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现在比较流行的是数据可视化软件，像国内的阿里云datav、网易有数、迪赛智慧数都是做得比较好的，普通及高级、3D图表应有尽有。就我用的迪赛智慧数，不仅能实现数据分析展示还能在线联动办公，如多屏互动、指标预警和分享评论等功能，建议你都可以试试。
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如何实现数据可视化
1、收集数据。 选择合适的可视化工具或库。 设计可视化方案。 实施可视化，并调整优化。详细解释如下： 收集数据：数据可视化需要基于数据，因此首先需要收集与主题相关的数据。这些数据可以是来自各种来源的原始数据，如调查、实验、社交媒体、在线数据库等。
2、首先我们打开excel开始构造一些数据，从下图中可以看出最后一列数据我们看起来没有感觉，接下来小编教大家来将最后一列数据可视化，如下图。首先在最后一列的最下面添加一个数据100%，这个数据作为参考值，如下图。然后将最后一列数据包括参考值一起选中，如下图。
3、首先，选中区域单元格，3然后在开始菜单栏下点击条件格式，4在条件格式下选择数据条，5选择一个喜欢的颜色数据条，6数据可视化就设置好了。
数据分析有哪些工作
1、数据分析的方向包括：数据处理、数据挖掘、数据可视化以及数据模型构建与应用。数据处理是数据分析的基础环节。在这一方向上，数据分析师需要掌握数据清洗、数据整合以及数据转换等技能。数据处理的主要目标是让数据变得更为规范、准确和有序，为后续的数据分析工作提供高质量的数据集。
2、Excel的数据分析有以下几个方面：数据整理和预处理 数据分析前，需要对数据进行必要的整理和预处理。Excel可以帮助进行数据的清洗、格式转换、去除重复值等。如通过分列、筛选、查找和替换等功能，使得原始数据变得更规范、易于分析。同时，对于缺失值或者异常值的处理也是数据分析中常见的工作内容之一。
3、数据分析师 偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。
4、数据分析师主要专注于商业领域的数据分析，工作内容可能包括营销活动的效果评估、销售或利润预测以及用户行为分析等。这一职位要求具备扎实的统计学基础，并且熟悉至少一种数据分析软件，如SAS或R。 咨询顾问的角色是面向客户的，他们负责提供包括数据采集、分析、报告生成以及改进建议的全方位咨询服务。
5、数据分析师负责收集、清理和解释数据集以回答问题或解决问题。他们可以在许多行业工作，包括商业、金融、刑事司法、科学、医药和政府。