这些图表助你轻松玩转数据可视化

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前言:

随着时代的发展,会有越来越多的数据量堆积,然而这些密密麻麻的数据的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。

因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要,本文归结图表的特点,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。

这些图表助你轻松玩转数据可视化

接下来我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. 柱状图

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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:对比分类数据。

● 局限:分类过多则无法展示数据特点。

相似图表:

(1)堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。

(2)百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。


2. 条形图

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类似柱状图,只不过两根轴对调了一下。

● 适用: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:

(1)堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。

(2)百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。

(3)双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。


3. 折线图

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展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。

● 适用:有序的类别,比如时间。

● 局限:无序的类别无法展示数据特点。

相似图表:

(1)面积图。用面积展示数值大小。展示数量随时间变化的趋势。

(2)堆积面积图。同类别各变量和不同类别变量总和差异。

(3)百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例差异。


4. 柱线图

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结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。

● 适用:要同时展现两个项目数据的特点。

● 局限:有柱状图和折线图两者的缺陷。


5. 散点图

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用于发现各变量之间的关系。

● 适用:存在大量数据点,结果更精准,比如回归分析。

● 局限:数据量小的时候会比较混乱。

相似图表:

(1)气泡图。用气泡代替散点图的数值点,面积大小代表数值大小。

篇幅有限,本篇文章只介绍五种图表,另附Smartbi——一款国产软件的可视化效果图:

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(作者:安琪Angela,侵权联系删除)

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