style="text-indent:2em;">大家好，关于数据呈现怎么弄好看很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于数据如何呈现的知识，希望对各位有所帮助！
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如何用excel制作数据分析
Excel只是一个工具，没有对应的分析流程。
数据分析的完整流程，就是常说的数据分析六步曲：
明确目的-->收集数据-->整理数据-->分析数据-->呈现数据-->撰写报告。
Excel只是一个工具，前面2步和最后1步都无法在Excel中完成。Excel能够实现的就是整理数据、分析数据、数据可视化这几个步骤。
所以，如果非得要表现Excel的分析作用的话，其流程可以是这样的：
导入数据-->整理数据-->统计数据(透视表)-->数据可视化(透视图)-->分析结果。
其实，Excel并不是一个良好的数据分析工具！Excel设计的初衷是为了数据处理，其数据分析的功能比较弱，比如只有透视表功能，而无法支持海量数据的分析，无法实现跨表分析，无法实现高级的数据模型，其画图的效率不高，其数据分析的效率相对较差，等等。不过，Excel可视化的效果是最漂亮的。
在你没有学习专业的数据分析工具这前，Excel可以是一个暂的替代工具。如果你想要有更专业的分析，那么类似：PowerBI、Tableau、SPSS、SAS等是你最好的选择。
欢迎查看我的头条号，阅读《数据分析六步曲》。
有什么好用的数据可视化软件
干货预警，全文12288字，配图100+，阅读需要20分钟。赶时间的朋友先点赞▲收藏★评论~
给大家推荐四款免费的可视化工具分别是：Excel、PowerBI,Fourish网站、镝数图表。
E01.Excel数据可视化到底有多强大？1-1.到底什么是数据可视化？
数据可视化，可以帮助我们更具象地了解一个事物的特性。例如中国的人口东多西少，利用地图就能很好理解，差异大概有多大。
中国县级市/区分布图
1-2.零基础有哪些值得学习的可视化工具？给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。
工具1：Excel
推荐Excel的理由有很多：01.普及率高、可定制；02.入门简单、自由操作度高；03.方便与PPT结合展示，工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。
有人会觉得Excel的可视化比较差，那是因为绝大多数同学不知道：主题配色、排版，装饰元素等等细节问题。
下面就给大家看看Excel的作品：
工具2：PowerBI
PowerBI也是微软出品的可视化工具，原来是基于Excel的三大插件:PowerQuery、PowerPivotPowerView组成。它图表丰富、有第三方图表库，可在线分享报表。
可视化作品如下：
工具3：flourish网页
网址：https://flourish.studio/
这是一个国外的动态可视化网站，只需要导入数据，就可以实现一些超棒可视化效果，如下：
工具一、Excel对于普通的白领职员，刚开始还是建议学习Excel可视化表达。其实不管你学习什么工具，基础图表的原理都是相通的。
如果简单的数据可视化，Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。还有最重要的一条是，某些领导就是要看Excel文件。
对于基础的可视化需求，Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做，还经常要跟领导/观众解释一番。
