13类图表及其使用

13类图表及其使用

什么时候该用哪种图表?

1. 条形图 Bar Chart

条形图位居最常见数据可视化方式之列。为什么?利用条形图,可迅速做出比较,一目了然地揭示高低点。如果数值数据能够顺畅归入不同类别,那么条形图就尤为有效,便于您快速看清数据中显示的走势。

什么情况下使用条形图:

  • 跨类别比较数据。示例:不同尺寸衬衫的量、按来源站点划分的网站流量、按部门划分的开支比率。

另外可以考虑:

  • 把多个条形图纳入一个仪表板。帮助看图人快速比较相关信息后即可回答问题,无需翻阅大量电子表格或幻灯片。
  • 给条形加上色彩,获得更好的效果。使用条形图展示收益率可提供丰富信息,而利用颜色叠加可使盈利情况立刻显现。
  • 使用堆积条形或并排条形图。把关联数据上下或左右并列显示能够深化分析,一次解决多个问题。
  • 把条形图与地图相结合。把地图设置成筛选器,从而在点击不同地区时,条形图即显示出来。
  • 把条形放在轴的两侧。把正负数据点沿着连续轴标绘,是发现趋势的有效方式。

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2. 折线图Line chart

与条形图和饼图一样,折线图也是最常用的一种图表类型。折线图可连接各个单独的数值数据点。结果就是以简单、直接的方式显示数值序列。其主要用途就是显示一段时间内的趋势

什么情况下使用折线图:

  • 查看数据随时间推移的趋势。例如:五年期的股价变化、一个月内的网页浏览量、逐季收入增长情况。

另外可以考虑:

  • 把折线图与条形图相结合。显示给定股票日销售量的条形图与相应股票价格的折线图相结合,能够提供可视化队列,便于进一步考察。
  • 给折线下方区域涂上阴影。如果有两个或更多的折线图,在各自折线的下方涂上阴影,构成分区图。这样可便于看图人了解折线较之整体的相对比例。 image image

3. 饼图Pie chart

饼图应该用来显示信息的相对比率(或百分率),仅此而已。但饼图往往遭到无节制的滥用,置这一建议的限定情境于不顾。结果就是,饼图是误用最多的图表类型。

如果要比较数据,请让条形图或堆积条形图担当此任。请勿要求看图人把扇形边转换成相关数据或者在饼图间相互比较。数据关键点将错失,看图人非常费力。

什么情况下使用饼图:

  • 显示比率。例如:花费在不同部门的预算、对调查的回答类别、美国人度过休闲时光方式的细分情况。

另外可以考虑:

  • 把扇形边限制到六个。如果需要表达六个以上的部分,请考虑条形图。扇形边个数过多,会导致饼图分块的有意义解释过于困难。

  • 把饼图叠加在地图上。饼图是突出显示数据中地理趋势的趣味方式。如果选用此法,请让饼图仅有有限的几个扇形边,以方便理解。 image

    4. 地图Map

    无论是邮政编码、州简称、国名,还是自定义地理编码,有任意一种位置数据的情况下,您都需要在地图上查看数据。没有地图(或者说 GPS)的情况下,您不会离开家找新餐馆吧?因此,要从数据获取同样信息丰富的图景。

    什么情况下使用地图:

  • 显示地理编码数据。示例:按州划分的保险索赔、按国家划分的出口目的地、按邮政编码划分的车祸、自定义销售区域。

另外可以考虑:

  • 把地图用作其他类型图表、图形和表的筛选条件。把地图与其他相关资料结合,然后将其用作筛选条件,深入搜查数据,以便对数据进行坚实的考察与讨论。

  • 放一层气泡图在地图上。气泡图代表数据集中度和不同大小,是理解相对数据的快捷方式。放一层气泡图在地图上,即可轻松快速地阐释不同数据点的地理影响。image

5. 散点图Scatter Plot

想要再深入挖掘一些数据,但不确定不同信息的关联方式,或者是否有关联。散布图是大概了解趋势、集中度、极端数值的有效方式,可指导您应该进一步把考察工作着重在哪一方面。

