数据可视化的缺点

职务晋升天花板低，可替代性高，收入前置倾向严重。1.岗位晋升的天花板低。一般来说，数据公司中的分析师多为支持岗位，根据需要嵌入业务和财务部门，工作绩效难以量化。2.可替代性高。数据分析师的岗位职责一般包括:响应数据需求、数据口径的定义和可视化报告构建和报告撰写。很容易被数据产品经理和可视化报表系统取代，也很容易被业务部门的职位取代。如果数据分析师不嵌入业务部门，与业务联系不紧密，他的报道工作就会脱离实际，流于表面，没有指导意义；

3.有严重的预收倾向。数据分析师大概是随着互联网的出现而产生的，互联网提供了大量的数据分析师职位。同时，互联网是一个“35岁中年危机”问题突出的行业，进入门槛低，对精力的要求高于经验积累。随着年龄的增长，对于年龄较大的从业者来说，市场空间会越来越窄。所以从长期职业规划的角度来看，数据分析师不具备长期发展的可能性。

我不太明白你的问题。你说的数据分析或者-1可视化好是什么意思？这两者可以相互结合。很多情况下数据分析和-1可视化是相互的。数据经过分析应该是-0。可视化不是简单的可视化，而是基于数据分析，否则可视化毫无意义。各有各的优势，可以多接触了解。柠檬学院数据，学习平台，注册即可学习。

但是，这并不意味着数据 可视化一定是因为功能性的使用而枯燥，或者是因为色彩斑斓的外观而极其复杂。为了有效地传达思想和概念，美学形式和功能需要齐头并进，通过直观地传达关键方面和特征，我们可以实现对相当稀疏和复杂的数据 set的深入洞察。但设计师往往不能很好地把握设计与功能的平衡，从而创造出华而不实的数据 可视化形式，无法达到其主要目的，即传达和交流信息。

JerThorp创造了美丽的可视化 数据，使抽象的数据更容易理解。在温哥华的这次演讲中，他分享了他的项目:创建一年新闻周期的图片，绘制人们在网上传播文章的地图，等等。如今，数据 可视化是一个很受关注的事情，很多人都会在自己的工作中使用数据 可视化这个工具来展现。

下面介绍一下数据 可视化的相关知识。其实我们可以认为数据 可视化降低了数据分析的门槛，这是由于数据 可视化理解。同时数据 可视化工具也降低了受众的学习成本。听众不需要知道如何使用那些专业的统计工具和建模工具，也不需要回调任何编程语言。他们只需要轻松连接数据并理解可视化即可。

供应链-1可视化需要进行-1可视化效果评价进行评价数据-。可以使用数据 可视化有效性评估工具，如用户调查、用户反馈等。供应链数据可视化数据可视化效果评估可以从以下几个方面进行:可视化设计:供应链的评估-。可视化的设计应与供应链的业务场景和特点相匹配，并能有效传达数据的含义和关联性。

可视化的效果要与供应链的业务场景和数据的特性相匹配，能有效展现数据的内在规律和相关性。数据质量:评估供应链-1可视化-1/质量是否准确、完整、及时，是否能支持数据分析和决策。数据质量应与供应链的业务场景和特征相匹配，准确反映数据的内在含义和关联性。用户体验:评价供应链数据 可视化的用户体验是否友好、易用、互动。

数据可视化的作用和意义是数据 analysis的延伸，是数据 analysis的完善和完成，所以数据。数据 可视化派克数据商业智能BI1。数据可视化Jean数据更容易消化。与纯数据相比，人类更擅长处理图像信息，更容易理清数据之间的关系。2.-1可视化Let数据"移动"。

1和多维性可以通过数据 可视化的呈现方式清晰地识别出来，使用的数据可以根据各个维度的大小进行显示和展现。2.当数据 可视化进行交互操作时，用户可以通过交互手段对数据进行有效的开发和管理。3.可见性由于数据是通过动画、三维立体、二维图形、曲线、图像来展示的，因此可以分析数据的关系和模式。

数据 可视化的优点分析如下:关系中的相关性:没有数据可视化的情况下，很难确定自变量之间的相关性。通过了解这些独立变量，可以做出更好的商业决策，随时间变化的趋势:虽然这似乎是数据 可视化的一个明显用法，但也是最有价值的应用之一。没有过去和现在的必要信息，就不可能做出预测，查看市场:数据 可视化获取不同市场的信息，这样你就可以知道哪些受众把你的注意力集中在哪些受众身上，你离哪些受众比较远。