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整理了4大類22種圖表,不用擔心用錯統計圖表,分析不出東西了

作者:帆軟軟體

做資料可視化,經常不知道圖表要怎麼用?做出來的圖表又醜又看不出趨勢,今天帆軟君給大家分享一下如何更好地利用圖表。

根據資料之間的關系,統計圖表可被分為分成四個大類,你可根據自己的目的(即你想表達什麼)來選擇适合的圖表,最後達到“一圖勝千言”的效果。

  • 比較類:柱形圖、對比柱形圖、分組柱形圖、堆積柱形圖、分區折線圖、雷達圖、詞雲、聚合氣泡圖、玫瑰圖
  • 占比類:餅圖、矩形塊圖、百分比堆積柱形圖、多層餅圖、儀表盤
  • 趨勢關聯類:折線圖、範圍面積圖、面積圖、瀑布圖
  • 分布類:散點圖、地圖、熱力區域圖、漏鬥圖
為了友善大家記住,我把每類的圖表及優勢場景,制作成了思維導圖,大家可收藏以備不時之需
整理了4大類22種圖表,不用擔心用錯統計圖表,分析不出東西了

思維導圖可能會看不清,是以完整版的圖表分類我會在底下再次說明,圖表制作工具均為:FineBI

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一、比較類

1、對比柱形圖

簡介:使用正向和反向的柱子顯示類别之間的數值比較

特點:用于展示包含相反含義的資料的對比,若不是相反含義的建議使用分組柱形圖。

場景舉例:

美國大選選舉「民主黨 democrat」與「共和黨 republican」在各州獲得的票數對比。

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2、分組柱形圖

簡介:分組柱狀圖經常用于相同分組下,不同類資料的比較。用柱子高度顯示數值比較,用顔色來區分不同類的資料。

特點:相同分組下,資料的類别不能過多。

場景舉例:

對2018年第一季度每月飲料、日用品、零食的銷售額作對比

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3、堆積柱形圖

簡介:可以對分組總量進行對比,也可以檢視每個分組包含的每個小分類的大小及占比,非常适合處理部分與整體的關系。

特點:适合展示總量大小,但不适合對不同分組下同個類别進行對比。

場景舉例:

對比周一至周日的通路量,并顯示出每天使用者從哪些管道通路的數目和大緻占比

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4、分區折線圖

簡介:分區折線圖能将多個名額分隔開,反映事物随時間變化的趨勢

特點:适合對比趨勢,避免多個折線圖交叉在一起。

場景舉例:

對比兩個城市同一段時間的風速走勢

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5、雷達圖

簡介:雷達圖又被叫做蜘蛛網圖,它的每個變量都有一個從中心向外發射的軸線,所有的軸之間的夾角相等,同時每個軸有相同的刻度。

特點:雷達圖變量過多會降低圖表的可閱讀性,非常适合展示性能資料。

場景舉例:

對市面上兩款手機的性能進行對比

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6、詞雲

簡介:詞雲是文本大資料可視化的重要方式,常用于将大量文本中的高頻語句和詞彙高亮展示,快速感覺最突出的文字,常用于網站高頻搜尋字段的統計。

特點:不适合資料量多的文本資料,也不适合資料區分度不大的資料處理。

場景舉例:

用詞雲展示搜尋關鍵詞,搜尋次數越多的關鍵詞字型越大

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7、聚合氣泡圖

簡介:聚合氣泡圖中,次元定義各個氣泡,度量定義氣泡的大小、顔色。

特點:不适合區分度不大的資料。

場景舉例:

用聚合氣泡圖展示各省招生人數,招生人數最多的江蘇省氣泡面積最大

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8、玫瑰圖

簡介:南丁格爾玫瑰圖的作用與柱形圖類似,主要用于比較,數值大小映射到玫瑰圖的半徑

特點:資料比較相近時,不适合用餅圖,而是适合用南丁格爾玫瑰圖

場景舉例:

