在廣泛的數(shù)據(jù)應(yīng)用社區(qū)的日常用語(yǔ)中，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)似乎已成為同義詞。

　　許多招聘廣告關(guān)注的是數(shù)據(jù)可視化技能，而不一定具體說(shuō)明數(shù)據(jù)分析技能的重要性。其實(shí)整個(gè)行業(yè)的職稱已經(jīng)顯示了這一趨勢(shì)，「數(shù)據(jù)藝術(shù)家」、「數(shù)據(jù)可視化專家」和「數(shù)據(jù)說(shuō)書人」等新角色紛紛出現(xiàn)。但企業(yè)仍在尋找能夠從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的人，這不能僅僅局限于數(shù)據(jù)可視化，因此這些新角色又必須學(xué)會(huì)分析技能。

　　01 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化

　　數(shù)據(jù)分析是一個(gè)探索性的過(guò)程，通常從特定的問(wèn)題開(kāi)始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因?yàn)檫@些答案并不總是容易得到的。

　　數(shù)據(jù)可視化涉及到數(shù)據(jù)的可視化展示，從單個(gè)圖表到全面的儀表盤。有效的可視化顯著減少了受眾處理信息和獲取有價(jià)值見(jiàn)解所需的時(shí)間。但是有效的可視化需要滿足幾個(gè)條件，而且理想中的可視化總和現(xiàn)實(shí)有很多差距。

　　02 數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的視覺(jué)呈現(xiàn)

　　從上面的講述來(lái)看，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化存在著天然的差別。但這并不是說(shuō)兩者永遠(yuǎn)不會(huì)和諧共處或者離和諧很遠(yuǎn)。在實(shí)際處理數(shù)據(jù)時(shí)，分析應(yīng)該先于可視化輸出，而可視化分析可能是呈現(xiàn)有效分析結(jié)果的一種好方法，兩者在應(yīng)用中存在著關(guān)聯(lián)。

　　

　　可視化分析涉及到用數(shù)據(jù)構(gòu)建不同圖表的過(guò)程，以提供不同的視角。這有助于確定需要進(jìn)一步調(diào)查的異常值、差距、趨勢(shì)和有趣的數(shù)據(jù)點(diǎn)，比如門店的異常銷售值、生產(chǎn)車間的產(chǎn)量波動(dòng)等。

　　其實(shí)可視化分析就如同下圖，它是一個(gè)化繁為簡(jiǎn)的過(guò)程，將通過(guò)算法運(yùn)算出的數(shù)據(jù)結(jié)果以清晰的方式展現(xiàn)出來(lái)。

　　

　　在左邊，你有分析、研究和視覺(jué)探索的過(guò)程，當(dāng)你向右邊移動(dòng)時(shí)，這些過(guò)程會(huì)變得更加清晰，對(duì)數(shù)據(jù)的理解和洞察的發(fā)現(xiàn)。只有在這個(gè)過(guò)程結(jié)束時(shí)，儀表盤才會(huì)出現(xiàn)，它將所有的東西都打包成一個(gè)整齊的輸出。

　　03 儀表盤的作用是什么?

　　在數(shù)據(jù)分析師或企業(yè)信息部門的工作中，可能會(huì)涉及到創(chuàng)建儀表盤。不過(guò)，儀表盤在整個(gè)分析過(guò)程中的作用是什么?許多人認(rèn)為它是最終的可交付成果，有了它就萬(wàn)事大吉，并且可以回答他們所有的問(wèn)題。不過(guò)，我建議儀表盤只是進(jìn)一步討論和分析的起點(diǎn)。

　　儀表盤、信息圖表或數(shù)據(jù)故事是交流見(jiàn)解的極好且非常有效的方法。但它不應(yīng)該停在那里，冷冰冰的等待別人去發(fā)掘想要的數(shù)據(jù)點(diǎn)。當(dāng)客戶使用他們的季度銷量總結(jié)時(shí)，等待他們的應(yīng)該是根據(jù)儀表盤顯示的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行討論與下一步的決策，而不是將儀表盤放在那里，只是單純的顯示數(shù)據(jù)。換句話說(shuō)，它不應(yīng)該是終點(diǎn)，而是討論和決策的起點(diǎn)。

　　看看下面由 Ann Jackson 創(chuàng)建的銷售和盈利能力儀表盤。它是一個(gè)直觀、清晰設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)摘要，顯示了隨時(shí)間的變化、地理差異、某些產(chǎn)品類別的損失，并將關(guān)鍵性能指標(biāo)匯總為數(shù)字。

