林骥

在做数据分析之前，我们首先要明确数据分析的目标，然后应用数据分析的思维，对目标进行细分，再采取相应的行动。

读取数据往往是做数据分析的第一步，本文没有讲那些艰涩难懂的概念，只有一些问题的解决方案，当你遇到类似的问题的时候，可以拿来参考借鉴。

你好，我是林骥。前段时间，我看到 20 个炫酷的数据可视化大屏，源代码都是基于 echarts 的，于是我产生了用 Python 来实现数据可视化大屏的想法。

你好，我是林骥。今天手把手教你制作一个简单的数据可视化大屏。

数据分析的工具只是实现目标的手段，我们可以利用工具去解决实际问题，特别是解决那些对业务有关键影响的问题，用数据去让业务发展得更好。

有位读者问：如何提高数据敏感度？ 我们从一个故事说起。

根据工作和生活中实际情况，把数据分析思维运用到极致，得出有价值的数据分析结果，数据分析将会成为一种艺术。

数据分析，应该多思考业务的实际情况，对数据指标进行解读，从而把有价值的信息提炼出来，解决业务的实际问题。这个过程虽然看起来挺简单的，但是却需要反复、长期的「刻意练习」才能逐渐熟练掌...

在《数据分析的思维与工具》这篇文章中，我们提到，应该更加注重数据分析思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢？我总结了 8 种数据分析的思维，并用一些小故事进行举例说明。

你好，我是林骥。本文首发于 2019 年 1 月，做了比较大的修订，所以版本号升级为V2.0。