最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点，并且做了相关案例演示和配套练习资料。文笔差，直接上课件案例（部分）
01五种主流可视化表达形式01.REPT函数
02.条件格式
03.迷你图
04.三维地图
全国地级市（台湾除外）
全国县城/区分布（台湾除外）
05.Excel图表
还想了解更多的内容，请参加我们的课程呐~
由于每个行业都有很深的学问、甚至每个公司的表格、数据输出的列都不一样。这里建议同学们好好学习数据看板制作的原理，再根据自己公司的业务需求和自己对业务的理解，制作属于自己的可视化报表。
一、Excel数据大屏，自动化Excel方面就是普及率高，每个人电脑几乎都有Excel，打开就可以浏览或修改。Excel也可以做错出挺棒的自动化模板，如下：
我在2020年根据自己工作经验制作的《Excel数据大屏，自动化模板》受到许多同学的认可，因为之前很多工作内容就是搞表格和搞PPT的。
说到制作自动化数据看板，还是PowerBI功能会更出色。不管Excel也好、PowerBI也罢，甚至Tableau，Python……，它们都是工具，大家根据自己实际情况学习和使用就好。
个人不太建议，原来没有编程基础的同学，因为临时偶尔不重要的一个工作任务去学习Python类可视化报表哈。虽然我日常也会恰这类的饭。如临时需求，建议找一些专业的外援制作效果应该更好哦。
二、PowerBI自动化模板许多同学看过我做的Excel自动化模板，其实PowerBI自动化模板也不错。它比Excel的可容纳数据量更多，可视化功能更简单和丰富、可以发布网页上等优于Excel的特点。
《PowerBI自动化模板》
下面的PowerBI网红动态条形图模板，就是利用PowerBI制作。如果又新的数据，刷新即可生成新的报表。
可能大家对PowerBI还是挺陌生的，它是由微软出版的商业可视化报表软件，而且是完全免费。制作数据看板，它可以轻松跨越多个报表之间，实现数据关联。图表之间也能轻松交互。
PowerBI主要有三大模块功能组成。分别是PowerQuery、PowerPivot和PowerView。
01.PowerQuery功能
PowerQuery主要功能是获取数据、整理数据。用了12节课演示了常用的数据处理技巧、数据有哪些问题，和如何进行数据清洗。
教大家如何爬取电商手机商品数据、豆瓣电影TOP250数据。
02.PowerPivot功能
PowerPivot主要是数据关联和数据建模的内容。如在多对多关系如何搭建维度表链接2个数据源。如何建立一个最高频的维度表，日期表。
03.PowerView功能
在PowerView介绍了各种基础图表是如何绘制的，如何从第三方视觉对象。一共介绍了25个系统图表的绘制。
列举了分组、筛选和排序功能的重要性。如何制作出让人看得明白的可视化报表。
04.综合实践，自动化数据看板
最后是综合所有的内容，完整做出一个系统的，多数据报表关联的数据看板。此处列举了社区团购、知乎号、公众号三个系统报表的制作。
这个公众号从19年8月还是21个粉丝，到目前的3.5万粉丝。也感谢大家的关注和支持呢。（1个月，我的Excel公众号从23粉丝涨到1088知乎er！）
阅读量也从最开始的200涨到下载的1800左右叻。
知乎是从15年就注册玩了，也是经历好久才达到了5万粉丝呐，好久也没有复盘过知乎的内容。就借着这个做课程的机会，顺便把自己的粉丝也盘点了一下。
当然，后续我们还会添加补充同学们反馈比较多的问题，让大家在这一门课程就能够轻松上手PowerBI并能完成难度一般的数据报表制作。
做大数据分析相关的毕业设计，有什么好的题目或方向推荐吗
现在大数据有很多方向，据我的导师了解，有这么几个火热。
金融大数据，交通大数据，医疗系统大数据，还有与人工智能结合的大数据。
我的一位在美双硕士音乐老师还说，现在还有音乐方面大数据。