什么情况下使用散布图:

  • 考察不同变量之间的关系。示例:男女在不同年龄得肺癌可能性的比较情况、技术较早与较晚接纳者的智能手机购买模式、不同地区不同产品类别的配送成本。

另外可以考虑:

  • 添加趋势线/最佳拟合线。添加趋势线可使数据间的相互关系更为明朗。

  • 加入筛选条件。通过给散布图添加筛选条件,可快速向下搜索不同的图景与细节,从而发现数据中的模式。

  • 使用信息丰富的标记类型。数据后的来龙去脉可使用相关形状进一步彰显 image image

6. 甘特图Gantt chart

甘特图对于说明项目各元素的起始与终止日期效果非常好。符合实现对于项目的成功非常重要。清楚看到需要完成的内容和截止时间,对实现这一点非常关键。这就是该用到甘特图的时候了。

尽管大部分人把甘特图与项目管理联系到一起,它们还能用来理解随时间推移人员或机器的变化情况。举例来说,您可以用甘特图进行资源规划,以查看达到具体里程碑需要多久,例如认证级别、随时间推移的分布情况等。

什么情况下使用甘特图:

  • 显示项目进度。例如:说明关键可交付成果、所有者、截止期限。

  • 显示随时间推移的其他事物使用事项。例如:机器使用的持续时间、团队成员有空与否。

另外可以考虑:

  • 添加色彩。更改甘特图内的色彩可便于看图人快速了解变量的关键方面。

  • 把地图和其他图表类型与甘特图相结合。把甘特图纳入有其他图表类型的仪表板中,可便于筛选并向下搜索,以拓宽洞见。 image image

7. 气泡图Bubble chart

气泡图不是自成一类的可视化,而应视为强调散布图或地图上数据的手段。我们使用气泡的原因是圆圈的不同大小揭示数据的意义。

什么情况下使用气泡:

  • 显示数据沿两个轴的集中度。例如:按产品和地理划分的销售集中情况、按院系和一天中时间段划分的课程出勤情况。

另外可以考虑:

  • 在散点图上强调数据:通过改变数据点的大小和色彩,散点图和转化为丰富的可视化内容,许多问题的答案一眼可见。

  • 地图上的叠加层:气泡可便于看图人快速了解数据的相对集中度。把这些用作地图上的叠加层,可以为看图人把地理相关数据快速有效地置于背景之中。 image

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8. 直方图Histogram chart

希望查看数据的跨组分布情况时使用直方图。举例来说,您有 100 只南瓜,希望了解有多少只是 2 磅或以下,多少只 3 到 5 磅,多少只 6 到 10 磅等等。把数据分组到这些类别中,然后然后使用直条形沿一根轴标绘,就能看到南瓜的重量分布情况。在以上过程中,直方图也就创建了出来。

有时候,您不必知道哪种归类方法对数据有意义。您可以使用直方图尝试不同方法,确保创建的组大小均衡,与分析相关。

什么情况下使用直方图:

  • 了解数据的分布情况。示例:按公司大小划分的客户数量、学生的考试成绩、产品缺陷频率。

另外可以考虑:

  • 试验不同的数据分组。探索数据并寻找有意义的分组或“直条”时,创建多种直方图有助于您确定最有用的数据集。

  • 添加筛选条件。直方图通过给看图人提供向下搜索不同类别数据的方式,成为快速探索多个数据视图的有用工具。 image

9. 靶心图Bullet chart

设定目标并希望参照目标跟踪进展时,靶心图就是理想之选。就其核心而言,靶心图是另一种形式的条形图。其设计宗旨是替代仪表板量具、仪表和温度计。为什么?因为这些图像一般不能显示足够的信息,并且需要占用宝贵的仪表板空间。

靶心图将主要度量值(比如年初迄今收入)与一个或多个其他度量值(比如年收入目标)比较,并且以明确的绩效指标为背景(例如销售配额),呈现比较情况。通过靶心图可立即看清主要度量值相对于总体目标的表现情况(例如某个销售代表距离完成年度配额还有多少)。

