“能用图描述的就不用表,能用表就不用文字”。这句话也直接的表明了:在认知上,大家对于图形的敏感度远比文字高。
基础图形及特点
接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则,选用正确的数据可视化的图表。
柱形图(Bar Chart)
优势:柱形图利用柱子的高度,能够比较清晰的反映数据的差异,一般情况下用来反映分类项目之间的比较,也可以用来反映时间趋势。
注意:柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集,当数据较多时就不易分辨。一般而言,不要超过10个。
通常来说,柱形图的横轴是时间维度,用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到横轴不是时间维度的情况,建议用颜色区分每根柱子。
条形图(Bar Chart)
优势:条形图用来反映分类项目之间的比较,适合应用于跨类别比较数据。在我们需要比较项类的大小、高低时适合使用条形图。
折线图(Line Chart)
优势:折线图用来反映随时间变化的趋势。当我们需要描述事物随时间维度的变化时常常需要使用该图形。
饼图(Pie Chart)
注意:饼图是一种应该避免使用的图表,因为肉眼对面积大小不敏感。是最容易被误用的。但在具体反映某个比重的时候,配上具体数值,会有较好的效果。
在需要描述某一部分占总体的百分比时,适合使用饼图。例如:占据公司全部资金一半的两个渠道;某公司员工的男女比例等。
而需要比较数据时,尤其是比较两个以上整体的成分时,请务必使用条形图或柱形图,切勿要求看图人将扇形转换成数据在饼图间相互比较,因为人的肉眼对面积大小不敏感,会导致对数据的误读。
另外,为了使饼图发挥最大作用,在使用中一般不宜超过6个部分,如需要表达6个以上的部分,也请使用条形图,扇形边个数过多,会导致饼图分块的意义解释过于困难。不要出现下面这种饼图。
散点图(Scatter Chart)
散点图的数据为三维数据,使用两组数据构成多个坐标点,分析坐标点的分布情况,判断两个变量之间的关联或分布趋势。
可以用颜色区分系列,也可以用散点大小定第三维度,这就衍生图出了气泡图。
气泡图(Bubble chart)
气泡图是散点图的一种衍生,通过每个点的面积大小来衡量第三维度,适合三维数据的对比,且需要强调第三维,超过三维就搞不定。
雷达图(radar chart)
雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序。数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。
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