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图表(Chart & Graph)你真的用对了吗?

 2017/6/8 5:32:15  葡萄城控件技术团队  程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:欢迎大家持续关注葡萄城控件技术团队博客,更多更好的原创文章尽在这里~~工作中,我们常常会遇到各式各样的数据,例如网站性能,销售业绩,客户服务、营销活动等数据。对于这些数据,有哪些行之有效的方法来形象化数据,挖掘数据关系,提升数据价值呢?答案就是将这些数据可视化。数据可视化主要是借助图形化的方法,清晰有效的展示数据,让关系繁杂的数据变得一目了然,数据趋势变得明显,数据内在关系变得明确。数据可视化的第一步就是选择选择合适的图表类型。为了确保我们正确的使用了图表,可以从以下5个方面具体考虑。1
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 欢迎大家持续关注葡萄城控件技术团队博客,更多更好的原创文章尽在这里~~

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工作中,我们常常会遇到各式各样的数据,例如网站性能,销售业绩,客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据,有哪些行之有效的方法来形象化数据,挖掘数据关系,提升数据价值呢?

答案就是将这些数据可视化。数据可视化主要是借助图形化的方法,清晰有效的展示数据,让关系繁杂的数据变得一目了然,数据趋势变得明显,数据内在关系变得明确。

数据可视化的第一步就是选择选择合适的图表类型。

为了确保我们正确的使用了图表,可以从以下5个方面具体考虑。

1. 是否需要对比数据?

图表很适合于对比多个数据集。通过图表,可以轻易的看到数据的高低。有以下几种类型,用于创建对比数据的图表:

  • 柱状图
  • 条形图
  • 百分比图
  • 线形图
  • 散点图
  • 子弹图

2. 是否需要展示数据的组成部分?

这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分,例如各省份的数据合在一起组成全国数据。

有以下几种图表类型,展示数据的组成:

  • 饼状图
  • 堆叠条形图
  • 堆叠柱形图
  • 面积图
  • 瀑布图

3. 是否需要了解数据的分布?

分布图表能够帮助我们清晰的理解正常趋势、正常范围和异常值。

有以下几种图表类型,展示数据的分布:

  • 散点图
  • 线形图
  • 柱状图
  • 条形图

4. 是否需要分析数据趋势?

可以通过这种图表了解数据集的更多趋势信息。主要有以下几种图表类型:

  • 线形图
  • 双轴线图
  • 柱状图

5. 是否需要了解更多数据集之间的关系?

关系图形很适合于显示一个变量与单个或多个不同变量之间的关系,以便查看变量是否对其它变量产生了影响。

关系图形有以下几种类型:

  • 散点图
  • 气泡图
  • 线形图

下面是13 种用于分析和呈现数据的不同类型的图表。为了更好地了解每个图表以及如何使用它们,文中分别对每一种图表进行了概述。

1)柱状图

柱状图用于显示不同数据之间的对比,也可以显示随时间变化的数据对比。

设计柱状图的最佳做法:

  • 图表中使用对比色,高亮特殊有意义的数据。
  • 使用水平标签,提高数据可读性。
  • y轴起始为0,可以显示各柱状的数值。

2)条形图

条形图基本上是水平的柱形图,可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。

设计条形图的最佳做法:

  • 图表中使用对比色,高亮特殊有意义的数据。
  • 使用垂直标签,提高数据可读性。
  • X轴起始为0,可以显示各柱状的数值。

3)线形图

线形图展示了数据随时间变换的趋势,可用于显示许多不同类别的数据。需要绘制连续的数据集时,很适合使用这种图表类型。

设计线形图的最佳做法:

  • 使用实线绘制。
  • 数据线不超过4条,以免产生混乱。
  • 使用正确的高度,使线条占据y轴高度的2/3左右。

4)双轴图

双轴图可用于显示双Y轴的数据。这种图形由三个数据集组成,两个Y轴数据,一个X轴数据。主要用于显示两个Y轴随X轴变化时的相关性。

设计双轴图的最佳做法:

  • 使用左侧的y轴作为主要变量 ,因为大脑自然倾向于先看向左。
  • 使用不同的图形样式来说明两个数据集,如上所示。
  • 为两个数据集使用对比色。

5)面积图

面积图基本上是一条线图,但X轴和线之间的空间用颜色或图案填充,用于显示局部和整体的关系,可以帮助分析总体趋势和单个数据趋势。 

设计面积图的最佳做法:

  • 使用透明的颜色 ,使Y轴标签不被遮蔽。
  • 最多显示4个数据,以免产生混淆。
  • 图表顶部的数据是高度可变的,方便阅读。

6)堆叠条形图

这种图表用于比较多个不同的数据集,并显示每个被比较的数据集的组成。

 

设计堆叠条形图的最佳做法:

  • 最适用于说明部分和整体的关系。
  • 使用对比色,会使对比更加清晰。
  • 图表尺寸足够大,以便各数据组之间有间隙。

7)饼状图

饼状图用于显示整体的组成比例。饼状图的每一部分都是百分比数字,所有部分的总和等于100%。 

设计饼状图的最佳做法:

  • 组成部分不宜过多,以免各部分之间不好区分。
  • 确保各部分百分比加起来达到100%。
  • 百分比与扇形面积成正比。

8)散点图

散点图用于显示两个不同变量之间的关系,或者用于揭示数据的分布趋势。当数据点较多并且需要显示数据集的相似性时,可以使用散点图。这种图形在寻找异常值或了解数据的分布时,会非常有用。 

设计散点图的最佳做法:

  • 尽可能的多包含数据。
  • 启动y轴为0,以便准确地表示数据。
  • 只使用两条趋势线,以便点数据更好理解。

9)气泡图

气泡图类似于散点图,用于显示分布或关系。气泡或圆的大小代表着数据大小。 

设计气泡图的最佳做法:

  • 气泡的面积代表数据大小。
  • 确保标签清晰可见。
  • 仅使用圆形。

10)瀑布图

瀑布图用于显示初始值如何受到中间值(正或负)的影响,并产生最终值,主要用于展示数据的组成。

设计瀑布图的最佳做法:

  • 使用对比色来突出显示数据集中的差异。
  • 使用温暖的颜色代表增加,冷色代表减少。

11)漏斗图

漏斗图显示了一系列步骤以及每一步的完成率,主要用于跟踪每一个页面或步骤的转换率

设计漏斗图的最佳做法:

  • 根据数据集的大小,准确的显示每个部分的大小。
  • 漏斗图中使用渐变色调中的对比色。

12)子弹图

子弹图用于和标尺做对比,以便显示目标的进展程度。

设计子弹图的最佳做法:

  • 使用对比色来突出显示数据的进度。
  • 使用不同色调的颜色来衡量进度。

13)甘特图

甘特图擅长说明项目的开始和结束日期要素。 设定期限对项目的成功至关重要。 时刻了解需要完成的事情以及什么时候完成,是实现项目成功的关键。 这正是引入甘特图的原因。

设计甘特图的最佳做法:

  • 迅速的改变甘特图中的条状颜色,以便告诉阅读者参数的关键变化。
  • 可以在甘特图中结合地图和其它图表类型。

看完以上常用图表的介绍,你真的用对了图表吗?

原文链接:https://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization-choosing-chart

 

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