通过前面的内容我们不难发现,数据分析需要学习很多的知识,比如数据分析中的AARRR模型以及漏斗模型。当然,这是针对数据分析的,但是对于数据展现也是需要学习很多的知识,这些知识主要在于图表,分别是柱状图、折线图、饼状图、散点图、气泡图、雷达图,这些图大家都是需要掌握的,下面就由小编分别为大家解释一下。
首先说说柱状图,柱状图是最常见的图表,适用场合是二维数据集,但只有一个维度需要比较。柱状图就是利用柱子的高度,反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感,辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
第二给大家说一说折线图。折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。折线图还适合多个二维数据集的比较。
然后给大家说说饼状图。首先需要提醒大家的是,饼图是一种应该避免使用的图表,这是因为肉眼对面积大小不敏感。我们如果使用饼状图的时候,可以使用柱状图进行代替,当然,如果是存在某一事物中的个体所占比例,那么就需要使用饼状图了。
接着给大家说说散点图。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。当然,我们为了识别第三维,可以为每个点加上文字标示,或者不同颜色。这样就能够很容易的将不同维度的数据进行区分出来。
然后给大家说说气泡图,所谓气泡图就是散点图的一种变体,通过每个点的面积大小,反映第三维。点的面积越大,就代表强度越大。因为用户不善于判断面积大小,所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。如果为气泡加上不同颜色,当然文字也是可以的。气泡图就可用来表达四维数据。
最后给大家说说雷达图,雷达图适用于多维数据,当然必须在四维以上,且每个维度必须可以排序。但是,它有一个局限,就是数据点最多6个,否则无法辨别,因此适用场合有限。需要注意的时候,用户不熟悉雷达图,解读有困难。使用时尽量加上说明,减轻解读负担。
所以大家在进行数据展现的时候一定要注意好图的选择,越简单的图表,越容易理解,这样可以快速易懂地理解数据。所以,请不要小看这些基本图表,因为用户最熟悉它们,只要是适用的场合,就应该考虑优先使用。希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。
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