为什么数据分析一定要具备SQL技能？
首先，互联网公司每天都需要处理大量数据，这些数据不可能都存储在某个人的PC上。在这种情况下，一般用数据库来存储数据，数据都在数据库里，SQL又是数据库语言，所以当然必备了。
其次，Excel对十万条以内的数据处理起来一点不虚,但是老练的数据分析师还是笑摸狗头,Too Young Too Simple,爷搞得都是百万数据。要百万数据,就得上数据库。
SQL是数据分析师的核心技能之一。有些公司并不给数据库权限,需要分析师写邮件提需求,这非常不好。数据分析师经常有各类假设需要验证,很多时候写十几行SQL就能得到的答案,还得麻烦其他部门导出数据。
重庆木棉树软件开发有限公司始创于2009年底，致力于为用户提供网络沉浸式体验的技术解决方案！是一家在顶端软件领域***从事网页3D引擎算法的研发，以及3D网站设计制作的创新型高技术企业。
大数据可视化的步骤
一、明确需求：开始创建一个可视化项目时，第1步是明确要回答的问题，又或者试着回答下面的问题“这个可视化项目会怎样帮助企业？另外VR、AR、MR、全息投影…这些当下非常火热的技术也已经被应用到游戏、房地产、教育等各行各业，可以预见的是数据可视化也能与这些技术擦出有趣的火花，比如带来更真实的感官体验和更接近现实的交互方式，使用户可以完全“沉浸”到数据之中。”明确实施企业对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发现企业各方面的规律、用户的需求等内容。
二、建设数据仓库的模型：数据仓库的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)：数据抽取是指将数据仓库需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
四、建立可视化场景：建立可视化场景是对数据仓库中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
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可视化设计流程
故事 数据 设计=可视化
一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等;其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后优化细节;***后检查测试。我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。
