前段时间，部门新招来了两个校招生，数据分析岗，一个是东北某211学校毕业的本科生，还有一个是南京一个普通一本毕业生。

偶然听到HR说，其中一个同学收到了special offer，给了税后13k的工资，这消息传开，我们组的讨论群炸了。

刚毕业的薪资都1万3了，我们组有的同事工作两年，工资还没到10k，大家心里都觉得很不服气，还有同事特地去人事那里要了简历，想看看这个刚毕业的大学生到底牛批在哪里, 涉及隐私就只截取了一部分他的简历，和大家一同欣赏：

这样的简历一下就吸引住了大家的眼光，用可视化图表的方式来展示自己的数据分析技能以及应用，还给各项技能计算了占比，让HR一眼就能清楚地了解他的技能掌握情况，也侧面体现了他的数据分析的思维，难怪能在这么多应聘者中出众。

看了他的技能掌握情况，让我们组的一些老江湖也不禁感叹，长江后浪推前浪，90后不可小觑！

Python、SQl、Excel都掌握，居然还会BI，基本上算是全才了，不过写简历嘛，多少都有点水分，说不定他稍微夸大了一下自己能力，但是看了他的项目经历之后，我收回了刚才那句话。这是他用BI工具做的一个简单的房价可视化：

从地区、房屋年份、建筑类型等多个维度对武汉二手房房价进行了可视化分析 ，而且仪表板的图表样式美观，布局合理，十分专业。

看到这里我心里觉得一阵惭愧，刚进公司的时候，我还只会用Excel，每天要帮业务部门制作各部门的业绩报表，大部分的工作都是机械地搬运数据，只要替换更新数据源，其他的Excel加工都是重复动作，一年下来也没有什么成长，后来公司业务缩减，领导让提高人效，我才去自学了Python，把之前重复的Excel工作实现了自动化，也学会用python做一些简单的数据可视化分析，但是Python做可视化需要写代码，而且处理数据也不太容易。

职场本来就是优胜劣汰，能者生存的地方，这个新来的后浪，让我感受到了危机和压力，也让我意识到了加强自身技能的重要性。于是我上网了解了一下他做可视化用的工具FineBI（令人欣喜的是个人版免费使用），花两天时间基本学会了这个工具，现在我做分析基本就是Python+BI的模式，用Python从网上爬一些数据练习，进行一些复杂的数据清洗工作，简单的数据处理和可视化展现用FineBI做，不得不说，效率贼高，而且可视化效果很惊艳！

就拿上面这样的数据地图来说，用Excel实现基本是够呛，简单的区域地图用Excel写VBA还是可以实现的，这样的流向地图我就没辙了。

如果用Python是可以实现的，调用到模块Geopandas，然后再写上一大堆的代码，还得考虑动画效果，一般的Python水平是做不出来的。

但是上述功能用FineBI实现起来就很快，来看下FineBI是怎么实现的。

1、导入数据

把数据导入到FineBI中，可以是Excel数据集，也可以是sql数据集，还可以直接和数据库连接。

2、可视化图表制作

数据导入之后，在FineBI中可以通过自助数据集对数据进行加工处理，比如分组、过滤、同比、环比等等一些列的计算，这里我就不一一展示了。

数据处理完毕，点击创建组件，就进入了图表制作界面，把经度、纬度字段转换为地理角色，然后拖动到横纵坐标轴，数据地图就自动生成了。

然后设置经纬度默认汇总方式为求平均，将迁徙路线字段和城市字段拖拽至细粒度下，并在图表类型中选择流向地图，然后再将迁徙路线字段移到图形属性下的颜色栏，就可以看到图表中先按照了迁徙路线划分每条线的颜色，且每条路线下的点按照了城市维度来划分：

最后增加一个流向效果 ，指定流向的顺序，即从北京市迁徙到三亚市，北京市迁徙到中卫市等等。将ID字段拖入图形属性下的连线栏，为该流向地图添加特殊显示>闪烁动画，即流向效果。

最后再设置一下图表背景和颜色，流向地图就做好了，全程不用写一行代码，只要理解指标和纬度，拖拖拽拽，做起来很快。

除了流向地图，FineBI还内置了丰富的图表类型，气泡图、玫瑰图、仪表盘、点地图、热力地图等等，完全可以应付日常工作。

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