什么情况下使用靶心图:

  • 照目标评估指标表现。例如:销售配额评估、实际花费与预算的比较情况、绩效优劣范围(优/良/差)。

另外可以考虑:

  • 用色彩标识成绩阈值。将红、黄、绿等色彩作为主要度量值的背景,便于看图人参照目标快速理解绩效的度量情况。

  • 仪表板添加靶心图,便于概括。 将靶心图与其他图表类型结合到仪表板中,从而支持完成目标所需关注点相关的卓有成效的讨论。 image

10. 热点图Heat map

是使用色彩跨两个类别比较数据的理想方式。作用是快速看清两个类别的交集哪里最强,哪里最弱。

什么情况下使用热点图:

  • 显示两种因素间的关系。例如:目标市场客户群分析、跨区域产品采用情况、按个人代表划分的销售线索。

另外可以考虑:

  • 改变了方块大小。通过改变方块的大小,您可以借由热点图了解两个交叉因素的集中度,但是要添加第三种要素。例如,热点图可依据色彩解释调查回答者的体育活动偏好及其参加该活动的频次,而方块的大小则可以反映那一类别中回答者人数。

  • 使用方块以外的其他情况。有时候,用其他类型的标记传达数据,效果会更好。 image

11. 突出显示表Highlight table

突出显示表让热点图更进一步。除了用色彩显示数据的交叉情况外,突出显示表还在上方添加数字,提供更多详细信息。

什么情况下使用突出显示表:

  • 提供热点图相关详细信息。例如:不同细分市场占总体市场比例、按特定地区中代表划分的销售数字、不同年份中的 城市人口。

另外可以考虑:

  • 突出显示表与其他类型图表结合:例如,把折线图与突出显示图结合,可便于看图人理解总体趋势并快速向下搜索到数据的具体层面。 image

12. 树形图Treemap

是否希望一目了然看清您的数据,发现不同部分与整体的关系?那么,树形图就非常适合您。这些图表使用一系列的矩形,嵌套在其他矩形内,以相对于整体的比例显示分层数据。

顾名思义,把这种图表中的数据想成一棵树:每根树枝都赋予一个矩形,代表其包含的数据量。每一矩形再细分为更小的矩形(或者分枝),仍然以其相对于整体的比例为依据。通过各个矩形的大小和色彩,您往往可以在数据的各个部分(甚至是类别)间看到某些模式,例如某个特定项目是否相关。树形图还能有效利用空间,便于您一目了然地看到整个数据集。

什么情况下使用树形图:

  • 以相对于整体的比例显示分层数据:例如:各个电脑主机的存储空间使用情况,管理技术支持案例的数量与优先级,比较各年份之间的财务预算

另外可以考虑:

  • 按不同于其分层结构方式的类别给矩形着色
  • 结合树形图与条形图。在 Tableau 中,给行加上另一维度,从而使条形图中的各个条也是树形图。这样做可便于您通过条的长度快速比较各项目,同时又能看到各条内地比例关系。

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13. 箱形图 Box-and-whisker plot

箱形图又称盒须图,是显示数据分布情况的重要方式。其名称显示这种图的两个部分:盒,包含数据的中位数,以及第 1 和第 3 个四分位数(比中位数分别大、小 25%);须,一般代表四分位距 1.5 倍以内的数据(第 1 和第 3 个四分位数之间的差)。“须”也可用来显示数据内的最高和最低点。

什么情况下使用箱形图:

  • 显示一组数据的分布情况:例如:一目了然地理解数据,查看数据如何向某一段偏斜,查看数据中的异常值。

另外可以考虑:

  • 隐藏盒内的点。这样可以帮助看图人专注于异常值。

  • 在各个类别维度间比较箱形图。如需快速比较数据集之间的分布情况,箱形图就非常理想。

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陈文娟

陈文娟,中山大学南方学院16级网络与新媒体专业学生