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数据运营人经常被问到三个问题：数据为什么涨？数据为什么跌？数据为什么不涨不跌？要想看清问题，需要有一个整体的分析框架和严谨的数据分析逻辑。如果仅将现象或结论通过数字描述，就不够清晰，因此有了数据可视化。

1.Excel

Excel是数据运营中最常用的工具。无论是R语言还是SQL语言，最终都会走到通过Excel分析数据这一环节，可视化统计图也主要利用这个工具进行。其优点是通用性强、操作方便。缺点是当数据量足够大，达到几十万条时，数据分析和存储会不便，这时可以用Access软件替代，但当数据量达到几百万条以上时，就需要通过数据库进行数据初步处理了。

2.SQL

SQL是结构化查询语言（Structured Query Language），它是一种用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统的数据库查询和程序设计语言。其优点是可以存储大量数据，并且能够轻易地对大数据进行统计分析。

3.Python和R语言

Python是一种程序语言，在数据运营中通常用于爬虫设计。R语言是一种用于统计分析和绘图的语言。

1.数据可视化

数据可视化中最常用的是统计图，它能更容易看到数据背后的现象。其基本原则是准确、有效，同时需要简洁，才能清楚地看到数据背后的现象。

（1）准确：作为统计图最基本的要求，除了数据需要准确外，还需要使用合适的图形表达不同类型的数据。例如，曲线图一般用于表达趋势（随时间变化的销售额、流量变化），柱状图可用于表达连续变量（如年份、月份销售额）之间的关系，饼图用于表达占比（如男女占比、国家占比），散点图用于表达两个变量之间的关系（如销售产品数量和销量的关系）。

（2）有效：指你的统计图能够有效反映数据背后的问题。例如，要看一年内的销售趋势，用柱状图和折线图都能表达；但要看一年内销售额与销售产品数量之间的关系和趋势，用柱状图就无法表达，使用折线图，一条表达销售额、一条表达产品数量，就能清楚地看出两者随时间变化的关系。

（3）简洁：简洁是指你的统计图能让人清楚地看出结果。如果一张统计图表达过多的现象或增加过多的数据标签，就会难以看懂。制作统计图的目的是把复杂的数据可视化，以便快速看出问题，如果统计图做得太复杂，就达不到这个目的。

比如柱状图，柱状图又称长条图，是一种通过长方形色块表示数量、用于比较两个或两个以上变量的统计图。

还可用于表示不同产品在1—3月的销量，以方便对比。

原始数据不直观，必须通过计算推理才能得出结论。

改成柱状图后，可以直观地对各产品的数量及月度增长趋势做出判断。

以上数据还有一种呈现方式。通过这种呈现方式，不仅能看到所有产品的月度总销量趋势，还能看到各类产品的月度销量趋势。

柱状图在表达单变量单指标时，还能用于表达流量、订单量、用户数、销售额等。在单变量多指标的情况下，可用于表达不同类目的流量、用户数、销量对比，不同产品的流量、用户数、销量对比等。