什么是数据可视化?定义、示例、类型和设计指南

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:7,555 次浏览
2022-11-14 9:37:12

你一定看过很多数据可视化示例。但是数据可视化是什么意思呢?是图形?是图表?还是仪表盘?这篇文章收集了关于数据可视化的一切,包括定义、重要性、基本类型。另外,我将介绍数据可视化中的前16种图表类型,并分析它们的应用场景,以帮助你快速选择图表类型。

1、什么是数据可视化?

2、为什么数据可视化很重要?

3、常用的五种数据可视化类型

4、选择合适的数据可视化类型并进行设计/5、如何设计好数据可视化?

1.什么是数据可视化?

简而言之,数据可视化是以图形方式呈现结构化或非结构化数据,从而将隐藏在数据中的信息直接呈现给人们。

但是有一个陷阱:它不仅仅是使用数据可视化工具将数据转化为图形。相反,它是从数据的角度看待世界。换句话说,数据可视化的对象是数据,把可视化作为探索世界的手段。

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2.为什么数据可视化很重要?

如下图对比。

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来自FineReport

数据可视化最大的重要性,在于它帮助人们更快地理解数据。寻找堆积如山的信息之间的联系并不容易,但图形和图表可以将无形的信息,转化为可见的图形符号,直接清晰地表达出来,帮助你快速发现关键点。

这还不是全部……

数据可视化的其他重要性

研究表明,人们记得他们看到的大约80%的事情,但只记得他们读过的20%。大脑记忆图像的速度比抽象单词快一百万倍。

所以,可视化数据可以加深人们对信息的记忆。

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显示大数据的能力是数据可视化的另一个重要方面。例如,由FineReport构建的仪表板可以集成来自不同资源的大数据,反映实时数据,并在大屏幕上显示。因此,人们可以在不同部门的大数据之间建立联系,并监控业务绩效。它为商业开辟了新的途径。通过可视化数据,你可能会在大数据中发现一些意想不到的东西。

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来自FineReport

3.常用的五种数据可视化类型和示例

3.1 按面积和大小进行数据可视化:

区分相同类型图形(如圆柱、圆环、蜘蛛等)的长度、高度或面积,来清晰表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法将使观众一眼就能看到数据和它们之间的比较。在制作这样的数据可视化图形时,使用数学公式来表示精确的比例。

示例:

a:城市班签到

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这个城市班签到直方图清楚地显示了不同地区的学生比例。从上图,我们一眼就能强烈的感知到北京、广州、上海的学生绝对比例。

b:联邦预算图

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如上图所示,在美国联邦预算图中,资金流以不同的货币流量明确表示,每笔金额所占的比例。

c:企业能力模型蜘蛛图

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来自FineReport

如上图,通过蜘蛛图可以看到公司在盈利能力和风险控制能力上的能力接近100分,可以说是出类拔萃。

3.2按颜色进行数据可视化

通过颜色的深度来表示索引值的强度和大小,是数据可视化设计的常用方法。用户可以一眼看出指标数据值的哪个部分更突出。

示例:

a:单击热图

如下所示,通过跟踪鼠标移动并根据鼠标日志创建热图,用户行为可以通过热图可视化。

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b:地震热图

下面的热图显示了地图上每个地方的地震强度和地震强度的分布。

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来自FineReport

3.3按图像数据可视化

通过使用具有真实含义的图像和图标,可以更逼真地显示数据和图表,并可以轻松传达数据的含义。例如,下图显示了男性和女性图标作为背景的比例。通过将抽象的指标数据转换成熟悉的、易于理解的数据,用户可以更容易地理解图形的含义。

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3.4通过概念实现数据可视化。

通过将抽象的指标数据转换成熟悉的、易于理解的数据,用户更容易理解图形的含义。

示例:

a:什么是非结构化数据?大家都知道,悬浮在海里的冰山只是冰山一角。海底的冰山是冰山的绝大部分。解释非结构化数据和结构化数据的数据量,通过概念转换的形式描述非结构化数据的特征,非常形象,更容易理解未知和困难的概念。