　　

　　Ann 會(huì)把這個(gè)儀表盤交給她的利益相關(guān)者并稱之為完成嗎?不，因?yàn)楝F(xiàn)在真正的討論才剛剛開(kāi)始。Ann 可以和她的聽(tīng)眾坐在一起，深入了解更多的細(xì)節(jié)，以探索為什么會(huì)出現(xiàn)某些結(jié)果，并找出提高業(yè)務(wù)績(jī)效的機(jī)會(huì)。對(duì)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步調(diào)查，與讀者一起探討，這是作為分析師所增加的價(jià)值，而不僅僅是生成儀表盤。

　　04 不要停留在視覺(jué)上

　　我給許多分析師分享的一條建議是，不僅要可視化數(shù)據(jù)，而且要展示洞察力和分析技能。

　　現(xiàn)在市面上有很多工具，它們使快速構(gòu)建可視化結(jié)果非常容易。作為使用工具的分析師，職責(zé)不是做出想要的儀表盤，而是是確保他們提供的信息是可訪問(wèn)的、易于理解和清晰的。數(shù)據(jù)分析師的分析結(jié)果應(yīng)該放入實(shí)際的句子、注釋、標(biāo)題和副標(biāo)題中，以引導(dǎo)讀者瀏覽即成的報(bào)告或儀表盤，并使信息可訪問(wèn)。

　　可以問(wèn)自己一個(gè)問(wèn)題：對(duì)于不使用這個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行相同的分析和研究過(guò)程的人來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析的結(jié)論容易理解嗎?

　　看看賈斯汀·戴維斯的這幅圖像。Justin 創(chuàng)建了兩個(gè)圖表，并通過(guò)在文本中陳述他的發(fā)現(xiàn)來(lái)支持這些圖表。

　　

　　他本可以停止使用每張圖表的標(biāo)題，但包含三個(gè)句子可以確保他的聽(tīng)眾不必先做他們自己的分析，而是可以快速理解數(shù)據(jù)顯示的內(nèi)容。然后，他們可以根據(jù)一張圖表自己調(diào)研更多的問(wèn)題，這樣一張儀表盤或圖表的價(jià)值就達(dá)到了。

　　另一個(gè)很好的例子來(lái)自 JennaDevries，她創(chuàng)造了一個(gè)大聯(lián)盟棒球啤酒價(jià)格的簡(jiǎn)單可視化。

　　在可視化過(guò)程中添加便于理解的注解，可以使她的讀者更好的理解關(guān)鍵數(shù)據(jù)和使用信息，也表明她不只是創(chuàng)建一個(gè)圖表，而是通過(guò)可視化她的分析過(guò)程使結(jié)論更好的呈現(xiàn)。

　　

　　05 數(shù)據(jù)分析與可視化在商業(yè)中的作用

　　想象一下，你現(xiàn)在是一家零售連鎖店的店長(zhǎng)，在營(yíng)業(yè)過(guò)程中，會(huì)在與外部供應(yīng)商、客戶的互動(dòng)中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，比如入庫(kù)記錄、出庫(kù)記錄、銷售記錄帶來(lái)的庫(kù)存數(shù)據(jù)、銷售額數(shù)據(jù)等等，而數(shù)據(jù)分析將龐大而且雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、挖掘、分析后，依靠算法生成了一系列數(shù)值，而這些數(shù)值要與具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景聯(lián)系起來(lái)，就需要可視化的幫助。

　　使用數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)，你可以透過(guò)數(shù)據(jù)識(shí)別客戶購(gòu)買行為模式，了解客戶購(gòu)買習(xí)慣，例如他們購(gòu)物的時(shí)間是什么時(shí)候和購(gòu)買的產(chǎn)品以什么為主，同時(shí)你可以看到行為趨勢(shì)如何逐月變化，以及每個(gè)季度的變化，這些就是所謂的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。有了這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，你就可以開(kāi)始對(duì)下一個(gè)月、下一個(gè)季度的門店情況做出詳細(xì)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，包括哪些產(chǎn)品最暢銷，以及何時(shí)會(huì)迎來(lái)門店最忙的高峰期。

　　在數(shù)據(jù)可視化和基于此的調(diào)研之后，就是具體的業(yè)務(wù)決策了。根據(jù)產(chǎn)品的銷售預(yù)測(cè)情況，你可以規(guī)劃產(chǎn)品的「進(jìn)銷存」，或者在門店銷售高峰期之前，提前安排好人手，或是應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的波動(dòng)。

　　06 顯示您的分析

　　數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化可能是不同的活動(dòng)，但它們本質(zhì)上是相互關(guān)聯(lián)的，一個(gè)活動(dòng)通?？梢灾С至硪粋€(gè)活動(dòng)。

　　當(dāng)您處理數(shù)據(jù)并構(gòu)建下一個(gè)儀表盤時(shí)，我鼓勵(lì)您考慮如何更有效地合并您的發(fā)現(xiàn)。你如何才能以最容易接近的方式向觀眾展示關(guān)鍵的洞察力?

