数据分析：常用的6种数据分析图象或其应用领域

常用的6种数据分析图象及应用领域方式：

1.图象：用作做较为

图象是最此基础的一种图象，通过圆柱来整体表现数据的高度，从而较为相同数据间的差别，一眼可以看到数据量的大小对照，一般而言，图象的横轴是时间轴，横轴是数据轴。

但图象并并非万能的，需要基于某一个主轴较为数据量的变动，比如说相同月末的追加使用者，相同平台的追加使用者，但假如将活耀使用者、存留使用者、追加使用者这三个层次放到一张图象里较为，就没太大象征意义。

2.折线图：看数据变动的趋势

折线图一般基于时间层次看数据量的变动趋势，辨认出总体迈向和乙烯注重数据，比如说通过折线图可以窥见年内的追加使用者变动情形，找寻数据变动的高点和低点，而图象则用以对照相同高点间的变动，从而找其原因。

折线图可以将相同经度的数据放到一起较为，比如说追加使用者、活耀使用者、外流使用者三条使用者变动曲线放到一起，就可以观察三者间的彼此之间影响，比如追加使用者量大时是并非对活耀使用者增添提高，外流情形与否严重，从而得出结论活动效用的综合性评价。

3.梨形图：用以看各部份的占比在线配置文件

梨形图和图象在应用领域上有一定的重合，比如相同平台增添的追加使用者量，梨形图和图象都可以整体表现，但梨形图看的是单一平台转化使用者的占比，图象更容易辨认出相同平台转化使用者的差距。

梨形图的应用领域重点在于辨认出乙烯因素在总体因素中的占比，比如活耀使用者在总体使用者中的占比，但假如用多个乙烯因素做梨形图，可能导致数据特征不明显。

4.厚边：用作2维数据的较为

厚边可以用作3维数据的整体表现，同时可以进行2维数据的较为。比如将相同活动增添的追加使用者和存留使用者进行较为时，横轴为存留使用者，横轴为追加使用者，而点则表示相同的活动主轴。

从而可以窥见相同活动主轴的使用者转化和存留情形，一般我们将数据大的层次作为横轴，更有利于屏幕的展示。

5.气泡图：使用者3维数据的较为

气泡图是对厚边的升级，通过厚边中点的大小来整体表现第三维数据，比如将上文案例中，横轴为存留使用者，横轴为追加使用者，点为活动主轴，而点的大小为活耀使用者数量，活耀使用者越高的活动点越大，可以窥见相同活动在追加、存留和活耀3个层次的数据差别。

6.雷达图：思维以上数据的对照

雷达图可以应用领域于多层次数据对照，比如说在分析相同使用者的行为特征时，我们可以从启动次数、使用时长、购物次数、浏览商品数量、下单金额等多个层次进行分析，那么反映到图象上就可以窥见相同使用者群组特征在相同层次的差别。在线配置文件

雷达图一方面可以辨认出相同群组使用者的特征对照，另一方面可以总结相同使用者的特征，比如还是以上几个层次，我们可以以1个指标为关键指标，如下单金额指标，观察出下单金额高的使用者在浏览商品数量、使用时长等方面的整体表现，从而找到提高下单金额的方法，如提高使用者的商品浏览数量。

总结：数据分析的图象多种多样，相同图象间也可以进行组合分析，如将图象和折线图组合，折线图反应的是总体变动趋势，图象反应的是关键节点的数据差别，可以从一张图标上观察到两个层次的数据对照。

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