从Tableau可视化大赛_学数据话术_39页_2mb
报告摘要
文档总结：从Tableau可视化大赛到数据沟通与分析
核心内容
本文档主要围绕数据可视化在沟通和分析中的应用展开，结合Tableau可视化大赛和数据话术，阐述了如何通过有效的数据可视化实现沟通目标，同时介绍了Tableau工具的使用方法、比赛规则、数据分析技巧和相关资源。
主要观点
数据可视化是带有目的性的沟通
- 数据可视化不仅仅是展示数据，而是带有目的性的沟通过程。
- 要有效沟通，需满足双方的期待，同时通过惊喜来增强说服力。
- 练习是提升数据可视化能力的关键，遵循“10,000小时规则”。
Tableau是数据可视化工具
- Tableau是纽交所挂牌的数据可视化工具，被选为最佳可视化工具。
- 它提供了快速便捷的探索、可视化和分析业务数据的功能，支持创建交互式仪表板。
- Tableau分为Desktop和Server，其中Server支持Web和移动设备分享，并具备元数据管理和数据安全性。
比赛规则与流程
- 2017 Tableau可视化分析争霸赛在北京、上海、深圳、香港、台北举办。
- 比赛分为预选和决赛，预选赛网上进行，决赛现场举行。
- 决赛选手需在24小时内完成数据分析与设计，并在30分钟内制作，5分钟呈现作品。
- 冠军将获得5日美国梦想之旅，参加Tableau Conference全球用户大会。
关键信息
数据分类与可视化语法
- 分类变量（名义变量）：如“北美、欧洲、亚洲”、“白酒、啤酒、水”。
- 顺序变量：如“金牌、银牌、铜牌”、“优秀、好、较差的”。
- 区间变量：如“重量、成本、折扣”。
- 数据可视化语法：需合情合理，了解双方沟通的期待。
视觉设计原则
- F式布局：人眼在浏览时倾向于沿着F型路径移动，应合理布局信息。
- 空白很重要：适当留白有助于信息的清晰传达。
- 格式塔理论：人们先看到整体，再关注局部，整体感受不等于局部感受的加法。
视觉的惊喜
- 利用Bump Charts、Sankey图等图表形式，制造视觉上的惊喜。
- 创意是实现惊喜的关键，通过连接不同经验来创造新的见解。
实用资源
- Tableau官方资源：
- 其他资源：
- 知乎：举个栗子！Tableau技巧
- 微信公众号：优阅达大数据生态（dkmeco）、RS实验所（rs_lab）
- 搜索技巧：使用“Bing”搜索问题。
结论与QA
结论
- 有效的数据可视化能够完成沟通目的。
- 沟通需合情合理，满足双方期待。
- 惊喜是让沟通更具吸引力的关键。
- 练习是提升能力的必经之路，遵循“10,000小时规则”。
问答部分
- 文档中未提供具体问答内容，但强调了数据沟通的策略和Tableau的使用方法。
附录：相关公司与项目
- Tableau合作伙伴与客户：
- 金融行业：百年人寿、GICO、USAA、Morgan Stanley、Bank of America、CHASEO、PNC BANK、DIRECTV、LOEWS、AARP、Merican Heart Association、Wyeth惠氏、Novartis、Sanofi、Merck、Schneider Electric、Tektronix、Microsoft、Google。
- 其他行业：旅游、媒体与娱乐、零售、P&C、保险、健康医疗等。
- Tableau奖项：
- CRM Excellence Award
- TALENT AWARDS
- dataIQ AWARDS
- Adobe等企业也参与了相关奖项评选。
附录：数据分类与分析
- 数据分类：
- 分类变量/名义变量：如“老王、小林、老李”。
- 顺序变量：如“优秀、好、较差的”。
- 区间变量：如“重量、成本、折扣”。
- 数据可视化应用：
- 地图：用于展示地理分布。
- TreeMap：用于展示层次结构。
- Sankey图：用于展示流程与流向。
- Bump Charts：用于展示时间序列数据变化。
附录：数据源与分析模型
- 数据源：
- 1st Party CRM + 2nd Party Data
- 3rd Party Data
- 242MM US Consumers
- 分析模型：
- Advanced Segments
- Audience Models
- Reporting & Analysis
- People-Based ID (PII)：用于识别和分析用户行为。
总结
文档强调了数据可视化在沟通和分析中的重要性，并提供了Tableau的使用指南、比赛规则、数据分类方法、视觉设计原则和相关资源，帮助读者更好地理解如何通过数据可视化达到沟通目的并实现数据驱动的决策。
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