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数据可视化:常用图表使用总结

  【IT168 评论】文章对常见的数据可视化图表进行了简单的汇总分析,希望对你有益。

  什么是数据可视化?

  数据可视化,简简单单就是把数据展示出来吗?非也非也,其终极是为了满足用户对数据的价值期望,利用数据,借助可视化工具,还原和探索数据隐藏价值,描述数据世界。

  (⊙o⊙)…还是说人话吧,就是以下两步。

  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。

  为什么要做数据可视化?

  你难道不欣赏折线图那婀娜多姿的曲线?柱状图那美丽的大长腿?

  美丽!

  直观!

  有魅力,吸引人眼球。

  好吧~ 其实是老板说要做的!

  常用图表详解

  柱状图(bar chart)

数据可视化:常用图表使用总结

  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

  缺点:不适合大量的数据集数据(项数较多)

  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

  适用数据: 数据集不大, 二维数据

  饼图(Pie)

数据可视化:常用图表使用总结

  优点: 直观显示各项占总体的占比,分布情况,强调整个与个体间的比较。

  缺点:数据不精细,不适合分类较多的情况

  适用场景:一个维度各项指标(一般不超过5个项目)占总体的占比情况,分布情况。(例如:不同状态下的车辆分布,公司内各个团队营收收入)

  适用数据:具有整体意义的各项相同数据

  折线图(line chart)

  折线图分为 直线折线图和曲线折线图,直线折线图一般适用于离散变量,曲线折线图一般适用于连续变量。

数据可视化:常用图表使用总结

  优点: 直观反映数据变化趋势

  缺点:数据集太小时显示不直观

  适用场景:需要反映变化趋势,关联性。

  适用数据:时间序列类数据、关联类数据(如电流跟随电压变化而变化)

  散点图(scatter plot)

数据可视化:常用图表使用总结

数据可视化:常用图表使用总结

  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

  缺点:适用场景比较少

  适用场景:两个维度比较(地图某地区某项数据集中分布),对离散数据进行预测时

  适用数据:离散值数据

  数据分析类常用图(Data Analysis)

  在做数据分析和运营图表时,基础的报表可能满足不了用户对图表的要求,故有一些数据分析类常用的图,以下我列举一部分,剩下的图表,大家可以根据业务需求,在echars官网上进行搜寻。

  热力图(密集程度)

数据可视化:常用图表使用总结

  漏斗图(数据转化类关系)

数据可视化:常用图表使用总结

  仪表盘(适用于指标类数据)

数据可视化:常用图表使用总结

  最重要核心数据(大数字显示,直观)

数据可视化:常用图表使用总结

  以上图表均来自echars

  图表总结

  常用图表总结

  T1 为优先选择项,T2位次选项

数据可视化:常用图表使用总结

  图表组合

  在更多的实际情况,我们需要结合某两种图或者某三种图。能让用户能再最短时间内了解到数据所带来的信息,能用一个图,为啥要用三个图呢?

  例如,比较 + 趋势 + 占比

数据可视化:常用图表使用总结

数据可视化:常用图表使用总结

  设计图表前要充分理解数据展示的目的,如(比较功能、趋势功能等),按照总结表格,自由组合吧!!当然,我们需要考虑组合的可行性,不是所有的图表都是可以进行组合的。

  再强调一遍,从需求和目标出发,设计图表的展示,数据实用性为主。

  图表使用注意事项

  面对To C端用户,应使用常用图表进行设计,虽然使用独特表格(如:河流图等),你会发现很有美感,很有创意,但是不应该让用户去学习如何阅读你的图表

  饼图类别不超过5个,区块越多,用户提取数据的能力也就越弱

  合理整理图表颜色,要有清晰的可识别度

  在只有一种类型的数据时,请不要使用图例。

  以上就是个人的分享,如有更好的意见或者建议,欢迎留言交流。

  End.

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