数据可视化
可视化的目的是让数据更高效
读者高效阅读，不单自己使用
突出数据背后的规律
突出重要的因素
最后才是美观
一个数字都没有的图表，未必不是数据可视化的成果。
在可视化之前，数据要有两个概念：维度和度量。
维度（Dimension）：描述分析的角度和属性，分类数据。
时间、地理位置、产品类型等。
度量（Measure）：具体的参考数值，数值数据。
元、销量、销售金额等。
原始数据通过
- Excel的数据透视、
- SQL的groupby
- Python的pivot_table
可以获得其维度和度量（或称指标）
常见的初级图表类型
1.1、散点图
解释数据之间的规律。
维度：1+，作为颜色。
度量：2
（结合象限法）
1.2、气泡图
散点图的变种，引入了第三个度量作为气泡的大小。
维度：1+，作为颜色
度量：3，其中1个是气泡大小。
1.3、单轴散点图
维度作Y轴，更倾向于洞察数据在不同类别下的数据规律。
维度：1+，Y轴
度量：2
可用于：
客户消费维度RFM模型、消费金额与其他维度如折扣、会员积分、会员距离等的关系，还有垂直领域消费维度如
- 投资金额和投资次数的关系（金融）
- 最近一次距今消费和使用次数（SaaS）
2.1、折线图
数据随时间变化的趋势。
维度不宜过多，不超过10条，最多7/8条。
维度：1+，可对比
度量：1+
时间维度：X轴
2.2、面积图
折线图的变种。
数据类别之间，随时间趋势的变化关系。
维度：1
度量：2
3.1、柱形图
类别之间的关系
维度：2
度量：1+
3.2、直方图
柱形图的统计型变种。
维度：0
度量：1
3.3、正负比例柱形图
3.4、正负比例条形图
3.5、堆积柱形图/百分比堆积柱形图
3.6、瀑布图
（甘特图）
（甘特图2）
4.1、饼图
环状的柱形图，PPT用得比较多。
维度：1
度量：1
（南丁格尔玫瑰图）
（环形图）
5.1、漏斗图
对转化过程的直观展示，面向PPT。步骤不要超过7个。
维度：1
度量：1
6.1、雷达图
适用于个体数据和属性可视化，比较偏描述性数据，常见于CRM、用户画像。
维度：1+
度量：1+
注：CRM（Customer Relationship Management）客户关系管理。定义：企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。
其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户，增加市场份额。
常见的高级图表
1.1、树形图
适合数据量较大的情况，尤其在类别较多的情况下。比如各类电商的SKU。
维度：1+
度量：1
注：SKU（Stock Keeping Unit），库存量单位，即库存进出计量的基本单元，可以是以件，盒，托盘等为单位。
SKU是对于大型连锁超市DC（配送中心）物流管理的一个必要的方法。现在已经被引申为产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的SKU号。
单品：对一种商品而言，当其品牌、型号、配置、等级、花色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他商品存在不同时，可称为一个单品。
2.1、桑基图
桑基图是揭示数据复杂变化趋势的图表。
面积图是线性维度，桑基图可以一对多或者多对一。
维度：2，source，target
度量：1
3.1、热力图
数据在空间（地理空间、网页浏览）上的变化规律。
维度：2
度量：1
也可以是属性和维度的规律组合，比如变成星期表。
维度：1
度量：1
4.1、关系图
展现不同类别之间的数据关系，常见于社交社会媒体。
维度：2 source、target
度量：0+
（以前在知乎上看见过一个分析大神爬取知乎大V的关注和粉丝，做成关系图，感觉非常有意思）
5.1、箱线图
统计用的图表，用来研究和贯彻数据分布，也能对比数据分布。
维度：1+
度量：1
（大学的时候，看研究生学长学姐做报告的图，大多要求箱线图）
6.1、标靶图（子弹图）
变种条形图，用于衡量业务销售完成情况。
维度：1+
度量：2
（甘特图）
7.1、词云图
文本分析利器。PPT常客，卖弄大数据之必备图表。
维度：1
度量：0（？？感觉度量是1吧，词的出现次数？）
8.1、地理图
数据和空间之间的关系。
既可以通过经纬度的数值度量绘制，也能通过省市的类别维度绘制。
维度：1（经纬、行政）
度量：1
Dashboard
- 主次分明
- 贴合场景
- 指标结构
5~6个图表
右上角、最大，核心指标。
中等：二级指标
左下角、最小
Who 是谁在使用？
What 用户的目的是什么？
How 用户怎么使用？
后台监控，（满足二八法则，大部分没人看）
不断更新
（笔记里涉及的图片都是跟着秦老师的视频，在excel里练习后做出来的。有一张气泡图，是考虑到一个问题：气泡图能不能底端对齐？看了一些讨论，自己试验出来的。总而言之，Excel也好，PowerBI也好，数据可视化入门很简单，但是要做得好，还要多加练习。）
