好手总结的15个能力，让你轻松玩转数据可视化！

接下来，，看看数值组成随时刻变革的案例：第一大区(包括四个重点地域)近四年收入组成的趋势要怎样可视化?本身想一想，再下滑看保举方案。

△ 营业数据

△ 堆叠面积图

保举方案是堆叠面积图，可以揭示分量(地域)对付总量(大区)的孝顺，并表现总量(大区)的变革进程。必要声名的是，地域收入的出发点并非从 y=0 开始，而是在下面的地域基本上逐层叠加，最后构成一个整体。

4. 累计较量 – 堆叠柱状图

假如将上图X轴的标签笔墨(即年份)和图例(即地域)交流(如下图A)，用来看每个地域近四年的收入组成，用哪个图更吻合?

△ 堆叠柱状图

是不是认为都可以?那图中 X1 有何寄义?堆叠面积图 A 方案和堆叠柱状图 B 方案都可以示意累加值。不同在于，堆叠面积图的 x 轴是持续数据(如时刻)，堆叠柱状图的 x 轴是分类数据。此案例中的 x 轴长短持续的分类数据，因此用 B 方案更得当。

5. 累计增减 – 瀑布图

若想表达两个数据点间数目的演变进程，可行使瀑布图。开始的一个值，在颠末不绝的加减后，获得一个值。瀑布图将这个进程图示化，常用来揭示财政说明中的出入环境。

△ 瀑布图

以上就是「组成」类常用图表，可归纳如下。

三、漫衍&接洽

通过漫衍&接洽型图表能看到数据的漫衍环境，进而找到某些接洽，如相干性、非常值和数据集群。

常见行使场景：客户的年数段漫衍?单票本钱与收件量的相关?

1. 两个变量 – 散点图

仍以营业为例，下图为世界网点的单票本钱/收入漫衍环境。

△ 散点图

单单这样看，也许看不出什么，假如加两条均匀线就纷歧样了。

加了均匀线，就知道哪些网点高于均匀线，哪些低于均匀线。但网点那么多，总不能逐个点击查察是哪个大区的，给散点加上颜色后，就很故意义了。

通过此图，可以看出哪些大区单票利润较低，急需晋升，好比普及聚积于右下角的第四大区，单票收入低于均匀线，单票本钱却高于均匀线。

2. 三个变量 – 气泡图

各人都知道，网点总利润除了和单票利润有关，还和体量(即收件量)有关，用散点的面积巨细暗示收件量，就酿成了气泡图。

△ 气泡图

3. 团结舆图 – 热力求

气泡图与舆图团结可演变为热力求。通过热力求，能看到哪些网点收派件量较多，需举办资源调配。

△ 热力求

以上是 「漫衍&接洽」类的常用图表，可归纳如下：

小结

当我们拿到数据后，先提炼要害信息，明晰数据相关及主题，再选择吻合的图表举办可视化。但愿下图能给列位一些参考(团结可视化专家 Andrew Abela 的图表选择指南，举办了简化调解)。

（编辑：湖南网）

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