数据可视化怎么做（数据可视化和数据分析怎么做）
1. **数据收集**：确定需要分析的数据来源，收集数据。
2. **数据清洗**：处理缺失值、异常值，确保数据质量。
3. **数据分析**：使用统计方法或机器学习模型对数据进行分析，提取有价值的信息。
4. **选择合适的可视化工具和方法**：根据分析结果选择合适的图表类型（如折线图、柱状图、散点图等）。
5. **制作可视化图表**：使用工具（如Tableau、Power BI、Python的matplotlib/seaborn库等）制作图表。
6. **解释和呈现**：对图表进行解释，并根据需要进行调整，最后将结果呈现给目标受众。
通过这些步骤，可以有效地将复杂的数据转化为易于理解的可视化信息。
很多公司都在做员工满意度调查，今天介绍一个对调查数据做可视化的方法。
先来看一下数据
假设我们的调查表数据统计结果如下：
这个表汇总了对5个问题选择不同选项的人数。例如，在对公司的福利政策方面，有5个人非常不满意，8个人感到不满意，感到非常满意的有13个人
一般人的可视化
一般人在对这份数据做可视化的时候，很简单，要么会做一个簇状柱形图：
选中数据区域任意单元格，在“插入”菜单中点击图表组中的簇状柱形图：
得到图表：
这个图表有一个明显的问题：读图困难。如果我想看某一个问题不同选项的表现，很难直接比较，比如，如果要回答：对于“我感觉我的努力和付出得到了公平公正的认可”这个问题感到非常满意和非常不满意的人数哪个更多一些，答案就不是那个唾手可得。
从这个角度来说，这个图表的可视化效果还不如表格呢。
或者调整行列顺序：
或者做一个堆积条形图
更可能的是，你会在这几种图表类型中反复挑选比较，但是不管你选择哪个图表，也不管你怎么格式化，你总是不能做出令自己满意的图表。
一个推荐的图表
下面我们介绍一种针对调查数据的商务图表类型：
这个图表以“一般”的人数为中心，往左右扩展，左边显示的是不满意和非常满意的人数，右边显示的满意和特别别满意的人数，可以很方便的比较同一个问题的满意和不满意的人数，也可以很方便的看到不满意最多的那些问题。
实现方法
首先，我们需要辅助的作图数据：
在辅助数据上插入堆积条形图：
在设计选项卡中，点击“切换行/列”：
得到图表：
在图表上点击鼠标右键，点击“更改系列图表类型”：
在对话框中，左侧点击组合图，右边将“一般，不满意，非常不满意”三个系列设为次坐标轴：
点击确定，得到图表：
点击主要横坐标轴（下面那个），设置坐标轴格式，将最小最大值修改为-45和45：
点击次要横坐标标轴（上面那个），设置坐标轴格式，将最小最大值设为-45和45，并勾选“逆序刻度值”：
得到图表：
选中纵坐标轴，设置坐标轴格式，将标签位置设为“低”：
得到图表：
将图表拖拽至合适大小，去掉图表标题，图例，网格线和次要横坐标轴：
适当设置格式：
这里主要设置了坐标轴标签的字体和颜色，条形图的颜色，注意中间两个“一般”的数据条颜色设为相同的浅灰色。
还设置了间隔宽度。在设置间隔宽度时记得左右两部分需要分别设置。
基本上完工了，但是还有一个比较大的问题，那就是横坐标轴左边显示的是负数，我们可以通过标签自定义格式来修正：
点击主要横坐标轴，设置坐标轴格式，在数字组中，输入格式代码“0;0”，点击添加：
现在只剩一个遗留问题了：图例。
由于我们辅助数据多了一列（将一般拆分成两列），同时列的顺序也不太一样，所以自动生成的图例不满足我们的要求。要得到符合要求的图例，可以在辅助数据上做处理，不过比较复杂。这里我们采用一个简单的办法：用单元格模拟图例：
然后将模拟图例和图表结合在一起：
大功告成！
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