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常见的数据可视化分析图形应用场景

2022-08-08 16:31:01 次
随着互联网大数据的发展，各行业的数据都出现了爆炸式的增长，如何快速的从海量数据中提取出有用的相关信息，是当今时代人们共同努力的目标，由于人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多，图表能够使数据更加客观的展现出来，同时能更加快速找到有用信息以及更加具有说服力，因此选择对数据分析可视化对数据进行研究就显得尤为重要。
对于企业来说，了解市场上客户的需求和状况是必不可缺的，怎样可以快速直观以易于理解、内容简单的方式了解到相关数据呢？那就需要数据可视化出场，决策者从中能够更快地掌握跨多个数据集的客户行为和市场条件的变化。
有了数据可视化，企业可以处理大量数据并使其易于理解，无论是娱乐，时事，财务问题还是政治事务。直观易懂的将数据通过可视化的形式展现出来，比如某地区的销售额下降了，相关主管可以第一时间并且深入了解出现问题的原因，并开始制定计划，立即采取行动。
下面，让我带大家走进常见可视化图形的应用场景：
►饼图（环形图/玫瑰图）
饼图（Pie Chart）用于表示不同分类的占比情况，通过扇区大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个扇区，整个圆饼代表数据的总量，每个扇区表示该分类占总体的比例大小，所有扇区的总和等于 100%。
使用建议：分类数不超过6个。
适用场景
1、少数分类的占比情况：不同类别的产品销售额的占比情况；
可视化分析图表——环形图

2、多个但少于6个分类的占比情况：不同销售市场的产品销售额的占比情况（当各类数值差异较小时建议使用玫瑰图）；
可视化分析图表——玫瑰图

►堆积柱（百分比）
堆积柱（百分比）与并排显示分类的分组柱状图不同，堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。它可以形象得展示一个大分类包含的每个小分类的数据，以及各个小分类的占比，显示的是单个项目与整体之间的关系。
使用建议：X轴分类不超过 12 个，映射到颜色的数据字段不超过 6 个。
适用场景
1、对比不同分组的总量大小，同时对比同一分组内不同分类的大小。如图显示的是不同产品类别在各个区域的销售情况，通过堆积柱状图，可以清晰对比同一种产品类别在哪个区域销售更好。
可视化分析图表——堆积柱图
局限性：当分组过多时不适合使用；

可视化分析图表——堆积柱图
2、观察分类占比情况。如下图显示的是某公司在不同年份的不同产品类别的销量情况。
可视化分析图表——堆积柱图

局限性：当分组过多时不适合使用；
可视化分析图表——堆积柱图
►表格
又称为表，即是一种数据可视化交流模式，又是一种组织整理数据的手段。用于组织和显示信息，数据按行和列展示。信息格式为文本、字符和数值等。
适用场景
1、用于发现个别数据的价值；
2、在整体数据中进行个别数据的一一比较；
3、可以显示精确值；
4、可以用多个度量单位传达特定的信息；
5、可以同时包括摘要和详细信息；
可视化分析图表——表格
►柱（条）型图
使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较。其中一个轴表示需要对比的分类维度，另一个轴代表相应的数值。
柱形图适用场景
适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性；
数据可视化分析-柱形图
条形图适用场景
条形图更适用于分类较多的场景（便于文本的排布）；
数据可视化分析—柱形图
►折线图
用于显示一个或多个数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映数据随时间或有序类别而变化的趋势和各个数据之间的比较情况。
使用建议：单条线的数据记录数要大于2，但是同一个图上不要超过5条折线。
适用场景
时间或者连续数据上的趋势；
数据可视化分析—折线图
►散点图
也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
适用场景
用于显示和比较数值，不光可以显示趋势，还能显示数据集群的形状，以及在数据云团中各数据点的关系；
数据可视化分析-散点图
如果大家对以上常见数据可视化分析图形应用场景感兴趣，又或者您刚好有这样的需求等，欢迎点击页面右上角申请试用TempoBI进行体验。
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