要問現在什麼最火？當然是視覺化大屏！

也難怪這麼多企業對大屏都是趨之若鶩，視覺化大屏不僅十分的炫酷，而且大部分都是高度概況總結，讓客戶和老闆第一時間就能獲取最有用的資訊，從來輔助決策。

﹣轉自：技術領導力

IT界有個說法：殺死一個技術大牛，不用槍，只需要改三次需求。技術大牛的死法，就是那樣樸實無華且枯燥。

俗話說得好，搞垮一個技術大牛，最好的時間是十年前，其次是現在。

老讀者知道，我曾經是個程式設計師，我的程式碼寫得像羅永浩、PPT做得像雷軍。我那騷氣的註釋、奇妙的函式，折服了同事們，他們都叫我“八格小王子”，然而我更喜歡一位保潔阿姨送我的外號，“張江阿爾法狗”。

不過我並不在乎別人怎麼叫我，因為那些都是虛名，像浮雲一樣。做人要低調，就像我天天騎腳踏車，誰也不知道我家裡還有輛電動車

基於自己的經歷，我更能談談，如何搞垮一個技術大牛。

1、上下班打卡

不僅打卡，還要在工位上安裝紅外感應、電腦上安裝監控軟體。沒時間摸魚，整天累成狗。不對，狗都沒你這麼累。

2、強制996

馬爸爸說得對，996是TM的福報，螞蟻遲早會上樹的。就怕你到時候有命掙錢，沒命花。不過也不要這麼消極，你要堅信：只要你堅持加班，努力奮鬥，就可以讓老闆開上更好的車、住上更大的別墅。

對於一個好的運營來說，資料分析是非常重要的，只有將資料分析做好了，你的運營之路才會更加的順暢。

運營工作的核心在於兩項：流量建設與使用者維繫，而使用者維繫又可以分為內容運營、活動運營與使用者運營，那我們就來聊一聊這三個運營崗位都應該關注哪些核心資料。

01.內容運營的核心資料

｜展示資料

內容的展示資料是最基礎的資料，它的價值在於：提供給內容運營者一個直觀而基礎的資料，用來展示內容被點選、查閱的情況，從而分析內容是否為網站（產品）提供了相應的幫助。包括但不限於UV/PV、轉發數、互動數、點選率、覆蓋人群、推薦量、閱讀量、頁面停留時長等。

※ 以一篇文章為例，這篇文章的連結被點選了100次，其中50次點選停留的平均時間為20秒，10次是點選後直接關閉網頁，另外40次點選的停留的平均時長是3秒。透過這些資料，我們可以瞭解到，這篇文章的質量還 …

由於職業原因，我經常需要各個行業的資料，今天就給大家分享一下我的寶藏免費資料網站們。

既然是資料，那就是最好能拿到一手的資料，而不是看別人做好的圖，因為我們通常需要的是，拿這些資料自己做分析。

一、國家社會類：

1、中國統計局

這個網站可謂是要啥有啥，如農業，生產，經濟，教育等等，可以獲得具有權威的資料，而且覆蓋面很廣。可以找到很多宏觀層面的資訊，GDP、人口、就業、收支等
如，我想要北京市2017年全體居民收支：

但問題也是有的，雖然全面，但是不精準，如果你想查某一個細分的資料的話，可能沒辦法滿足：

優秀的資料分析師是不能速成的，但是零經驗也有零經驗的捷徑。

以上的前提針對入門，目的是達到資料分析師的門檻，順利拿到一份offer，不涉及資料探勘等高階技巧。我的方法傾向網際網路領域，不論是分析師這個職位，還是運營、產品的能力發展都是適用的。其他領域就仁者見仁了。

