一图胜千言,一文教你学会图表可视化

作者&投稿:弋景 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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虽然文字能很生动形象地描述出一件事或一个人,但是它在数据面前则显得有点吃力。而图表具有集中、概括、便于分析和比较的特点,能给人一种直观、清晰的感觉,因此,在数据表示方面, 图表比文字更适合 。

那么图表都有哪些类型?不同类型的图表又该怎么用?在这篇文章中小聚结合数据需求,层层深入,教你让数据可视化更高效。

图表类型

微软公司在数据图表显示这方面可以算是行家。Excel 作为 Office 三剑客之一,它提供着一些丰富的图表类型。常见的图表大概能分为 8 种,分别是 柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、X Y(散点图)、曲面图、雷达图。

图表种类繁多,如何选择正确的图表达到“一图胜千言”的效果呢?

可根据数据间的关系进行相应选择,无论数据总量和复杂程度如何,大多可分为这样几类:比较 /构成/分布&联系。

01    比较类

对比图反馈是两种或多种事物之间的差距,用户通过图表轻松识别最大/最小值,查看当前和过去的数据变动情况。常见的有各种柱状图,漏斗图,词云图,雷达图,折线图等,在这里小聚列举几种比较有代表性的图表以及它们所适用的场景。

1、普通柱形图(条目少)

简介:普通柱形图使用垂直柱子显示类别之间的数值比较,其中柱状图的一个轴显示正在比较的类别,而另一个轴代表对应的刻度值

特点:不适合对超过10个类别的数据进行比较,且分类标签过长时建议使用 条形图。

2、雷达图(看性能)

简介:又被叫做蜘蛛网图,它的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线,所有的轴之间的夹角相等,同时每个轴有相同的刻度。

特点:雷达图变量过多会降低图表的可阅读性,非常适合展示性能数据。

3、折线图(看趋势)

简介:非常方便来体现事物随时间或其他有序类别而变化的趋势。1)可分析多组数据随时间变化的相互作用和相互影响,从而可以总结获得一些结论和经验。2)可对比多组数据在同一个时间的大小。

特点:折线数量不能过多,会导致图表可读性变差。

4、南丁格尔玫瑰图

简介:南丁格尔玫瑰图 的作用与柱形图类似,主要用于比较,数值大小映射到玫瑰图的半径。

特点:数据比较相近时,不适合用饼图,而是适合用南丁格尔玫瑰图。

02

构成类

部分相较于整体,一个整体被分成几个部分。这类情况会用到构成型图表,如五大区的收件量占比、公司利润的来源构成等。

1、饼图

简介:一般通过颜色区分类别,幅度的大小对比数据,并且可以展示各类别与整体之间的占比关系。

特点:类别数量不能过多,且不适合区分度不大的数据。

2、环形图、旭日图

简介:设定目标值,然后用于展示速度、温度、进度、完成率、满意度等,很多情况下也用来表示占比。

特点:只适合单个指标的数据展示。

3、瀑布图

简介:显示加上或减去值时的累计汇总,通常用于分析一系列正值和负值对初始值(例如,净收入)的影响。

特点:通过悬空的柱形图,可以更直观的展现数据的增减变化。

03

分布&联系

通过分布 & 联系型图表能看到数据的分布情况,进而找到某些联系,如相关性、异常值和数据集群。

1、散点图

简介:散点图 可以显示数据集群的形状,分析数据的分布。通过观察散点的分布,可以推断变量的相关性。

特点:散点图在有比较多数据时,才能更好的体现数据分布。

2、地图

简介:包括热力地图 、区域地图、流向地图、点地图等。以特殊高亮的方式展示坐标范围内各个点的权重情况。

特点:效果柔化,不适合精确的数据表达,主要用于看分布。

3、气泡图

简介:判断三个变量之间是否存在某种关系。它跟散点图有点类型,只不过气泡图以气泡大小作为新的维度。

4、漏斗图

简介:又称倒三角图,漏斗图从上到下,有逻辑上的顺序关系,经常用于流程分析,比如分析哪个环节的流失率异常。

特点:上下之间必须是有逻辑顺序关系的,若是无逻辑关系建议使用柱形图对比。

04

小结

当我们拿到数据后,先提炼关键信息,明确数据关系及主题,再选择合适的图表进行可视化。

最后,以两张图片来概括不同情况下,该如何选择合适的图表。


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