数据分析:常用的图表类型

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作者 数据观
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DT时代,我们每天都会收获来自各种渠道的海量数据,它们是对我们上一步行动的反馈,但人脑消化数据的能力却是有限的——如何及时洞察数据中的涵义,就需要数据可视化工具的帮助了。然而,图表的类型非常丰富,如何做出正确的选择,达到“一图胜千言”的效果呢?

 

[数据的五种关系]

首先,我们需要了解,数据通常包含五种相关关系:构成、比较、趋势、分布及联系。

构成

主要关注每个部分所占整体的百分比,如果你想表达的信息包括:“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”,这时候可以用到饼图。

比较

可以展示事物的排列顺序——是差不多,还是一个比另一个更多或更少呢?“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词,这时候会首选条图。

趋势

是最常见的一种时间序列关系,关心数据如何随着时间变化而变化,每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变,这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现的趋势。

分布

是关心各数值范围内各包含了多少项目,典型的信息会包含:“集中”、“频率”与“分布”等,这时候使用柱图;同时,还可以根据地理位置数据,通过地图展示不同分布特征。

联系

主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系,比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长,这时候可以用气泡图来展示,用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

对信息中包含的5种关系,可以简单归纳如下:

构成:占总体的百分比

比较:项目的排名

趋势:如何随着时间变化

分布:项目的频率情况

联系:变量之间的关系

 

[图表的具体适用场景]

下面,我们具体来看一下图表特点及适用场景:

以下图表均制作于数据观 https://shujuguan.cn/product

 

条图

条图表达比较关系,按照强调的方式可以排列任何顺序,适用于高亮Top3Top5数据,如在零售行业中统计畅销品的销售情况就是很好的应用。它是最通用的一种图表,应在所有的图集使用中占到25%

条图.png

 

柱图

柱图用高度反映数据差异,用来展示有多少项目(频率)会落入一个具有一定特征的数据段中,比如分析公司人员构成是否存在老龄化现象,可以通过柱图看到25岁以下的员工有多少,25岁到35岁之间员工有多少等这种年龄的分布情况。同时,柱图还可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

分析图形有单指标柱图多指标柱图以及堆叠柱图类型。

1)、单指标柱图

柱图.jpeg


 

2)、多指标柱图

分组柱图.png

3)、堆叠柱图

堆叠柱图.png

 

线图

线图可用来反映随时间变化而变化的关系,尤其是在趋势比单个数据点更重要的场合。

在柱图与线图的选择过程中,可以考虑数据的本质。柱图强调的是数量的级别,它更适合于表现在一小段时间里发生的事件,产量的数据很适合这个领域。线图强调的是角度的运动及图像的变换,因此展示数据的发展趋势时最好使用它,存货量就是一个很好的例子。柱图和线图的使用应占到图集看板的50%左右。

线图类型中可以有单线图还可以在图中进行多指标趋势性比较

1)、单线图

线图.png

 

2)、多指标趋势性比较

多指标趋势性比较.png

 

饼图

构成比例关系时,最好使用饼图,给人一种整体的形象,可以展示每一部分所占全部的百分比,比如产品A预计销售额占到所有产品销售额的最大份额。

为了使饼图尽量发挥作用,在使用中不宜多于6种成分。人的眼睛比较习惯于按顺时针方向进行观察,所以应该讲最重要的部分放在紧靠12点钟的位置,如果没有哪一个部分比其他部分更加重要,那么就应该考虑让它们从大到小的顺序排列。

数据观除了有标准饼图,还提供中空饼图和环形饼图两种类型。

1)、标准饼图

标准饼图.png

 

2)、中空饼图

 中空饼图.png

 

3)、环形饼图

环形饼图.png

 

Attention不适用饼图的情况

饼图是通过面积呈现数据的变化,当各指标所占比例接近时,无法直观的判断面积的大小,此时选择条图来呈现,规律就更加清晰。饼图是应最少使用的图表,在所有的陈述和报告中其使用率应少于5%

错误的图表类型:

错误的图表类型.png

 

正确的图表类型:

条图 (1).png

 

 

气泡图

气泡图判断两个变量之间是否存在某种关系,可反映五维数据。每个气泡的不同颜色或标签,以及气泡点大小,都可以反映一个维度。一般使用率为10%

气泡图-微信图片_20170623111833.png

 

 

KPI

最直接显示结果,适用于高亮关注指标值或者差异,可以通过主要指标和次要指标进行体现。信息量避免过多,越直观越好。

KPI-平均预期年化收益率.png

 

 

面积图

与折线图较为类似,面积图强调变量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。用填充了颜色或图案的面积来显示数据,面积片数不宜超过5片。

面积图.png

 

 

漏斗图

漏斗图用来表示逐层分析的过程,从一个总值(最顶端),不断除去不关心的部分,最终得到关心的值的过程。

多用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析,通过比较各个环节宽窄大小,能够直观地发现和说明问题所在。常见应用场景:电商网站、营销推广、CRM等。

1)电商网站:通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。
2)营销推广:反映搜索营销的各个环节的转化,从展现、点击、访问、咨询,直到生成订单过程中的客户数量及流失。

3CRM:销售漏斗图用来展示客户各个阶段转化比较。

漏斗图的示例数据.xlsx- Sheet1 (1).png 

 

金字塔图

金字塔图用于展示类似金字塔的层级结构和数据量。例如某个国家的收入分配,金字塔顶部显示高收入类别,逐渐降低到代表低收入的底部。

金字塔示例图.png

 

 

雷达图

雷达图可以用来表现一个周期数值的变化,也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。

雷达图多用于在财务分析中,用来分析企业负债能力、运营能力、盈利和发展能力等指标。

雷达图.png

 

 

地图

地图是信息密度最大的数据可视化方式,人们在日常生活中就使用地图,所以能直观理解地图。

数据观基于不同的视觉化原理提供三种地图区域地图散点地图和热力地图

1)、区域地图

区域地图是按照国家、省市行政区划分,用来展现地理信息,以及与地理位置有关的信息,指标的多少可以用颜色深浅区分。

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