做数据可视化时,应该如何正确选择图表?

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:2,386 次浏览
2022-08-17 10:38:35

在工作中你会发现,最容易出错的地方不是在对数据的处理上,⽽是在对图表的选择上。图表种类繁多,选错图表只会“事倍功半”,那么如何正确选择图表达到“一图胜千言”的效果?

正确选择图表,场景举例,地图组件

【数据的四种关系】

首先,我们需要了解,数据通常包含四种关系:比较、占比、趋势或关联、分布类

比较:柱形图、对比柱形图、分组柱形图、堆积柱形图、分区折线图、雷达图、词云、聚合气泡图、玫瑰图

占比:饼图、矩形块图、百分比堆积柱形图、多层饼图、仪表盘

趋势:折线图、范围面积图、面积图、散点图、瀑布图

分布:散点图、地图、热力区域图、漏斗图

[图表的具体适用场景]

下面,我们具体来看一下,如何根据你使用图表的目的,来正确选择图表

如果目的是为了比较数据,可参考以下9种图表类型选择

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。

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。

场景举例:

2011-2017 年合同金额对比

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

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

场景举例:

美国大选选举「民主党 democrat」与「共和党 republican」在各州获得的票数对比

正确选择图表,场景举例,地图组件

③分组柱形图

简介:分组柱状图用于相同分组下,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。

场景举例:

对 2018年第一季度每月饮料、日用品、零食的销售额作对比。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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,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。

场景举例:

对比周一至周日的访问量,并显示出每天用户从哪些渠道访问的数目和大致占比。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

对比两个城市同一段时间的风速走势。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

对市面上两款手机的性能进行对比。点击查看效果:折线雷达图

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

用词云展示搜索关键词,搜索次数越多的关键词字体越大。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

用聚合气泡图展示各省招生人数,招生人数最多的江苏省气泡面积最大。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

回款金额的大小映射到每个省份的弧度和半径上,最终形成了玫瑰图。

正确选择图表,场景举例,地图组件

如果目的是为了体现数据占比,可参考以下5种图表选择

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。

场景举例:

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

展示 2011-2017 年的合同金额情况, 2016 年的合同金额最大。点击查看效果:矩形树图

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

比如下图显示了 1986 年至 2016 年期间,民众对体罚儿童的支持态度对比变化情况:

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

内圈不同颜色的弧度分别映射每个区域的销售额,外圈浅色切块代表该区域下不同品牌的销售额。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

正确选择图表,场景举例,地图组件

如果目的是为了体现数据趋势或关联:

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。

场景举例:

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景示例:

如下图展示了访问次数和跳出次数的变化趋势,并通过面积的变化映射出两者差值量(非跳出次数)的变化趋势。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景示例:

用两条面积线分别表示「合同金额」和「回款金额」,不仅能展示出 2011 -2017 年的走势,还可以展示出回款金额对合同金额的占比关系。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景举例:

散点图完成后,可以通过拟合来分析数据的相关性。如下图可以看出,身高和体重大体上呈正相关,但相关性没有很强。

正确选择图表,场景举例,地图组件

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。

场景示例:

正确选择图表,场景举例,地图组件

如果目的是为了体现数据分布:

①热力图

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。

场景举例:

展示每月 24 小时的气温分布。

正确选择图表,场景举例,地图组件

②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。

场景示例:

各个城市的销售额数值大小映射在点的面积上,销售额越多,点越大。

正确选择图表,场景举例,地图组件

③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。

场景举例:

观察从搜索到交易成功的人数变化,并定位对比每一步流失人数。

正确选择图表,场景举例,地图组件

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

正确选择图表,场景举例,地图组件

商业智能BI产品更多介绍: www.finebi.com

相关内容

立即体验 立即体验

在线客服

电话咨询

技术问题

投诉入口

返回顶部