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定性数据一般进行哪些图表展示

发布时间:2023-07-21 06:09:51

㈠ 用于展示数据类型的图表

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外,还有数据地图、瀑布图和散点图,旭日图,漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势!

1.柱状图

适用场景:适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感。

劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表:堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值,还能够反映出系列的总和,尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时,最适合。

2.条形图

适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用;

优势:每个条都清晰表示数据,直观;

延伸图表:堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。

优势:容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图(一共有6种类型)

适用场景:适用于有空间位置的数据集;

优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域;

(1)行政地图(面积图)

(2)行政地图(气泡图)

(3)地图图表:点状图

(4)地图图表:热力图

(5)地图图表:散点图

(6)地图图表:地图+柱状/饼图/条形

5.饼图(环图)

适用场景:显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。

优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。

劣势:肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景:雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序,数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。

优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势:理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势:很酷炫、很直观的图表。劣势:使用场景单一,一般用来做词频。

9.散点图

适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。

优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。

劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表:气泡图(调整尺寸大小就成气泡图了)

10.面积图

适用场景:强调数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。

延伸图表:堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间(或者几个数据变量之间)的关系。

11.指标卡

适用场景:显示某个数据结果&同环比数据。

优势:适用场景很多,很直观告诉看图者数据的最终结果,一般是昨天、上周等,还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势:只是单一的数据展示,最多有同环比,但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景:一般用来显示项目的完成进度。

优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。

劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。

优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。

劣势:没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

适用场景:一种特定类型的流程图,始末端的分支宽度总各相等,一个数据从始至终的流程很清晰,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景:旭日图可以表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况,旭日图能便于细分溯源分析数据,真正了解数据的具体构成。

优势:分层看数据很直观,逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势:特别通用,是柱状图+折线图的结合,图表很直观。

劣势:这个好像没什么劣势,个人感觉。


所有的数据图表均来自BDP个人版~~~图表综合效果如下:

㈡ 数据可视化有哪些图表类型

数据可视化的图表类型有折线图、散点图、曲线图、柱状图、直方图、雷达图。还有一维、二维、三维图。静态图,动态图,等等。

㈢ 常见的数据分析可视化图表有哪些

①柱状图:用于做比较

柱状图是最基础的一种图表,我们通过数据柱的高度来表现数据的多少,进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然,一般来说,柱状图的横轴是时间轴,纵轴是数据轴。


②折线图:用于看数据变化的趋势。


折线图一般可以基于时间维度看数据量的变化趋势,发现整体走向和单体突出数据,如图4-2所示。比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况,找出数据变化的高点和低点,而柱状图则用来对比不同高点之间的变化,进而找原因。


③饼状图:用于看各部分的占比。


饼状图和柱状图在应用上有一定的重合。饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比,但如果用多个单体因素做饼状图,可能导致数据特征不明显。


④散点图:用于二维数据的比较。


散点图可以用于三维数据的表现,也可以用于二维数据的比较。一般我们将数据大的维度作为纵轴,更有利于展示结果。


⑤气泡图:用于用户三维数据的比较。


气泡图是对散点图的升级,可通过散点图中点的不同大小来表现第三维数据。


⑥雷达图:用于四维以上数据的对比。


雷达图可以应用于多维度数据的对比。雷达图一方面可以对比出不同群组用户的特征,另一方面可以总结不同用户的特征。

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