博客当涉及到数据分析师的关键发现时，见解的价值仅与数据团队与公司其他人员沟通的能力一样重要。数据团队沟通的最有效方式之一是将想法转化为视觉效果，与内部利益相关者分享。这种方法最大的障碍是信息会受到特定图表所能显示和不能显示的限制。基本图表可以说明基本知识，淘客返利系统，但是如果没有一套复杂的图表工具，中国电信物联网，就不可能展示更复杂的概念。这些高级图表经常一次探索许多现象，需要一次创建一层。分析师通常在迭代过程中构建这些图表，一次接近一个因素和一个可视层。根据数据的深度，这个过程可能需要几个小时甚至几天来分析信息并创建相应的图形。使用R和Python实现更复杂的视觉效果多个分析师如何有效地利用基本指标来显示当前时间的变化趋势。在许多情况下，这些图表已经足够了，但是简单的视觉效果所提供的分析水平可能不能告诉我们足够的信息量，从而做出有效的商业决策。R和Python提供的图表库允许数据团队对视觉效果进行控制，这远远超出了以往的数据分析工具包（dataanalysttoolkit）。这些图表为进一步的可视化映射打开了一扇门，可以同时说明许多变量，从而使深入分析更加容易。有些视觉效果被设计用来讲述多个故事，阿里大数据，尤其是更复杂的故事。考虑下表，它显示了不同发动机类型车辆的里程性能。乍一看，大数据培训班，发动机中气缸数较少的车辆在城市中行驶时，人工智能怎么样，似乎可以获得更好的总里程数。但这张图表还有更多：8缸发动机有一个独特的形状需要解释，4缸发动机有一个长尾，而另外两个有明确的限制，三个气缸都有一个独特的双峰分布。这个图表可以得到更多的发现，但是很明显，这个数据所讲述的全部故事比从简单的表格或条形图中得到的任何东西都要深刻。为云数据团队在Sisense中创建更复杂的视觉效果复杂的视觉效果在R和Python中变得简单。例如在R中，ggplot2包允许对图表的美观进行非常详细的控制。要将变量_a映射到透明度，然后alpha=variable_a。要将变量_b映射到颜色，然后将color=variable_b映射到颜色。Python还通过matplotlib对视觉效果进行了大量定制。数据团队可能更喜欢使用任何一种语言，这取决于他们的背景，以任何有助于他们与利益相关者交流的方式来可视化数据。一旦用R或Python创建了视觉效果，它们就可以直接保存到仪表板上，并显示在所有其他图表的旁边。除了粒度可视化映射功能之外，R和Python还为图表创建者提供了更多的控件，以更好地定制显示在其仪表板中的最终可视化效果。要了解数据团队如何使用R和Python创建和分析更复杂的视觉效果，请下载我们的指南。标记：数据团队