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在数据可视化领域我们经常使用各种图表来形象直观的展现数据,业务人员或者数据分析人员可以通过图表分析公司业务的经营状况,发现公司经营过程中潜在的隐患,还可以通过图表挖掘其中潜在的价值。那么常见的图标有哪些?在什么场景下使用样的图表才能更好的展现数据呢?
一、常见的图表
1. 柱图(柱状图)
**柱图,**又称柱状图。是一种以长方形的长度来表达数据的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。
场景:适合用于展示二维数据集,展示数据的分布情况,其中一个轴表示需要对比的分类维度,另一个轴代表相应的数值,比如:(月份,商品销量),或者在一个维度上,对多个同质可比的指标的比较,比如:(月份,苹果销量,桃子产量)
优点:
简单直观,很容易根据柱子的长短看出值的大小
易于比较各组数据之间的差别
缺点:不适合较大数据集的展现
类似图表:条形图、直方图、堆积图、百分比堆积图、双Y轴图等
2. 线图(折线图)
线图:也叫折线图,将值标注成点,并通过直线将这些点按照某种顺序连接起来形成的图。
场景:数据在一个有序的因变量上的变化,它的特点是反应事物随类别而变化的趋势,可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征
优点:
能很好的展现沿某个维度的变化趋势
能比较多组数据在同一个维度上的趋势
适合展现较大数据集
缺点:每张图上不适合展示太多折线
类似图表:堆积图、曲线图、多指标折线图、双Y轴折线图、面积图
3. 饼图(扇形图)
饼图:以饼状图形显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例,也称作扇形统计图。
场景:适用于二维数据,即一个分类字段,一个连续数据字段,当用户更关注与简单占比时,适合使用饼图。
优点:简单直观,很容易看到组成成分的占比
缺点:
不适合较大的数据集(分类)展现
数据项中不能有负值
当比例接近时,人眼很难准确判别
类似图表:环形图、3D饼图
4. 散点图
散点图:又称XY散点图,将数据以点的形式展现,以显示变量间的相互关系或者影响程度,点的位置由变量的数值决定