乾貨 | 頂級數據分析師都在用的數據可視化圖表
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我們在做數據分析或是報告時，會用到各種圖表，直觀的圖表可以高效地表達數據情況。
數據圖表最基礎的三種類型是：條形圖、餅狀圖、線形圖。
條形圖是最常用的圖表，因為大部分人也只會用條形圖，這是製作起來最簡單的圖表。
條形長度代表各項數據具體數量大小情況，條形圖越長代表該項數據值越大，反之越短該項數據值越小，這是最直觀的表達。
- 優勢：數據可直觀對比，高低體現數量大小，高度的差異使數據更具象化。
- 劣勢：不利於大數據集數據分析。
- 場景：適合二維度數據對比，也就是X值與Y值兩個維度，適合小數據集分析。
設計：
同一維度使用同種色系，避免太花。要清楚圖表是為了表達數據情況，不應當讓顏色混亂了視覺感受。
人眼對高度較為敏感，但是對於橫式的條形圖來說，視覺感受上就沒那麼直觀了，所以需要將數據進行排序，這樣更為直觀。
進階：
【條形堆積圖】
表達同一維度，各分類數據的總值大小以及該分類數據集內小分類數據大小與佔比情況，體現單項與整體情況。
餅狀圖是用於表達數據佔比的圖表，也是最常見的圖表之一，就想切餅一樣，切大切小，一眼看得出來。
依據各項數據佔比將圓餅劃分為不同大小區塊，每個區塊的弧度代表了該項數據佔總數的比值，弧度大的佔比大，小的佔比小。
- 優勢：可展現各項數據佔比情況，反映單項與單項、單項與整體的數據關係。
- 劣勢：無法直觀看出具體數據值情況，不適用於分析過多數據項，並且僅支持單維度數據對比。
- 場景：適用於單維度多項數據佔總數據比重情況對比，以及各項數據大小分佈情況。
設計：
餅狀圖各項數據佔比大小需要有一定的邏輯分佈，如數值從大到小，由順（逆）時針排序。若不進行排序，則過於凌亂，無法明確地對比出各項數據佔比情況。
將佔比最大的數據項以12點為界限開始排序，這才符合普通人的視覺習慣，不需要再通過大腦學習理解我們製作出來的圖表邏輯，這樣才會更直觀。
進階：
【玫瑰圖】
表達各項數據佔比情況，相對於基礎的餅狀圖，更突出佔比最大的數據項。
線形圖是體現數據變化情況最好的圖表之一，線的變化代表了數據的變化。
可以通過線的變化，預測判斷未來趨勢，這是線形圖主要的功能之一，比如我們常見的股票走勢圖用的就是最基礎的線形圖。
- 優點：不僅可以表達數據增減情況，還可以表達具體數值，同時可以對比出分類項的關聯性。
- 缺點：無法判斷各項數據比重，數據集過少時，無法直觀地判斷數據情況。
- 場景：適用於分析大數據集的數據變化情況以及變化趨勢。
設計：
如果數據集比較散時，可以用直線表示，而數據集較為密並且在不斷變化時，可以用曲線表示。
分類項的形式不宜過多，會顯得過於凌亂。
進階：
【數據面積圖】
表達數據趨勢大小，通過將數據與X軸之間進行填充，形成數據面積，更突出數據總值趨勢。
將這三種基礎圖表組合起來，可以發揮各自的優勢，更為直觀地表達出數據情況。
【組合圖】
還有一些常用到的如：
【四象限圖】
【漏斗圖】
還有很多各式各樣的圖表，利用好它們，能正確地傳達數據信息。
可視化圖表最終目的還是方便我們展示數據，並且直觀地判斷數據情況。
避免不必要的花哨，幹擾了視覺感受，影響了我們的判斷，要以數據實用性為主導方向。
來源：增長超人
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