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社会人必看!玩转数据可视化,这些经典图表有妙用

时间:2019-05-30  来源:亿信华辰  浏览数:29

为什么要做数据可视化?

其实,就是密密麻麻的数据可读性较差并且毫无重点,而数据可视化更加直观有意义,更能帮助数据更易被人们理解和接受。

本文对常见的数据可视化图表进行了汇总分析,希望对你有益。


图表使用注意事项

数据可视化,就是分两步。

分析需求,熟悉数据,制定目标。选用合适图表(柱状图、折线图、散点图、饼图、雷达图、漏斗图)进行组合进行数据展示。


用恰当的图表实现数据可视化非常重要,根据归结图表的特点,汇总出一张思维导图,帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。

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▲图表类型-思维指南

常用图表详解

接下来将依次介绍常用图表类型,分析其适用场景和局限,从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。

1、饼图

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▲饼图

饼图用来展示各类别占比,比如男女比例。

适用场景:了解数据的分布情况。

优点: 直观显示各项占总体的占比,分布情况,强调整体与个体间的比较。

局限:分类过多,则扇形越小,无法展现图表。

相似图表:

  • 嵌套圈饼图:用于一个指标在不同维度的占比。
  • 跑道图:看到占比的同时,可以直观看到指标在当前维度下的排名情况。
  • 而圈饼图和南丁格尔图,只是普通饼图的不同表现形式。

2、折线图

▲折线图

折线图可展示数据随时间或有序类别波动情况的趋势变化。

适用场景:时间序列类数据、关联类数据。

优点: 直观反映数据变化趋势

局限:无序的类别无法展示数据特点。

相似图表:

  • 阶梯线图:线在数据点之间形成一系列步骤。
  • 折点曲线和平滑曲线图,只是折线样式不同,用来展示数据趋势。

3、柱状图

▲柱状图

柱状图展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。

适用场景:一个维度数据比较、数据单纯性展示、排序数据展示。

优点:人眼对高度较敏感,直观各组数据差异性,强调个体与个体之间的比较。

局限:分类过多则无法展示数据特点。

相似图表:

  • 系列堆积图:系列堆积起来可以更直观看到总数和各系列分布情况。
  • 多系列柱状图:将一个维度多个指标进行比较。
  • 百分比堆积柱状图:适合展示同类别的每个变量占比和分布情况。

4、条形图

▲条形图

条形图类似柱状图,只不过两根轴对调了一下。

适用场景:类别名称过长,将有大量空白位置标示每个类别的名称。

局限:分类过多则无法展示数据特点 。

相似图表:

  • 堆积条形图:比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
  • 交错正负轴标签:数据有正有负,将坐标轴标签分别放在坐标轴两边。比如盈亏情况、人员增减情况。
  • 双向柱状图:比较同类别的正反向数值差异。比如男女占比。

5、面积图

▲面积图

面积图是在折线图的基础上形成的,将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或纹理填充。

适用场景:用面积展示数值大小,展示数量随时间变化的趋势。

优点:颜色的填充可以更好的突出趋势信息。

相似图表:

  • 数据监控面积图:用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线,展示的是部分与整体的关系。比如服务器CPU、内存等监控场景。
  • 横向面积图:用横向面积来展示趋势信息。只是与竖向面积图的不同展现样式。

6、气泡图

▲气泡图

基本气泡图可用于展示三个变量之间的关系。绘制时将一个变量放在横轴,另一个变量放在纵轴,而第三个变量则用气泡的大小来表示。

适用场景:存在大量数据点,结果更精准,比如回归分析。

优点: 直观反映数据集中情况,对离散数据线性回归等曲线预测性的拟合辅助作用

局限:数据量小的时候会比较混乱。

相似图表:

  • 散点气泡图:用于展示一个维度在2个变量之间关系,比如男女身高体重情况。
  • 螺旋气泡图:一个维度按大小排列,比如收入情况。

7、仪表盘

▲仪表盘

仪表盘展现指标分等级,用于数据预警。

适用场景:展示项目进度。

局限:只适合展现数据的累计情况,不适用于数据的分布特征等。

相似图形:

  • html5占比:重点关注一个指标的当前占比情况。
  • flash柱:作用同仪表盘,只是外形上有所区别。

8、地图

▲地图

地图是用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。

适用场景:展现呈面状但属分散分布的数据,比如人口密度等。

局限:数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区,容易造成用户对数据的误解。

相似图表:

  • 流向图:展现运动轨迹。比如人员迁移、飞机航线等。
  • 渲染图:一个指标在地图上用颜色来展现,比如天气、人口、收入等。
  • 标点图:用描点展现数据在区域的分布情况。与渲染图用途类似。
  • Gis渲染图:集成Gis地图,在地图上着色从而实现预警的一种方式。
  • Gis统计图:地图与其他统计图的组合,表现该指标在另一维度的分布情况。

9、雷达图

▲雷达图

雷达图是将多个分类的数据量映射到坐标轴上,对比某项目不同属性的特点。

适用场景:了解同类别的不同属性的综合情况,以及比较不同类别的相同属性差异。

局限:分类过多或变量过多,会比较混乱。

相似图形:

  • 圆形雷达图和多边形雷达图只是表现形式不一样。

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