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

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

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。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，它無處不在。如果你想和他人共享文件，無需擔(dān)心他們是否能打開文件。

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

Excel要在可預(yù)見的未來占據(jù)一席之地，這兩個優(yōu)勢就足夠了。

2. Tableau

大約在7年前，我開始使用Tableau。因為它是付費(fèi)的，我們不得不為它構(gòu)建商業(yè)案例。但這絕對是值得的。

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)隊的工作量，成員可以獨立地解決數(shù)據(jù)問題，不需要每次進(jìn)行一些小更改時都來尋求幫助。

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

• 想出一個制作方法，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，這點能夠助攻你的工作。
• 動畫。正確地使用方法能夠讓Tableau的動畫傳遞靜態(tài)圖表無法傳遞的強(qiáng)大消息。

在我看來，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。或許是偏見，但使用了一段時間之后，我發(fā)現(xiàn)Power BI在某些方面的用戶體驗確實不如Tableau。

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

不過，我認(rèn)為Power BI的儀表板性能更好，而且最重要的是，它有一個免費(fèi)的桌面版(該版本不支持團(tuán)隊共享，但其功能對普通用戶來說一般已經(jīng)足夠了)。

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

4. Dash

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

有這樣一個示例：Jason Chan根據(jù)以往終極搏擊錦標(biāo)賽(UFC)比賽成績，建立了一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型，來預(yù)測未來的比賽結(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，那么每個圖表將花費(fèi)2分鐘的時間。總共需要2 * 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!)

接下來花5分鐘編寫一個循環(huán)，為20個變量中的每個變量創(chuàng)建一個圖表。總共是10+5=15分鐘。

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

我一般會在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，您可能會想在每個項目中都使用最先進(jìn)的解決方案(Dash)。

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

這是一個非常糟糕的做法。

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)行分組是一個不錯的做法。

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組1：高管

這些人是組織的關(guān)鍵決策者。他們時間很緊，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?

對他們來說，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來創(chuàng)建圖形。沒關(guān)系，重要的是需要直接簡潔地回答關(guān)鍵問題。否則，受眾會不耐煩，您的努力相當(dāng)于白費(fèi)功夫。

組2：運(yùn)營者

這些人將您的可視化成果作為工具。以保險業(yè)為例：

• 對于承銷商，可以構(gòu)建一個交互式儀表板，以便他們可以評估其承銷的每項商業(yè)財產(chǎn)風(fēng)險。
• 對于索賠調(diào)查人員，可以構(gòu)建一個交互式欺詐評分web應(yīng)用程序，為高風(fēng)險索賠提供預(yù)警。

再如，自行車共享平臺的修理工可以在互動儀表板上進(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。

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組3：分析專家

對于這群人，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，便于同行評審。

如果是簡單的臨時分析，使用Tableau和Excel也是不錯的選擇。

組4：其他利益相關(guān)者

雖然以上3個組通常代表最重要的利益相關(guān)者，但有時也可能會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。

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，我們花了很多時間研究數(shù)據(jù)和建立模型，但我們是否花了足夠的時間考慮受眾?他們是誰?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)絕對優(yōu)勢。對于特定的受眾，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)動的建議轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實行動——無論是使產(chǎn)品線更有利可圖，還是檢測更多欺詐案例抑或?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，將會達(dá)到事半功倍的效果。