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  1. 如何觀察機票價格趨勢? 相關

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  1. 2023年2月7日 · 競品分析能夠揭示市場趨勢、對手動態和潛在風險,為企業提供決策支持。通過詳細的分析,企業可以發現市場機會,避免盲目決策所帶來的風險。 二、競品分析的五個步驟 1. 確定分析目標 首先要清楚您想從競品分析中獲得什麼資訊。是想了解對手的價格策略?

    • 什麼是 Data Visualization 資料視覺化?
    • 資料視覺化的設計原則
    • 資料視覺化方法步驟
    • 資料視覺化範例
    • 實用資料視覺化工具推薦

    資料視覺化是一種通過使用圖形元素(如線條、形狀、顏色等)來表示資料的技術,目的是讓人們更直觀地理解資料的內容和結構。資料視覺化可以幫助人們快速識別資料中的模式、趨勢和異常,從而提高分析效率,支持決策和預測。 資料分析 5 步驟,成為數據分析師 Data Analyst 的 Top 3 技能

    在進行資料視覺化時,遵循以下幾個基本原則可以幫助您更有效地傳達資訊: 1. 簡單明瞭:選擇適當的圖表類型以簡化視覺元素,避免過度裝飾和不必要的複雜性。 2. 有效使用顏色:使用顏色來強調重點,避免使用過多的顏色以免造成視覺混亂。 3. 保持一致性:確保圖表的設計和風格在整個報告或網頁中保持一致,以提高可讀性和專業感。 4. 考慮目標受眾:了解您的目標受眾的需求和偏好,選擇合適的視覺元素和互動功能以滿足他們的期望。

    以下是一個資料視覺化的基本方法步驟,可以幫助您更有系統地進行視覺化設計: 1. 確定目標:明確資料視覺化的目的,例如分析趨勢、比較數據或展示地理分布。 2. 選擇適當的圖表類型:根據資料的特點和目標,選擇合適的圖表類型,如折線圖、柱狀圖、散點圖或地圖等。 3. 處理資料:對原始資料進行清理、整理和轉換,以便用於視覺化。 4. 設計圖表:選擇合適的視覺元素(如顏色、形狀、尺寸等),並根據前面提到的原則進行設計。 5. 評估和優化:檢查圖表是否符合目標,並根據需要進行調整和優化。 6. 添加互動功能(可選):為圖表添加互動功能,如滑動條、按鈕或提示框,以提高用戶體驗。

    資料視覺化可以應用於各種場景,以下是一些典型的案例: 1. 銷售報告:企業可以通過繪製銷售額折線圖來分析產品在不同時間段的銷售趨勢,進而制定相應的銷售策略。 2. 地理資訊:政府或環保機構可以通過地圖視覺化來呈現空氣質量、交通擁堵等環境數據,以支持城市規劃和管理。 3. 金融市場:投資者可以通過繪製股票價格的K線圖來分析股票的價格走勢,從而指導投資決策。

    有許多資料視覺化工具可以幫助您快速創建美觀且具有分析價值的圖表和圖像,以下是一些值得推薦的工具: 1. Tableau:一個功能強大的資料視覺化軟件,提供了豐富的圖表類型、自定義選項和交互式功能,適合企業和個人使用。 2. D3.js:一個基於JavaScript的開源資料視覺化庫,可以用來創建高度客製化的網頁圖表和互動式視覺化效果。 3. Microsoft Power BI:一個集資料整合、分析和視覺化於一體的商業智能平台,適合企業用戶進行數據驅動的決策支持。 4. ggplot2:一個基於R語言的繪圖包,提供了一個高度靈活且可擴展的語法,可以用來創建各種複雜的統計圖表。 5. Plotly:一個支持多種程式語言(如Python、R和MATLAB)的視覺化庫,提供了大量的圖表類型和互動功...

  2. 2024年1月29日 · 觀察資料的 N 件事. ① 先認識資料欄位. ② 快速檢閱資料樣貌. ③定義資料類型. ④ 類別資料看分佈、連續資料看範圍. ⑤ 比較資料間的關係. 你懂資料,資料就會幫你. 免費點我下載數據技能路線指南. 資料科學是以知識探索為目的的一種方法,如何將資料一層 ...

  3. 2024年1月8日 · 步驟一:最希望呈現資料裡的哪一個關係?. 「比較大小」:長條圖. 「了解趨勢」:折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」:圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」:散佈圖、直方圖. 「比較大小+呈現分佈」:泡泡圖. 步驟二:選擇表達訊息 ...

  4. 2023年12月11日 · 透過剖析資料找尋其中的模式趨勢和洞察insight),回應問題進而擬定決策總結來說資料分析的目標是打造一個完整的資料傳達過程從量化角度切入驗證某些對市場的觀察與假設解決實際商業問題

  5. 2024年4月12日 · 數據分析師應用產業知識的三種情境. 學習產業知識的三個方法. 方法一、閱讀書籍. 方法二、關注目標公司的技術部落格. 方法三、閱讀內部文件及詢問公司內的主要協作對象. 數據分析師的主要工作是藉由分析資料,從中挖掘出有價值的商業見解來幫助企業決策 ...

  6. 2024年2月20日 · 我自己會把「資料清理」跟「型態調整」稱為是整個分析過程中一定要操作的部分,因為若沒有經由正確的處理方法會造成模型無法存取的狀況。. 另外根據 CrowdFlower Survey Results. 調查的結果,在資料分析的階段 60% 的時間其實是在進行資料清理的。. CrowdFlower ...