市面上有《七週七資料庫》，《七週七程式語言》。今天我們就《七週七學習成為資料分析師》。

沒錯，七週。

第一週：Excel學習掌握

如果Excel玩的順溜，你可以略過這一週。不過介於我入行時也不會vlookup，所以有必要講下。

重點是瞭解各種函式，包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換等。

Excel函式不需要學全， 重要的是學會搜尋。即如何將遇到的問題在搜尋引擎上描述清楚。

我認為掌握vlookup和資料透視表足夠，是最具價效比的兩個技巧。

學會vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。

學會資料透視表，SQL中的group，Python中的pivot_table也是同理。

這兩個搞定，基本10萬條以內的資料統計沒啥難度，80%的辦公室白領都能秒殺。

Excel是熟能生巧，多找練習題。還有需要養成好習慣，不要合併單元格，不要過於花哨。表格按照原始資料(sheet1)、加工資料(sheet2)，圖表(sheet3)的型別管理。

下面是為了以後更好的基礎而附加的學習任務。

瞭解單元格格式，後期的資料型別包括各類timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。

瞭解陣列，以及怎麼用(excel的陣列挺難用)，Python和R也會涉及到 list。

瞭解函式和引數，當進階為程式設計型的資料分析師時，會讓你更快的掌握。

瞭解中文編碼，UTF8和ASCII，包括CSV的delimiter等，以後你會回來感謝我的。

養成一個好習慣，不要合併單元格，不要過於花哨。表格按照原始資料、加工資料，圖表的型別管理。

再來一道練習題，我給你1000個身份證號碼，告訴我裡面有多少男女，各省市人口的分佈，這些人的年齡和星座。(身份證號碼規律可以網上搜索)

考慮最簡單的情況：兩臺主機之間的通訊。這個時候只需要一條網線把兩者連起來，規定好彼此的硬體介面，如都用USB、電壓10v、頻率2.4GHz等，這一層就是物理層，這些規定就是物理層協議 。

我們當然不滿足於只有兩臺電腦連線，因此我們可以使用交換機把多個電腦連線起來，如下圖：

同樣使用FineReport開發大屏，為何我做出來的視覺化效果總是達不到要求？是因為天生沒有審美天賦嗎？

其實，大屏模板開發只要掌握好設計技巧，普通的開發人員也能作出設計師級別的視覺化效果，數據君特地拉取多方資源整合了這篇大屏視覺化設計方法，以真實的案例展開，附帶大量官方免費素材和教程，絕對值得收藏！

內容分以下部分展開：

●真實案例講解需求調研
●視覺設計方法（附素材）
●快速製作（附模板&元件）

一、需求調研

大屏實施千萬步，需求調研第一步，下面以一張製造行業監控指揮大屏為例，詳解需求調研怎麼作用於大屏設計：

1、根據業務場景提煉關鍵資料

較為正式的大屏實施專案一般有需求文件，在拿到需求文件後，還需要與需求方溝通大屏業務場景，明確需要側重展示的內容或大屏要呈現的“故事”，從而提煉關鍵資料指標。

某製造行業的監控指揮中心大屏，位於一個大型指揮管控中心，需要監控到的資料一般包括銷售運營、生產執行、物流管理、客戶質量和園區的安保能耗這5個模組，這些“業務關鍵資料”。

優秀的資料視覺化圖表只是羅列、總結資料嗎？當然不是！資料視覺化其真正的價值是設計出可以被讀者輕鬆理解的資料展示，因此在設計過程中，每一個選擇，最終都應落腳於讀者的體驗，而非圖表製作者個人。

這裡給大家總結了資料視覺化的製作的30個小技巧，透過列舉一些容易被忽略的常見錯誤，最終能夠快速提升和鞏固你的視覺化製作水平。

一、你不得不注意的圖表製作小技巧

1.條形圖的基線必須從零開始

條形圖的原理就是透過比較條塊的長度來比較值的大小。當基線被改變了，視覺效果也就扭曲了。

2.使用簡單易讀的字型

有些時候，排版可以提升視覺效果，增加額外的情感和洞察力。但資料視覺化不包括在內。堅持使用簡單的無襯線字型(通常是Excel等程式中的預設字型)。無襯線字型即是那些文字邊緣沒有小腳的字型。