我个人比较偏向数据挖掘方面，这是大数据技术的根本。
公众号数据怎么分析完整数据
如果是运营者，则侧重看公众号的近期头条或次条的阅读量趋势，近30天热门文章等等；如果是广告主则会侧重看公众号的广告投放价值及质量分析。
关于第二个问题要怎么去分析，这里发一篇之前写过的文章
如何分析公众号质量及投放价值，看这一篇就够了！
什么样的公众号质量好？什么样的公众号具备更高的投放价值？对运营者来说，如何在竞争激烈且相对饱和的市场中占有自己的一席之地？对广告主来说，如何通过数据分析综合判断一个号的投放价值？
为了解决上述这些疑问，我们通过样本研究各行业KOL历史发文数据，结合不同类型的广告主及媒介团队的投放经验，总结出今天这篇文章，内容较长。
Q1
什么样的公众号质量好？
高原创比
当流量红利消失，用户对所阅读的内容要求越来越高，单纯靠转载、复制粘贴的流量号想要留住粘性粉丝的能力也越发困难，而愿意投入时间精力去坚持原创的运营者往往对内容质量的把关也会更加严格。
从下图就能明显看出用户对原创文章的认可度，虽然发文位置在5条、6条，但阅读却超过了排在前面的文章，从点赞和评论数据来看也能反映出用户对原创内容的认可度都是高于非原创文章的。
（图例：公众号凯叔讲故事历史发文数据）
再举例之前给大家推荐过的一个账号【匡北北】，作为漫画号他们的原创能力极高，每篇文章的精选留言及作者回复基本都在40条以上，评论数点赞数也基本都在三位数。
我们发现往往原创比例越高的号，粉丝的粘性也越强、活跃度越高。因此我们通过公众号的发文原创比例结合西瓜指数做了个公众号原创排行榜，对原创类账号感兴趣的朋友可以登录西瓜数据官网查看更多排名。
（图例：西瓜数据原创类公众号排名）
高精选留言及评论点赞
上面的截图中其实也有这个数据，精选留言越多代表文章的全部留言数大概率也越多，而留言是最能直观反映用户活跃度的指标之一。我们经常看到一篇爆文，正文内容下拉到一半就结束了，剩下一半全都是留言，这类公众号的活跃度可以算是非常高了。
其次就是评论的点赞数，因为精选评论是运营者通过筛选展示出来的，数量都不会特别高，但评论的点赞数却能看出其余读者对文章的关注度以及对作者的认同程度。
（图例：公众号匡北北历史发文数据）
发文频率高且时间固定
绝大多数优质的公众号都能保持频繁的推文，这样可以保持粉丝的粘性，也代表公众号的运营者投入了许多时间与精力或是拥有一定规模的运营团队。
许多对运营质量要求很严的号主都会设定相对固定的发文时间，这么做是为了培养用户的阅读习惯，同时也为了督促自己按时截稿，保持创作效率。许多情感号的发文时间都集中在晚上9点后，因为这一时段人们的情感活动是敏感的。
（图例：公众号有趣青年历史发文数据）
高赞赏及好看数
虽然公众号将“点赞”改为“在看”后整体的在看率有所下滑，但很多优质账号的在看率并没有受到影响，特别是在（微信-发现）这一渠道增加了看一看的文章入口后，也有很多号主开始重视引导用户点击在看。
赞赏数是用户用真金白银支持运营者的，如果作者收到的赞赏数越多也能反映出粉丝对内容质量的认可。因此我们也根据公众号发文获得的赞赏数进行了排名，生成了公众号赞赏排行榜。
（图例：公众号桌子的生活观历史发文数据）
（图例：西瓜数据公众号赞赏排行榜）
阅读来源及传播数据分析
微信之父张小龙曾经说过：“早期的公众号有一个特别好的现象，当时的公众号阅读量其实70%、80%来自朋友圈的转发，只有20%、30%是来自于订阅号的。它符合一个二八定律，有20%的人去挑选信息，有80%的人去获益，通过20%的人挑选去阅读文章。”这一点从图文的传播比率及来源数据就能直观看出。
上图这种情况是公众号日常发文最常见的现象，一次传播的阅读大于二次传播（二次传播指的是用户在未关注公众号的情况下，在朋友圈点击阅读或者在朋友圈再次分享传播的行为）。相比一次传播，二次传播更加能够说明该篇文章推送的传播力和影响力，是深度传播，比一次传播的数据更有价值。
