数据驱动力：企业数据分析实战

分析组织

｜

45

4.1.8

　数据可视化专家

数据可视化专家具备优秀的设计审美，他们负责构造信息图、仪表板和其他设计相关产

品。有的也参与编写代码，比如会用到

JavaScript

、

CoeeScript

、

CSS

和

HTML

，以及一

些数据可视化库，如

D3

（一个非常强大而优秀的可视化库

，可参考

Scott Murray

的著作

《数据可视化实战：使用

D3

设计交互式图表（第

2

版

）》

2

和

HTML5

。

Jim V

主修生物信息学和机器学习

，在取得计算机科学硕士学位之后加入了

Garmin

公司，

为

GPS

设

备开发

GUI

（图形用户界面），此后又去了一家生物研究机构负责分析大型序列

数据。正是在那里，他发现了

D3

这个工具

，并开始撰写博客，在上面发布简明易学的

D3

教程。目前他在西雅图的

Nordstrom

公司担任数据可视化工程师兼数据科学家

。他兼用

Ruby

、

R

（尤其是

ggplot2

和

dplyr

两个包）和

Python

，负责为个性化推荐系统提供支持以

及数据可视化两方面的工作，其主要受众是公司其他团队的员工。

由此可见，这些角色和称呼有相当大的重叠。绝大多数在用某种语言（

SQL

或类似语言）

处理数据，有的则编码更多一些。很多角色需要构建统计模型，通常借助

SAS

或

R

，而大

多数角色需要兼顾撰写报告和分析。

4.2

　分析需要团队协作

分析需要团队协作。有战斗力的数据驱动型组织需要角色各异并且技能互补的分析师。应

注重团队的技能“组合”，以及在招聘新人时，注意充实和加强团队缺失或薄弱的方面。

图

4-1

展示了

2013

年

Nordstrom

数据实验室的团队概况 ...