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如何选择正确的图表

  • 文档创建者:Lily.Wang
  • 编辑次数:10次
  • 最近更新:Wendy123456 于 2021-11-12
  • 1. 概述

    图表种类繁多,如何选择正确的图表达到“一图胜千言”的效果呢。

    本文将图表分成几个大类,分别为「比较类、占比类、趋势或关联类、分布类、和其他」,用户可根据自己的目的选择适合的图表。

    使用图表的目的
    适合的图表类型
    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

    2. 比较类

    2.1 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。其中柱状图的一个轴显示正在比较的类别,而另一个轴代表对应的刻度值。

    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。

    2.2 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。其中图表的一个轴显示正在比较的类别,而另一轴代表对应的刻度值。

    特点:用于展示包含相反含义的数据的对比,若是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。

    2.3 分组柱形图

    简介:分组柱状图经常用于相同分组下,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。点击查看效果:分组柱形图

    2.4 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,因此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。

    2.5 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。

    2.6 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

    2.7 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。

    2.8 聚合气泡图

    简介:聚合气泡图维度定义各个气泡,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。

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    2.9 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。

    3. 占比类

    3.1 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:

    3.2 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

    3.3 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:

    产线生产出的产品有优良各种等级,每个产线的产品等级占比如下图所示:

    3.4 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。

    3.5 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:

    4. 趋势或关联

    4.1 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:

    4.2 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。

    4.3 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。

    4.4 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。

    4.5 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:

    5. 分布

    5.1 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。

    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:

    例如利用散点图和警戒线,可以看出身高和体重都超出平均的大多是男生。

    5.2 热力区域图

    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。

    5.3 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。


    5.4 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。



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