　　一個(gè)有效的、設(shè)計(jì)良好的可視化是很好的，但是如果信息隱藏在數(shù)據(jù)藝術(shù)中，并且利益相關(guān)者無(wú)法對(duì)其采取行動(dòng)，那么您就有可能失去受眾。

AQF：量化金融分析師（簡(jiǎn)稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance）由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)（Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF）主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。>>>點(diǎn)擊咨詢AQF含金量

AQF量化金融分析師實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目學(xué)習(xí)大綱 >>>點(diǎn)擊咨詢AQF課程相關(guān)問(wèn)題

　　1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實(shí)現(xiàn)和回測(cè)

3.整體代碼介紹

　　1.1.2. 第二部分：量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時(shí)

3.動(dòng)量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動(dòng)與相對(duì)價(jià)值

6.市場(chǎng)中性和多因子

7.事件驅(qū)動(dòng)

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計(jì)套利_低風(fēng)險(xiǎn)套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機(jī)器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點(diǎn)

　　1.1.3. 第三部分：Python編程知識(shí)

Python語(yǔ)言環(huán)境搭建	1.Python語(yǔ)言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)	1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運(yùn)算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)
Python編程進(jìn)階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎(chǔ)
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地?cái)?shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲(chǔ)
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時(shí)獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計(jì)算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗(yàn)分布和相關(guān)性
	3.金融時(shí)間序列分析_1.Python下的時(shí)間處理
	3.金融時(shí)間序列分析_2.Pandas時(shí)間格式
	3.金融時(shí)間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_2

　　1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動(dòng)量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對(duì)交易策略	2.配對(duì)交易
技術(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實(shí)現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實(shí)現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識(shí)別和移動(dòng)止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢(shì)跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_5_SVM算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_3_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢(shì)預(yù)測(cè)

　　1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、?shí)例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類、實(shí)例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實(shí)現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實(shí)戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺(tái)的面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)股債平衡策略

　　1.1.6. 第六部分 實(shí)盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺(tái)的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺(tái)介紹
	2.優(yōu)礦平臺(tái)回測(cè)框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對(duì)象、account和position對(duì)象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標(biāo)準(zhǔn)化
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之Oanda	1.Oanda平臺(tái)介紹和賬戶配置
	2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價(jià)單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級(jí)交易訂單
	7. Oanda其它高級(jí)功能
	8. Oanda實(shí)戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)交易
	9. Oanda通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)API調(diào)取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之IB	1.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)請(qǐng)求和響應(yīng)遠(yuǎn)離、線程控制
	3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解
	4.IB請(qǐng)求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉(cāng)位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉(cāng)位下單控制模型實(shí)盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號(hào)、策略展示等全講解。

　　1.1.7. 第七部分：基于優(yōu)礦的進(jìn)階學(xué)習(xí)

1.1回測(cè)與策略框架

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.3.1量化策略設(shè)計(jì)流程簡(jiǎn)介

1.3.2擇時(shí)策略舉例（雙均線）

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時(shí)

2.1基于技術(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標(biāo)簡(jiǎn)介

2.2.2 MACD擇時(shí)策略

2.2.3 WVAD擇時(shí)策略

2.2.4 RSI擇時(shí)策略

2.2.5 MFI擇時(shí)策略

2.2.6 CCI擇時(shí)策略

2.2.7技術(shù)指標(biāo)總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動(dòng)量效應(yīng)

3.2.1格雷厄姆成長(zhǎng)投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價(jià)值投資策略

3.2.4小型價(jià)值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般原理

3.3.2均線排列系統(tǒng)

3.3.3金肯納特交易系統(tǒng)

3.3.4海龜交易法系統(tǒng)

(點(diǎn)擊上圖了解課程詳情)

金程推薦： AQF培訓(xùn) AQF培訓(xùn)機(jī)構(gòu) AQF是什么意思

熱線電話：400-700-9596

AQF考友群：760229148

　　金融寬客交流群：801860357

　　微信公眾號(hào)：量化金融分析師

　　>>>返回首頁(yè)