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24个简单、好看的可视化图表用法介绍!数据分析小白必看

最近经常和朋友聊起可视化的事情,发现不少人新手经常不会选择合适的图表,从而导致做出来的数据分析报告不尽如人意,今天就针对图表选择来分享一些技巧

要让可视化图表达到给使用者最佳的信息传达效果,我们必须认真考虑各种规划和设计各种元素

而图表种类繁多,如何选择正确的图表达到“一图胜千言”的效果呢?

我将图表分成几个大类,分别为「比较类、占比类、趋势类、相关类、地理」,大家可根据自己的目的选择适合的图表。

24个简单、好看的可视化图表用法介绍!数据分析小白必看

 

一、对比类

1、普通柱形图

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

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2、对比柱形图

简介:对比柱形图 使用正向和反向的柱子显示类别之间的数值比较。其中图表的一个轴显示正在比较的类别,而另一轴代表对应的刻度值。

特点:用于展示包含相反含义的数据的对比,若是不是相反含义的建议使用分组柱形图。

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3、分组柱形图

简介:分组柱状图经常用于相同分组下,不同类数据的比较。用柱子高度显示数值比较,用颜色来区分不同类的数据。

特点:相同分组下,数据的类别不能过多。

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4、堆积柱形图

简介:堆积柱形图 可以对分组总量进行对比,也可以查看每个分组包含的每个小分类的大小及占比,因此非常适合处理部分与整体的关系。

特点:适合展示总量大小,但不适合对不同分组下同个类别进行对比。

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5、分区折线图

简介:分区折线图 能将多个指标分隔开,反映事物随时间或有序类别而变化的趋势

特点:适合对比趋势,避免多个折线图交叉在一起。

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6、雷达图

简介:雷达图 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。

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7、词云

简介:词云 是文本大数据可视化的重要方式,常用于将大量文本中的高频语句和词汇高亮展示,快速感知最突出的文字。常用于网站高频搜索字段的统计。

特点:不适合数据量多的文本数据,也不适合数据区分度不大的数据处理。

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8、聚合气泡图

简介:聚合气泡图 中,维度定义各个气泡,度量定义气泡的大小、颜色。

特点:不适合区分度不大的数据。

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9、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。

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二、占比类

1、饼图

简介:饼图 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。

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2、矩形块图

简介:矩形块图 适合展现具有层级关系的数据,能够直观体现同级之间的比较。父级节点嵌套子节点,每个节点分成不同面积大小的矩形,使用面积的大小来展示节点对应的属性。

特点:非常适合带权的树形数据,对比各分类的大小关系以及相对于整体的占比关系。

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3、百分比堆积柱形图

简介:百分比堆积柱形图 对比同一个分组数据内不同分类的占比。

特点:同一个分组内不同分类的个数不能过多。

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4、多层饼图

简介:多层饼图 指的是具有多个层级,且层级之间具有包含关系的饼状图表。多层饼图适合展示具有父子关系的复杂树形结构数据,如地理区域数据、公司上下层级、季度月份时间层级等等。

特点:层级和类别都不能过多,过多导致切片过小干扰阅读

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5、仪表盘

简介:仪表盘 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。

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三、趋势类

1、折线图

简介:折线图 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。

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2、范围面积图

简介:范围面积图 用来展示持续性数据,可很好地表示趋势、累积、减少以及变化。

特点:展示两个连续变量的差值的变化趋势。

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3、普通面积图

简介:普通面积图是在折线图的基础上进化而来,也很方便来体现事物随时间或其他有序类别而变化的趋势。由于有面积填充,所以比折线图更能体现趋势变化。

特点:面积线最好不要超过五条。

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4、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,在FineBI中可以通过数据拟合完成。

特点:散点图在有比较多数据时,才能更好的体现数据分布。

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5、瀑布图

简介:瀑布图 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。

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四、分布类

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。

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2、热力区域图

简介:热力区域图 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。

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五、其他类

1、地图

简介:地图组件即使将数据反映在地理位置上,FineBI 提供多种地图组件,包括 热力地图 、区域地图、流向地图、点地图等。

特点:非常直观的观察不同区域的数据关系。

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2、漏斗图

简介:漏斗图 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。

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