。如今，一些數(shù)據(jù)科學(xué)家仍主要使用Excel進(jìn)行日常工作。

Excel的最大的好處在于，它無(wú)處不在。如果你想和他人共享文件，無(wú)需擔(dān)心他們是否能打開文件。

此外，用Excel完成臨時(shí)任務(wù)非常方便，比如在任意處調(diào)整一個(gè)數(shù)字。一切都是可視化的，你可以看到每個(gè)表格框的具體內(nèi)容。

Excel要在可預(yù)見的未來(lái)占據(jù)一席之地，這兩個(gè)優(yōu)勢(shì)就足夠了。

2. Tableau

大約在7年前，我開始使用Tableau。因?yàn)樗歉顿M(fèi)的，我們不得不為它構(gòu)建商業(yè)案例。但這絕對(duì)是值得的。

Tableau有很多特性。例如，用戶可以構(gòu)建交互式儀表板，并將其提供給許多其他用戶。這樣就可以減少BI團(tuán)隊(duì)的工作量，成員可以獨(dú)立地解決數(shù)據(jù)問題，不需要每次進(jìn)行一些小更改時(shí)都來(lái)尋求幫助。

下面這些事情，我在Tableau中可以輕松完成，而在Excel中卻無(wú)法輕易實(shí)現(xiàn)：

• 想出一個(gè)制作方法，在幾次拖放操作和幾次單擊中立即將數(shù)據(jù)可視化。
• 依據(jù)變量水平分組(如將年齡變量分組為0-18、19-25…組)，立即將結(jié)果反映在所有圖表中。如果在Excel中有很多圖表，這點(diǎn)能夠助攻你的工作。
• 動(dòng)畫。正確地使用方法能夠讓Tableau的動(dòng)畫傳遞靜態(tài)圖表無(wú)法傳遞的強(qiáng)大消息。

在我看來(lái)，探索性數(shù)據(jù)分析方面，沒有什么工具能比得上Tableau。

3. Power BI

Power BI與Tableau有很多相似之處?；蛟S是偏見，但使用了一段時(shí)間之后，我發(fā)現(xiàn)Power BI在某些方面的用戶體驗(yàn)確實(shí)不如Tableau。

例如，如果要對(duì)圖表中的變量重新排序，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)自定義順序，教程中用了11張屏幕截圖進(jìn)行說(shuō)明。而在Tableau中，可以通過拖放操作在1到2個(gè)步驟中完成，節(jié)省了很多時(shí)間。

不過，我認(rèn)為Power BI的儀表板性能更好，而且最重要的是，它有一個(gè)免費(fèi)的桌面版(該版本不支持團(tuán)隊(duì)共享，但其功能對(duì)普通用戶來(lái)說(shuō)一般已經(jīng)足夠了)。

如果沒有預(yù)算，但仍想提高工作效率，Power BI不失為一個(gè)好的選擇。

4. Dash

假設(shè)你已經(jīng)建立了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)預(yù)測(cè)每張保險(xiǎn)單的盈利能力，與其讓模型在硬盤上閑置，不如讓公司的每個(gè)承銷商將它用于日常工作。為此，可以構(gòu)建一個(gè)基于Dash的web應(yīng)用程序。

有這樣一個(gè)示例：Jason Chan根據(jù)以往終極搏擊錦標(biāo)賽(UFC)比賽成績(jī)，建立了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的比賽結(jié)果。Jason并沒有止步于此，而是讓所有人都可以使用該模型。

注意：如果您更喜歡R而不是Python，可以去試試 R Shiny.

5. Plotly

Plotly提供了豐富的交互式圖表，如果了解R或Python，這些圖表將很有用處。Tableau中能執(zhí)行的大多數(shù)圖表都可以在Plotly中復(fù)制。

“如果我有了Tableau或Power BI，為什么需要Plotly?”

答案是可擴(kuò)展性。

假設(shè)您正在按季度看保險(xiǎn)資產(chǎn)的業(yè)務(wù)組合。有20種不同的分類變量，包括地區(qū)，產(chǎn)品，性別等。

如果精通Tableau，那么每個(gè)圖表將花費(fèi)2分鐘的時(shí)間?？偣残枰? * 20 =40分鐘。

而搭配使用Python和Plotly，您可能需要花10分鐘為第一張圖表編寫代碼。(是的，編程比拖放困難!)

