数据可视化：常用图表类型总结

数据可视化的目的是什么？

是单单的把数据展示出来么？当然不是！

数据可视化的目的是满足用户对数据的价值期望，利用数据，借助可视化工具，还原和探索数据隐藏的价值，描述数据世界。

我们分析需求，抓取数据，选用合适图表组合进行数据展示，借助图形化的手段，清晰有效的传达所要沟通的信息。

1.柱状图

柱状图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中“有多少?”这个问题。 需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名层叠等显示问题。

适用场景：一个维度数据比较、数据单纯性展示、排序数据展示

适用数据： 数据集不大， 二维数据

可视化功能：对比分类数据的数值大小

2.散点图

散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

数据的相关关系主要分为：正相关(两个变量值同时增长)、负相关(一个变量值增加另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。

适合的数据：两个连续数据字段

可视化功能：观察数据的分布情况

3.漏斗图

漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。漏斗图用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况。

适合的数据:一个分类数据字段、一个连续数据字段

可视化功能:对比分类数据的数值大小

4.饼图

饼图广泛应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个圆弧表示该分类占总体的比例大小，所有区块(圆弧)的加和等于 100%。

适合的数据：列表：一个分类数据字段、一个连续数据字段

可视化功能：对比分类数据的数值大小

5.仪表盘

仪表盘(Gauge)是一种拟物化的图表，刻度表示度量，指针表示维度，指针角度表示数值。仪表盘图表就像汽车的速度表一样，有一个圆形的表盘及相应的刻度，有一个指针指向当前数值。目前很多的管理报表或报告上都是用这种图表，以直观的表现出某个指标的进度或实际情况。

仪表盘的好处在于它能跟人们的常识结合，使大家马上能理解看什么、怎么看。拟物化的方式使图标变得更友好更人性化，正确使用可以提升用户体验。

适合的数据:一个分类字段，一个连续字段

可视化功能：对比分类字段对应的数值大小

6.矩形树图

矩形树图由马里兰大学教授 Ben Shneiderman 于上个世纪90年代提出，起初是为了找到一种有效了解磁盘空间使用情况的方法。 矩形树图适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。一个Tree状结构转化为平面空间矩形的状态，就像一张地图，指引我们发现探索数据背后的故事。

适合的数据：带权的树形数据

可视化功能：表示树形数据的树形关系，及各个分类的占比关系

7.折线图

折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。

适合的数据：两个连续字段数据，或者一个有序的分类一个连续数据字段

可视化功能：观察数据的变化趋势

8、地图

涟漪地图

可以理解为气泡图和地图的结合，以地图为背景，在上面绘制波纹。我们将波纹圆展示在一个指定的地理区域内，波纹圆的大小代表了这个数据的大小。

适合的数据:一个分类字段，一个连续字段

可视化功能：对比分类数据的数值大小

经过叨叨叨的介绍，相信大家对常用图表的类型有了一定的了解，通过图表的展示可以很大程度的提升我们对数据的理解能力，也可以更好的做出决策和判断。

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