如果二次传播的阅读大于一次传播，这种文章往往有两种可能，一是爆文、二就是刷阅读了，因为正常情况下如果是广告文章二次传播肯定是要低于一次传播的。（下图为二次传播大于一次传播）
阅读跳出率低
近期公众号后台刚刚更新阅读完成情况数据对号主及广告主来说都是利好。正常情况下，粉丝都会将文章内容看完后在关闭，因此跳出率最高的地方应该在文末。而如果是机刷或者人工刷阅读基本是不会浏览到文章底部再退出，因此刷阅读的文章跳出比例最高的部分往往在开头部分。
广告主可以借此判断公众号的质量，也可以分析自己的广告文案对用户的吸引程度，而号主也可以用来分析读者喜好从而优化推文内容。
运营公众号菜单
公众号拥有自己的菜单栏也是大多数优质号都有的共性。菜单栏通常会放的栏目有往期文章、合作联系方式、自有商城等等，一方面提供内容服务，一方面提供功能服务。如果运营者会花时间去运营管理菜单栏，通常质量都比没有菜单栏的号要好些。很多专门“做号”的人是没有时间去做这个运营动作的，因为他们要把精力都花在怎么把数据做的“好看”上。
违规记录少
不考虑其他因素，违规记录越少的公众号显然价值更高，比如在出售公众号时，违规记录会影响公众号的交易价值。要把一个账号运营起来并不容易，优质号主们都很爱惜自己的羽毛，规则红线不会去触碰，对广告的要求也更高。
Q2
什么样的公众号更具备投放价值？
一个号的广告投放价值是相对而言的，对不同的广告来说，同一个号的价值可能完全不同，主要还是跟粉丝画像有关。我们今天就不讨论个例，而是说一些共性的地方。通常广告主们会通过以下几点做判断：
粉丝数
虽然粉丝数是能最直观反应公众号体量的数据，但我们并不建议广告主们单纯根据这个数据进行议价甚至投放，原因有两点：1、粉丝数并不代表实际阅读人数，关注公众号的人并不一定都会看公众号的推文，还有一些僵尸粉也是无法监测到的；2、粉丝数是最容易PS的...
粉丝活跃度
判断粉丝活跃度的方法就是上述提到的公众号评论数、评论点赞数、作者回复点赞数这些最直观的数据，通常情况下开通留言功能的号粉丝活跃度会比没有开通留言的号要高很多。
（图例：公众号不会画出版社历史发文数据）
另外的渠道就是查看公众号后台的新增消息数，消息越多代表粉丝活跃度越高。
平均阅读
相较于粉丝数而已，日常发文的平均阅读才是反应一个公众号真实影响力的重要指标之一。大多数公众号的头条与次条阅读量比在2:1-5:1之间，如果更多些有可能是头条爆文导致的。如果出现10:1就是有点问题了。
广告平均阅读
对于精明的广告主而言，他们除了看日常发文的平均阅读之外，可能更在意公众号发广告时的表现，由于广告文章的转发人数都会比普通发文低很多，所以广告的阅读量不会比平时的高，这就涉及到广告报价的问题。
如果按平均阅读来计算成本，正常阅读有1w，报价1w，单阅读成本看似是1元。但其实广告文章的阅读一般都只有2k，那实际投放的单阅读成本则应该是5元！这也是许多广告主的roi达不到预期的原因之一，在合算成本时就估错了。
借助西瓜数据的历史广告统计数据就能快速查看公众号的头条广告平均阅读与次条广告平均阅读数据，帮助广告主们更高效的制定投放决策。
广告复投次数
另一个很有说服力的数据就是公众号的历史复投情况，如果一个号被同一个广告多次复投过，说明这个号的转化效果应该是不错的。借助西瓜数据的广告分析工具也能快速找到这些高复投的公众号。
（图例：西瓜数据公众号历史品牌复投数据）
（图例：西瓜数据广告文章搜索功能）
当然，最终影响到投放效果的因素还有很多，感兴趣的广告主们可以看看《公众号广告投放达人指南》，也可以登录西瓜数据官网了解广告投放六步法，对大家找号投放一定会有所帮助。
文章到此结束，如果本次分享的数据呈现怎么弄好看和数据如何呈现的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