接下來(lái)花5分鐘編寫一個(gè)循環(huán)，為20個(gè)變量中的每個(gè)變量創(chuàng)建一個(gè)圖表。總共是10+5=15分鐘。

在for循環(huán)的幫助下，工作量的增長(zhǎng)遠(yuǎn)小于20倍。此外，也可以保存工作代碼用于以后的項(xiàng)目。

我一般會(huì)在Jupyter Notebook中使用Plotly，與同事分享代碼。

如何為訂閱者選擇合適的工具

了解這五大可視化工具的功能之后，您可能會(huì)想在每個(gè)項(xiàng)目中都使用最先進(jìn)的解決方案(Dash)。

這就像被深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力吸引了一樣，你可能會(huì)想把其他所有的技術(shù)都扔進(jìn)垃圾桶，手上的的每個(gè)項(xiàng)目都使用深度學(xué)習(xí)方法。

這是一個(gè)非常糟糕的做法。

我們需要考慮受眾，并根據(jù)他們的需求調(diào)整可視化方法，把他們進(jìn)行分組是一個(gè)不錯(cuò)的做法。

[[320348]]

組1：高管

這些人是組織的關(guān)鍵決策者。他們時(shí)間很緊，更關(guān)心的是見解和建議，而不是技術(shù)細(xì)節(jié)。你要回答他們這些問題：

• 正在發(fā)生什么?
• 為什么要發(fā)生?
• 我們應(yīng)該怎樣做?我在承擔(dān)何種風(fēng)險(xiǎn)?

對(duì)他們來(lái)說(shuō)，最好的可視化方法是放一些幻燈片，直接回答這些問題。

可以使用Tableau、Plotly甚至Excel來(lái)創(chuàng)建圖形。沒關(guān)系，重要的是需要直接簡(jiǎn)潔地回答關(guān)鍵問題。否則，受眾會(huì)不耐煩，您的努力相當(dāng)于白費(fèi)功夫。

組2：運(yùn)營(yíng)者

這些人將您的可視化成果作為工具。以保險(xiǎn)業(yè)為例：

• 對(duì)于承銷商，可以構(gòu)建一個(gè)交互式儀表板，以便他們可以評(píng)估其承銷的每項(xiàng)商業(yè)財(cái)產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。
• 對(duì)于索賠調(diào)查人員，可以構(gòu)建一個(gè)交互式欺詐評(píng)分web應(yīng)用程序，為高風(fēng)險(xiǎn)索賠提供預(yù)警。

再如，自行車共享平臺(tái)的修理工可以在互動(dòng)儀表板上進(jìn)行回復(fù)，以查找附近的破損自行車并進(jìn)行收集和檢查。

從工具選擇的角度上看，如果已經(jīng)使用了Power BI或Tableau，那么遵循現(xiàn)有方法是有意義的。

如果想從頭開始構(gòu)建，并充分利用靈活性，可以使用Dash。

[[320349]]

組3：分析專家

對(duì)于這群人，更推薦使用Jupyter Notebooks繪制Plotly圖。

可以用它們輕松提供可重復(fù)的分析，包括代碼、輸出和圖表在內(nèi)，所有內(nèi)容都集中在一起，便于同行評(píng)審。

如果是簡(jiǎn)單的臨時(shí)分析，使用Tableau和Excel也是不錯(cuò)的選擇。

組4：其他利益相關(guān)者

雖然以上3個(gè)組通常代表最重要的利益相關(guān)者，但有時(shí)也可能會(huì)遇到其他的利益相關(guān)者。

如果是技術(shù)人員，用第3組的方法就不錯(cuò)。

如果是非技術(shù)人員，那么Excel，Tableau或Power BI都可能是很好的選擇。只要確保訂閱者可以訪問該軟件并知道如何使用它即可。

結(jié)論

作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，我們花了很多時(shí)間研究數(shù)據(jù)和建立模型，但我們是否花了足夠的時(shí)間考慮受眾?他們是誰(shuí)?他們的技術(shù)能力如何?我們?nèi)绾尾拍芤宰钗麄兊姆绞浇桓督Y(jié)果?

沒有一種工具占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。對(duì)于特定的受眾，某些工具比其他工具更合適。

想要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)科學(xué)的威力，我們要盡最大努力將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建議轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)行動(dòng)——無(wú)論是使產(chǎn)品線更有利可圖，還是檢測(cè)更多欺詐案例抑或?qū)崿F(xiàn)收入最大化。

用戶思維很重要，了解你的受眾，選擇最適合的方式，將會(huì)達(dá)到事半功倍的效果。