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数据可视化图表类型,有前景的数据展示

作者:小编 日期:2021-05-11 09:22:53 点击数:

适合:展示数据的累计变化过程。局限:各类别数据差别太大则难以比较。

大数据可视化效果图

哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化,那么它非常有用。

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。

添加趋势线/最佳拟合线。添加趋势线可使数据间的相互关系更为明朗。

不要将数据按照值的大小进行排序,对于查看者来说,按时间顺序排序更佳。

数据可视化大屏设计

试验不同的数据分组。探索数据并寻找有意义的分组或“直条”时,创建多种直方图有助于您确定最有用的数据集。

直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组,从而更好地了解连续变量和类型变量。

带线性回归最佳拟合线的散点图(Scatterplotwithlinearregressionlineofbestfit)

条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同的颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。

excel数据可视化图表制作

如果您有一个时间序列数据集,每个时间点(日期/时间戳)有多个观测值,则可以构建带有误差带的时间序列。您可以在下面看到一些基于每天不同时间订单的示例。另一个关于45天持续到达的订单数量的例子。

靶心图将主要度量值(比如年初迄今收入)与一个或多个其他度量值(比如年收入目标)比较,并且以明确的绩效指标为背景(例如销售配额),呈现比较情况。通过靶心图可立即看清主要度量值相对于总体目标的表现情况(例如某个销售代表距离完成年度配额还有多少)。

使用辅助Y轴来绘制不同范围的图形(PlottingwithdifferentscalesusingsecondaryYaxis)

显示随时间推移的其他事物使用事项。例如:机器使用的持续时间、团队成员有空与否。

最后是文本数据可视化,也就是数据中大部分的内容是文本,比如说卓别林的喜剧中哪种情感占比比较大,这时候我们可以采用词云的方式来展现;类似的,有人分析倚天屠龙记中各个女主角名字出现次数,探讨张无忌到底喜欢谁。

局限:数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区,容易造成用户对数据的误解。

简单的数据可视化案例

比较住房销售价格。在这一时间段,出售住房的中位价格以旧金山为最高,但洛杉矶的分布情况则更宽。把光标悬浮在一个点上以查看其地理位置及销售价格。

展现同一层级的不同分类的占比情况,还可以同一个分类下子级的占比情况,比如商品品类等。

适用场景:漏斗图展现业务流程比较规范,从上到下有逻辑上的顺序关系,适用于有固定流程并且环节较多的分析。通过各环节业务数据能够说明问题所在进而做出决策,能直观显示流转情况。漏斗图还可扩展为“对称漏斗图”,同时对两个业务流程进行分析,对比两者的数据情况。

强化文本的一种方法是将其与象形图(就像您在量化图中使用,但仅是一个)结合起来,使用图标或插图。这将有助于为观看者提供有关统计主题的视觉背景,同时让数字说明一切。

在此示例中,使用象形统计图可视化数字16是有意义的-它是一个很小的数字,因此很容易在视觉上进行累加。但用1比1的象形统计图来表示180万的数据是难以理解的。而且根据上文的结论,如果您需要使用标注,例如将每个图标等同于数量为100或1,000,那么象形统计图就是不正确的选择。这就是为什么通常最好将非常大的数字表示为文本的原因。



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