简述
数据可视化-通过图表形式展现数据,帮助用户快速、准确理解信息。准确、快速是可视化的关键,好的可视化会“讲故事”,能向我们揭示数据背后的规律。对于可视化,有一个常见误区:分析师追求过于复杂的图表,反而使得业务人员难以理解。其实越简单的图表,越容易被理解,而快速易懂地理解数据,正是可视化最重要的目标。
大多数人对于基础的数据图表都有一定的认知,但却未必清楚,在哪一种场景使用何种图表,本文主要给大家介绍基础图表的特性,让大家知道在何种场景使用该类型图表。
图表的基本组成元素
一张图表至少包含:标题、横纵坐标轴、数据系列、数据标签、图例等部分,每一部分都在图表中扮演特定的角色表达特定的信息。当然这些元素并不是必须具备的,当信息足够清晰时,你可以精简部分元素,使得图表更加简洁。
正确理解维度与指标
维度(Dimension)
度量/指标(Measure)
下面是4种常见、常用基础图表
1. 折线图“家族”
折线图的核心思想是 趋势变化。
作为信息最明了的图表,是各种图表中最容易解读的图表,以下是它的几种变种:
基础折线图
堆积面积图
面积大小对应该类别数值大小,反映不同类别占比关系及其时间趋势变化。以下图为例,你可看出AppStore和360下载量Top1、2的渠道。
缺点:由色块面积来表示数值大小有时候不直观。以下图为例,需仔细看图才能知道AppStore和360手机助手是有做过投放的
折线图小结
2. 柱形图“家族”
柱形图的核心思想是 对比
累加柱形图
适合少量类别的对比,且对比信息特别清晰
与堆积面积图相比,堆积面积图比累加柱形图多一时间维度,它可表达时间维度上的趋势变化。
多指标柱形图
主要运用于多个指标进行对比分析的场景,但类别对象不宜过多,当超过5个,不适合使用此图表
技巧:当各对比指标大小相差10倍甚至更大时,可采用标准化,如:对数值取自然对数,既能有效缩小指标量度差距,也能保留同指标的大小关系
条形图
当对比对象类别>5时,将多指标柱形图更改为单指标的条形图,能有效提高数据对比清晰度
条形图,必须按照数值大小降序排列,这是提升条形图阅读体验的重要手段
瀑布图
核心是按维度/指标下钻分解,如:公司收入各用途分解、公司年利润按分公司分解、业绩按销售团队分解;
对比饼图的优势在于,拆解项较多时,瀑布图通过数字的标记仍可清洗辨别,而饼图在分解项>5时就不易辨别。
柱形图结合折线图
对比多个指标,尤其是对比指标与指标的增长率上非常适用,使得一个图表可以表现两个层次的信息。(当然要尽可能避免信息的重复。如下图,折线图含义如果换成团队签约数占公司总签约数比例,则意义不大)
使用双坐标轴,要表明清晰
直方图
当横坐标变成连续的分组,就可以制作直方图(与柱形图主要差别在于,直方图一般不同数据系列没有间距)
当组别划分***细化,我们就可以绘制概率分布曲线或者称为密度曲线,最常见的就是正态分布,这里不举例。
柱形图小结
3. 散点图“家族”
散点图的核心思想是 研究
研究型图表,适合用于发现变量间的关系与规律,不适合用于清晰表达信息的场景
基础散点图
基础散点图观察两个指标的关系
气泡图
在基础散点图上添加一个维度:用气泡大小表示新的一个维度
下图中,气泡大小表示配送费用
基于散点图的分类矩阵
分类运营,精准运营是现代化运营的一个重要课题,通过分类矩阵进行分类是一个有效手段
散点图小结
4. 饼图“家族”
饼图的核心思想是 分解
基础饼图
技巧:将需要突出显示的部分,置于左上角,顺时针方向
旭日图
旭日图在基础饼图上可表达更多层次的分解关系,如下图:有季度分解、月度分解、再到每周,且每个维度之间可兼容包含
饼图小结
其实,个人觉得饼图在实际场景中应当尽可能少的使用(因人眼对面积大小不敏感),而且对指标的分解柱形图同样能胜任,且远远清晰于饼图。
当且仅当,用于反应单个模块占整体比重时,适合用饼图,如下图:
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查看表结构,sbtest1有主键、k_1二级索引、i_c二级索引 CREATE TABLE `sbtest1` ...
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