好手总结的15个能力，让你轻松玩转数据可视化！

大数据期间，数据驱动决定。处理赏罚欠好复杂、伟大的数据，其代价将大打折扣。

那怎样收缩数据与用户的间隔?让用户一眼抓到重点?让老板为你的讲述方案拍手?

本文通过连环15关，层层深入，传你数据匹配图形神功，让数据可视化更高效。

无论数据总量和庞洪水平怎样，数据间的相关大多可分为三类：较量/组成/漫衍&接洽。

一、较量

基于分类/时刻的数据比拟，凡是需用到较量型图表。用户通过图表轻松辨认最大/最小值，查察当前和已往的数据变换环境。

常见场景：哪个地域的收件量最多?本年的收入和客岁对比怎样……

1. 条目少 – 柱状图

较量条目较少时，如5个地域收件量的比拟，可选用柱状图暗示。

△ 柱状图

2. 条目多 – 条形图

当条目较多，如大于12条，移动端上的柱状图会显得拥挤不堪，更适实用条形图。一样平常数据条目不高出30条，不然易带来视觉和影象承担。

△ 条形图

3. 看趋势 – 折线图

当X轴为持续数值(如时刻)且注重变革趋势时，则合用折线图。

△ 折线图

4. 扩大差别 – 南丁格尔玫瑰图

除柱状图外，有无更新奇的示意方法呢?那就属南丁格尔玫瑰图了。

△ 南丁格尔玫瑰图

因为扇形的半径和面积是平方的相关，南丁格尔玫瑰图会将数值之间的差别放大，得当比拟巨细临近的数值。它不得当比拟差别较大的数值，由于数值过小的类目会难以调查。

另外，由于圆有周期性，玫瑰图也适于暗示周期/时刻观念，好比礼拜、月份。依然提议数据量不高出30条，超出可思量条形图。

5. 双向 – 双向条形图

前面的例子都是单维度较量，当较量正反两类乃至更多维度的数据时，可实行双向条形图，下图为各大区的重点地域的收派件量的比拟。

△ 双向条形图

用颜色区分大区，空心/实心区分收件量和派件量，既能整体较量大区，又能具体比拟地域的环境。

打怪进级，再加点难度。在双向图上再增进一个维度，如下表，较量5个地域的利润及响应的收入和本钱。请先思索一下，再下滑看保举图表。

△ 营业数据

△ 双向条形图(多维度)

通过图形一眼就能看出深圳区的利润低于广州区，纵然它的收入高于广州区，但本钱相对来说高于广州区。

6. 方针告竣 – 子弹图

现实营业中，常要考查指标的告竣环境，如收入达标环境及所处区间(优、良、差)，如下表，你会怎么可视化呢?下手画一画吧!

△ 营业数据

△ 子弹图

子弹图，由于像子弹射后带出的轨道。相较于仪表盘，它可以或许在窄小的空间中表达富厚的数据信息，在信息转达上有更大的效能上风。

若还要较量4个季度的收入环境，只需用差异颜色区分。如下图，一眼便知第二季度示意较好，而第一季度则不佳。

△ 子弹图

7. 机能 – 雷达图

对付一些多维的机能数据，如综合评价，常用雷达图暗示。指标得分靠近圆心，声名处于较差状态，应说明改造;指标得分靠近外边线，声名处于抱负状态。

△ 雷达图

以上就是「较量」类的常用图表，可归纳如下。

此表并非一成稳固的「铁表」，彼此之间还会串联交错，各人还需机动应用。

二、组成

部门相较于整体，一个整体被分成几个部门。这类环境会用到组成型图表，如五大区的收件量占比、公司利润的来历组成等。

1. 单层 – 饼状图

第1关中，比拟5个地域的收件量时用到了柱状图。若看占比环境，饼状图更吻合。

△ 饼状图

假如酿成17个地域，会奈何?

像不像彩色七星瓢虫?

以是饼图分类一样平常不高出9个，高出提议用条形图展示。

（编辑：湖南网）

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