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b:信息图是概念可视化最广泛的表示。如果你对制作信息图感兴趣,你可以参考本站其他文章。

3.5通过图形或图表进行数据可视化

我们在设计指标和数据时,使用具有相应实际意义的图形来组合演示文稿,会使数据图表显示得更加生动,使用户更容易理解图表要表达的主题。它是最常用的数据可视化类型。

4.选择合适的数据可视化类型并进行设计

这一点我怎么强调都不为过:在选择数据可视化类型之前,了解你的数据非常重要,尤其是数据关系如下所示。

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现在,我假设你了解你的数据,并且拥有正确的数据可视化工具。让我们继续,为你的项目选择最好的数据可视化类型,并进行令人印象深刻的设计。

1)条形图

何时使用条形图?

条形图主要用于:数据随时间的变化,不同数据的比较,部分与整体的关系。

垂直条形图:最适合显示按时间顺序排列的数据

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堆积条形图:可用于比较部分和整体之间的关系,也可用于离散数据和连续数据。

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水平条形图:当数据类别较多且标签较长时可以使用

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100%堆积:只关注部分整体关系,而各组总值不重要时使用

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如何设计?

1.使用水平文本标签:不要使用水平或垂直文本行,以确保标签易于阅读。

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2.列间距应适当:列间距应为列宽度的1/2。

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3.Y坐标的数值应该从0开始:如果坐标原点设置在零以外,就不能准确表达整个数值。

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4.保持配色一致:最好使用相同的颜色。如果需要强调数据,可以用另一种醒目的颜色突出。

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5.正确排列类别:按单词的首字母排序。

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2)饼图

何时使用饼图?

饼状图可以很容易地表达部分与整体的关系,适用于离散数据和连续数据。当数据量很小时,这种方法最有吸引力,也最容易理解。

饼图:

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环形饼图:可以把最重要的元素放在中间。

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如何设计?

正确定位切片:有两种设计思路。

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方案A:将最大的部分顺时针方向放在12点。然后,将第二个最大的放在逆时针方向的12点。如上图所示逆时针排列其余部分。

方案B:顺时针方向将最大的部分放在12点。如上图所示顺时针排列其余部分。

2.最好不要超过五个类别:当数据百分比太小时,很难在图表上区分区域。如果类别太多,把不重要的放在‘其他’类别。

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3.不要使用多个饼图来显示比较关系:使用条形图而不是饼图来比较数据。

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4.确保百分比总和达到100%

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3)折线图

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何时使用折线图?

折线图用于显示时间序列关系和持久数据。它是趋势、积累、减少和变化的良好指标。

如何设计?

1.不超过四行:

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2.只用实线:虚线分散注意力。

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3.坐标轴应包括零参考线:虽然折线图不需要从零基线开始,但图表应尽量包括它。如果有些小范围有意义,可以缩短比例突出显示。

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4.直接在行尾显示文本标签:

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线条的高度应与图表的比例相似:线条图的最大高度应为y轴的2/3。

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4)面积图

何时使用面积图?

面积图可以显示数据的时间序列关系,与折线图不同,面积图可以清楚地显示数量。

堆积面积图:用于可视化零件与整体之间的关系,并显示零件对总额的贡献。

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100%堆积:用于显示零件与整体的关系。尤其是当整个数量的具体值不重要时。

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如何设计?

1.可读性:在堆积面积图中,变量最大的数据放在顶部,变量最小的数据放在底部。

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2.Y轴从0开始:数据会更精确。

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3.不显示离散数据:显示温度等稳定数据,而不是不稳定数据。

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4.不要显示超过4组数据类别:数据类别太多会使图表难以阅读。

5.灵活使用透明色:尽量保证不使用重叠。如果重叠不可避免,你可以使用透明颜色

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5)散点图

何时使用散点图?

