掌控这15个可视化图象，小白也能随心所欲畅享数据分析

大数据黄金时代，数据驱动力决策。处置不太好庞大、繁杂的数据，其价值将大大打折扣。

那怎样缩短数据与使用者的距？让使用者一眼Get到重点项目？让老板为你的请示计划起立？

责任编辑通过行大运15关，一层层深入细致，传你数据相匹配绘图绝学，让数据可视化更高效。

无论数据总额和精确性怎样，数据间的关系大多可分成三类：较为 / 形成 / 原产&联系

一、较为

基于进行分类 / 时间的数据对照，一般来说需以到较为型图象。使用者通过图象随心所欲辨识最大/最小值，查阅当前和往后的数据发生变动情形。

常用场景：别的沿海地区的投递量最多？去年的总收入和去年较之怎样……

1、词条少 - 图象

较为词条较年少时，如5个沿海地区投递量的对照，可换用图象则表示。

2、词条多 - displayed

当词条非常多，如大于 12 条，终端T2310的图象会变得人满为患，更适宜用displayed。一般数据词条不少于 30 条，不然易增添听觉和记忆负担。

3、看趋势 - 折线图

当X轴为已连续值（如时间）且著重变动趋势时，则适用于折线图。

4、扩大差别 - 布喇格玫瑰花图

除图象外，有无更新奇的整体表现方式呢？那就属布喇格玫瑰花图了。

由于扇形的半径和面积是平方的关系，布喇格玫瑰花图会将值之间的差别放大，适宜对照大小相近的值。它不适宜对照差别较大的值，因为值过小的类目会难以观察。在线表单

此外，因为圆有周期性，玫瑰花图也适于则表示周期 / 时间概念，比如星期、月份。依然建议数据量不少于 30 条，超出可考虑displayed。

5、双向 - 双向displayed

用颜色区分大区，空心/实心区分投递量和派件量，既能整体较为大区，又能详细对照沿海地区的情形。

通过绘图一眼就能看出深圳区的利润低于广州区，即使它的总收入高于广州区，但成本相对来说高于广州区。

6、目标达成 - 子弹图

实际业务中，常要考察指标的达成情形，如总收入达标情形及所处区间（优、良、差），如下表，你会怎么可视化呢？动手画一画吧！

子弹图，因为像子弹射后带出的轨道。相较于仪表盘，它能够在狭小的空间中表达丰富的数据信息，在信息传递上有更大的效能优势。

若还要较为4个季度的总收入情形，只需以不同颜色区分。如下图，一眼便知第二季度整体表现较好，而第一季度则不佳。在线表单

7、性能 - 雷达图

对于一些多维的性能数据，如综合评价，常用雷达图象示。指标得分接近圆心，说明处于较差状态，应分析改进；指标得分接近外边线，说明处于理想状态。

二、 形成

部分相较于整体，一个整体被分成几个部分。这类情形会用到形成型图象，如五大区的投递量占比、公司利润的来源形成等。

1、单层 - 饼状图

第1关中，对照5个沿海地区的投递量时用到了图象。若看占比情形，饼状图更合适。

如果变成 17 个沿海地区，会怎样？

饼图进行分类一般不少于 9 个，少于建议用displayed展示。

除饼图外，环形图（甜甜圈图）亦可则表示占比，其差别是将饼图的中间区域挖空，在空心区域显示文本信息，比如标题，优势是其空间利用率更高。

2、分层 - 环形图、旭日图

对于管理层而言，需先把握大局和重点项目。比如大区负责人需一眼看到重点项目沿海地区及重点项目分部的情形（如下图），怎样展示？

那个叫旭日图（感受到阳光了吗？），逐层下钻看数据，大区的重点项目沿海地区及相应分部的形成情形一目了然。

3、累计趋势 - 堆叠面积图

4、累计较为 - 堆叠图象

如果将上图X轴的标签文字（即年份）和图例（即沿海地区）互换（如下图A），用来看每个沿海地区近四年的总收入形成，用别的图更合适？

是不是觉得都OK？那图中 X1 有何含义？堆叠面积图 A 计划和堆叠图象 B 计划都可以整体表现累加值。差别在于，堆叠面积图的 x 轴是已连续数据（如时间），堆叠图象的 x 轴是进行分类数据。此案例中的 x 轴是非已连续的进行分类数据，因此用 B 计划更适宜。

5、累计增减 - 瀑布图

若想表达两个数据点间数量的演变过程，可使用瀑布图。开始的一个值，在经过不断的加减后，得到一个值。瀑布图将那个过程图示化，常用来展现财务分析中的收支情形。

三、 原产 & 联系

通过原产 & 联系型图象能看到数据的原产情形，进而找到某些联系，如相关性、异常值和数据集群。

常用使用场景：客户的年龄段原产？单票成本与投递量的关系？

1、两个变量 - 散点图

仍以业务为例，下图为全国网点的单票成本/总收入原产情形。在线表单

单单这样看，可能看不出什么，如果加两条平均线就不一样了。

加了平均线，就知道哪些网点高于平均线，哪些低于平均线。但网点那么多，总不能逐个点击查阅是别的大区的，给散点加上颜色后，就很有意义了。

通过此图，可以看出哪些大区单票利润较低，急需提升，比如广泛聚集于右下角的第四大区，单票总收入低于平均线，单票成本却高于平均线。

2、三个变量 - 气泡图

大家都知道，网点总利润除了和单票利润有关，还和体量（即投递量）有关，用散点的面积大小则表示投递量，就变成了气泡图。

3、结合地图 - 热力图

气泡图与地图结合可演变为热力图。通过热力图，能看到哪些网点收派件量非常多，需进行资源调配。

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