回款金額的大小映射到每個省份的弧度和半徑上,最終形成了玫瑰圖

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二、占比類

1、矩形塊圖

簡介:适合展現具有層級關系的資料,能夠直覺展現同級之間的比較。父級節點嵌套子節點,每個節點分成不同面積大小的矩形,使用面積的大小來展示節點對應的屬性。

特點:非常适合帶權的樹形資料,對比各分類的大小關系以及相對于整體的占比關系。

場景舉例:

展示 2011-2017 年的合同金額情況, 2016 年的合同金額最大

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2、百分比堆積柱形圖

簡介:對比同一個分組資料内不同分類的占比。

特點:同一個分組内不同分類的個數不能過多。

場景舉例:

比如下圖顯示了 1986 年至 2016 年期間,群眾對體罰兒童的态度對比變化情況

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3、餅圖/多層餅圖

簡介:多層餅圖指的是具有多個層級,且層級之間具有包含關系的餅狀圖表。多層餅圖适合展示如地理區域資料、公司上下層級、季度月份時間層級等等。

特點:層級和類别都不能過多,過多導緻切片過小幹擾閱讀。

場景舉例:

内圈不同顔色的弧度分别映射每個區域的銷售額,外圈淺色切塊代表該區域下不同品牌的銷售額。

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4、儀表盤

簡介:儀表盤設定目标值,然後用于展示速度、溫度、進度、完成率、滿意度等,很多情況下也用來表示占比。

特點:隻适合單個名額的資料展示。

場景舉例:

Top10門店銷售額占總銷售額的比重

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三、趨勢關聯類

1、折線圖(多系列折線圖)

簡介:來展現事物随時間或其他有序類别而變化的趨勢

特點:折線數量不能過多,會導緻圖表可讀性變差

場景舉例:

該圖展現了自1800年至2017年全世界能源消耗情況,圖中不同顔色的折線代表不同的能源類型

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2、範圍面積圖

簡介:用來展示持續性資料,可很好地表示趨勢、累積、減少以及變化。

特點:展示兩個連續變量的內插補點的變化趨勢。

場景示例:

展示通路次數和跳出次數的變化趨勢,并通過面積的變化映射出兩者內插補點量的變化趨勢

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3、普通面積圖

簡介:普通面積圖是在折線圖的基礎上進化而來,也很友善來展現事物随時間或其他有序類别而變化的趨勢。由于有面積填充,是以比折線圖更能展現趨勢變化。

特點:面積線最好不要超過五條

場景示例:

用兩條面積線分别表示「合同金額」和「回款金額」,不僅能展示出2011 -2017年的走勢,還可以展示出回款金額對合同金額的占比關系。

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4、瀑布圖

簡介:瀑布圖顯示加上或減去值時的累計彙總,通常用于分析一系列正值和負值對初始值(例如,淨收入)的影響

特點:通過懸空的柱形圖,可以更直覺的展現資料的增減變化

場景舉例:第四列的應發工資=第一列的基本工資+第二列的績效工資+第三列的加班工資

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四、分布類

1、散點圖

簡介:散點圖 可以顯示資料叢集的形狀,分析資料的分布。通過觀察散點的分布,推斷變量的相關性。

特點:散點圖在有比較多資料時,才能更好的展現資料分布。

場景舉例:

例如利用散點圖和警戒線,可以看出身高和體重都超出平均的大多是男生。

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2、熱力區域圖

簡介:以特殊高亮的方式展示坐标範圍内各個點的權重情況

特點:效果柔化,不适合精确的資料表達,主要用于看分布。

場景舉例:

展示每月 24 小時的氣溫分布

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3、地圖

簡介:地圖元件即使将資料反映在地理位置上,FineBI提供多種地圖元件,包括熱力地圖 、區域地圖、流向地圖、點地圖等。

特點:非常直覺的觀察不同區域的資料關系。

場景示例:

各個城市的銷售額數值大小映射在點的面積上,銷售額越多,點越大

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4、漏鬥圖

簡介:漏鬥圖又稱倒三角圖,漏鬥圖從上到下,有邏輯上的順序關系,經常用于流程分析,比如分析哪個環節的流失率異常。

特點:上下之間必須是有邏輯順序關系的,若是無邏輯關系建議使用柱形圖對比。

場景舉例:

觀察從搜尋到交易成功的人數變化,并定位對比每一步流失人數。

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