古谚有云,一图胜万言。数据分析也是如此,因为人类主要是视觉动物,很多时候通过图表来展现分析结论非常有效。
然而,图表有很多种,光是Excel中的图表就有几十种,如何根据数据选择正确的图表,达到“一图胜万言”的效果呢?
数据本质上表达的是事物之间的关系,一般来说,这种关系分为四种类型:
比较、构成、联系和分布。
数据图表类型可以用以下这张图来概括。

下面就来详细说说每一种类型的图表。
1、比较
比较也叫对比,分为两种,基于时间的对比和基于分类的对比。
例如,统计出不同年份的销售额,如下表所示。

可以绘制一个折线图进行展示,如下图所示。

如果有多个类别,可以绘制多条折线图进行展示。
例如,统计出不同年份的各类别的销售,如下表所示。

绘制成如下折线图。

当然,这里的时间指标比较少,绘制成柱状图也没问题,如下图所示。

如果是基于分类的对比,用柱状图进行可视化。
例如,统计出不同地区的销售数量,如下表所示。

可以绘制一个柱状图进行展示。

在比较不同类别的时候,经常要统计销量前5或者前10的类别。
例如,统计出销量前5的省份,如下表所示。

此时,可以绘制一个条形图进行展示。

2、构成
构成用于分析事物内部的结构或者份额。
例如,统计出办公这个类别下的所有子类别的销量。

对于这种类型的数据,用饼图是最好的展示方式。

上面这种构成是静态的,没有时间变量,如果涉及到时间,那就是动态的构成。
例如,统计出不同年份的办公这个类别下的所有子类别的销量。

对于这种类型的数据,可以绘制一个堆积柱状图进行展示。

如果时间指标太多,可以用堆积面积图进行展示。

3、联系
联系,考察的是变量之间的相关性。
例如,有以下数据,小麦产量与降雨量和温度的数据。

如果想考察降雨量与产量之间的关系,可以绘制出以下散点图。

如果想进一步,把温度也加进来,则可以绘制气泡图。

图中,气泡的大小表示温度的高低,所以,气泡图可以展示三维数据。
4、分布
分布,一般用于考察数值型数据的分布。
例如,有以下销售收入数据。

这些都是零散的数据,为了便于分析,先将销售收入划分为5个区间。
[87, 100],(100, 113],(113, 126],(126, 139],(139, 152]
再来看销售收入在这5个区间的分布。
对于这种类型的数据,绘制一个直方图,如下图所示。

除了数值型数据,还有地理类型的数据,这种数据的分布可以通过地图表示。
例如,对于不同省份的销售额,我们可以绘制一个地图进行可视化。

说明:地图用Tableau绘制,其他图表用Excel即可完成。
以上就是数据图表的四种类型,总结一下。
比较:用于不同时间、不同类别的比较,常用折线图、柱状图。
构成:用于分析同一事物内部的结构,常用饼图、堆积柱状图。
联系:用于分析两个指标的相关性,常用散点图、气泡图。
分布:如果是数值型数据的分布,常用直方图,如果是地理数据,常用地图。
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