散点图显示两组变量之间的关系。当数据量较大时,可以显示相关性。

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如何设计?

1.Y轴从0开始:

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2.包括多组变量:使用大小和颜色添加变量

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3.使用趋势线:趋势线可以显示趋势和相关性。

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4.不超过两条趋势线:

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6)气泡图

何时使用气泡图?

当你想要显示比较和排名时。

气泡散点图:显示附加变量

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气泡图:可视化区域数据

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如何设计?

1.确保文本标签清晰:

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2.气泡大小应合适:

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3.不要用奇怪的形状

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7)热图

什么时候用热图?

热图可以显示分类数据,使用强烈的颜色对比感来表示地理区域或数据列表。

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如何设计?

1.使用简单的地图轮廓:清晰的轮廓会分散注意力。

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2.选择适当的数据范围:数据范围应该在3到5组之间。超出范围的数据用+/-表示。

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3.模式应该简单:

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4.使用合适的颜色:强烈的颜色会导致视觉负担。使用单色,并调整阴影来区分区域更好。

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这些是入门级数据可视化类型。你可以用这些基本图表,来正确而有意义地表达你的数据。

但是,当你的数据变大,数据关系变得复杂时,你需要更高级的数据可视化类型。但是请记住,同样的事情是你需要了解你的数据

5.如何设计好数据可视化?

现在,你知道如何选择正确的数据可视化类型。

但是如何设计好数据可视化呢?

对于初学者,可以按照设计指南一步步来。但是不管你是初学者还是专家,在使用它的时候都有一些小技巧要记住。

了解你的受众

你的受众通常有不同的背景。如果你的数据可视化面向专业受众,你可以用更合适的方式和技术术语来解释数据。另一方面,一般受众可能需要对同样的数据有更清晰的解读。

了解观众对数据的期望也很重要。他们想要的重点是什么?你需要清楚地呈现在数据中。

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了解你的数据

了解你的受众之后,你需要确保你的数据的正确性,并清楚地了解你的数据。如果你不理解你的数据,你就不能把你的信息传递给你的观众。用数据讲故事。你的设计也应该传达一个故事,不是数据本身,而是背后的信息。用一个故事往往意味着观众从数据中获得更多的洞察。它帮助观众深刻理解新信息。

事实上,数据可视化是一个很好的讲故事工具,因为图片讲述了一千个故事,你应该利用它作为你的优势。通过数据集讲述一个故事并不难,因为你可以使用颜色、字体和陈述作为你讲故事方法的一部分。

用数据可视化讲故事

你的设计也应该传达一个故事,不是数据本身,而是背后的信息。用一个故事往往意味着观众从数据中获得更多的洞察。它帮助观众深刻理解新信息。

事实上,数据可视化是一个很好的讲故事工具,因为图片讲述了一千个故事,你应该利用它作为你的优势。通过数据集讲述一个故事并不难,因为你可以使用颜色、字体和陈述作为你讲故事方法的一部分。

用数据可视化讲故事

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保持简单

数据可视化技术有很多,但这并不意味着你需要为它包含太多不同的技术。你需要保持数据可视化技术的简单。首先,比较数据可视化工具,根据你的需求选择一个。之后,为你的设计选择合适的数据可视化类型和完美的颜色组合。

此外,保持你的可视化效果简单。太多的元素实际上会破坏设计并扭曲数据。

你需要记住:

数据可视化的好处是直观地呈现大量数据。如果你的显示看起来很困难,你需要回去看看你是否使用了错误的数据表示,或包含了过多的逐字信息。

比如,目前市面上很流行的帆软公司的软件——finereport,功能算是前沿的,可做BI报表和大屏,包括数据整合、建模、分析、可视化制作图表,很适合企业使用。难度不算太大,而效果也不错。

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