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社区首页 >专栏 >这10种创意图表,能让可视化报告瞬间变得惊艳炫酷,5分钟学会

这10种创意图表,能让可视化报告瞬间变得惊艳炫酷,5分钟学会

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大数据分析不是事儿
修改2021-02-24 17:53:05
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修改2021-02-24 17:53:05
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文章被收录于专栏:商业智能方案商业智能方案

经常跟数据打交道的人,应该都体会过做数据报告、汇报PPT、数据报表的痛苦,痛苦的来源大部分都来自于领导和老板,不管是大公司还是小公司,几乎所有的数据和工作都要体现在ppt报告里。

但是往往很多人做了密密麻麻的表格、统计了超多的数据信息,老板根本一眼也懒得看,试想下面这种表格怎么可能让人有看的欲望?

老板想要看的一定是数据之间的某种逻辑关系,比如增减、环比、比率等等,而普通的统计表格图表是无法体现这些逻辑的。那么有没有什么办法既能高效地展示数据逻辑,又能博得老板的欢心呢?

今天给大家介绍10个创意图表,表达复杂关系的同时还能让人眼前一亮。

一、韦恩图

韦恩图这个名字可能很多人都很陌生,但你绝对在很多地方见过这种图表:

没错,韦恩图就是这种表示数据包含、层叠、相交关系的图表,比较适合表示5个以内的数据集合关系,下面用FineBI给大家展示一下具体的制作流程。

首先FineBI是专业的数据分析工具,里面内置了非常多的图表类型,用FineBI做可视化报告流程主要分为3步:连接数据-数据加工-数据可视化

1、连接数据

FineBI可以连接数据库进行取数,或者直接从本地进行数据连接,比如SQL表、Excel表等:

2、数据加工

因为初始数据一定是脏乱差的原始数据,因此下一步我们要在FineBI里进行数据清洗和数据加工,创建自助数据集,选择「维恩图数据」下的所有字段,如下图所示:

3、数据可视化

在FineBI中直接创建仪表板,选择「自定义图表」,横轴拖入业务人员数,组件中出现坐标轴,如下图所示:

设置图形类型为「饼图」,如下图所示:

设置半径大小为 100,内径占比为 0%,如下图所示:

并将颜色的不透明度调低,就能看到交集了!全过程非常简单,大家可以自己尝试制作一张,工具和数据都放到评论里了。

二、日历图

日历图是热力图的一种变形,是一种双变量图,由时间变量和另一种变量组成,其具体形式则是由小色块群有序且紧凑地以日历格式组成的图表,每个小色块代表时间变量(一天),而小色块颜色则代表另一种变量,每个小色块都根据另一种变量的值进行颜色编码。其中,另一种变量的类型可以是定类/定序数据,也可以是定比/定距数据。

常见效果如下图所示:

三、金字塔图

金字塔图经常见于人口分析、年龄分析、地区分析等,比如下方的男女人口金字塔图,这种可视化图表其实是条形图的一种,只不过将横纵坐标轴进行了置换,制作过程也比较简单,这里不具体说了。

四、漏斗图

漏斗图可是做运营、互联网等人的最爱了,主要用于展示数据环节的转化情况(流失情况),最适合一些流程比较规范、过程环节比较多的业务,比如销售、生产车间、电商运营、流量分析等。

五、雷达图

雷达图也叫蜘蛛网图,最常见的比如各种球员的能力分析,这种雷达图能够展示同一组数据当中不同分类的具体数值大小情况,既能够横向对比每个分类的大小,也能通过面积来展示某部分与整体之间的占比情况。

六、散点图

散点图一般用于数据计算较多,他的优点是能够快速了解数据的整体分布情况,以及辨识异常数据、进行相关性分析等,但是缺点也很明显,只适合横向对比,不适合自身的纵向对比,因为散点的分布只能代替整体,不能代表局部。

七、玫瑰图

玫瑰图又叫南丁格尔图,是饼状图的一种变形,普通的饼状图只能展示一个维度的数据,也就是扇形的大小;而玫瑰图的好处就是能够展示至少两个维度的数据,扇形大小、半径长短分别代表两个维度的数据,分析更加全面。

八、流向地图

普通的地图图表只能展示静态数据,比如各省份对比、各城市对比,但是对于随着时间变化的数据就无能为力了,而流向地图能够展示某个物体从A位置到B位置的全过程

九、热力地图

热力地图相比于普通地图类型,能够通过颜色的变化程度快速直观地反应热点分布情况。

十、范围面积图

用来展示持续性数据,可很好地表示趋势、累积、减少以及变化。

总结

除了上面这10种,FineBI里还内置了20多种更加炫酷的可视化图表,最终能够制作出十分炫酷的可视化效果,其实图表种类虽然繁多,如何选择正确的图表达到“一图胜千言”的效果才是可视化报告的重点。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、韦恩图
  • 二、日历图
  • 三、金字塔图
  • 四、漏斗图
  • 五、雷达图
  • 六、散点图
  • 七、玫瑰图
  • 八、流向地图
  • 九、热力地图
  • 十、范围面积图
  • 总结
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