掌握这5大类23个图表，让你的数据可视化远离枯燥！

最近社区成立后，通过与一些刚开始数据分析的朋友交流，发现很多新手在数据分析过程中不会选择合适的图表，导致数据分析报告的美观性和实用性不尽人意。今天，我想分享一些图表选择的技巧。

在《与图表对话》一书中，世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司的视觉传达主管基恩·泽拉兹尼将图表类型分为五类，即组件比较、项目比较、时间序列比较、频率分布比较和相关性比较。本文将从这五个方面介绍常用的可视化图表及其应用技巧。

成分比较

在组件比较关系中，我们主要感兴趣的是每个部分在总数中所占的百分比，例如:

公司某一产品的销售额占总销售额的30%以上。2018年，我们公司的市场份额不到5%。公司的业务招待费占全部管理费用的25%以上。5月份，产品A的销量占公司总销量的第一位。2001年，客户的市场份额不到整个行业的10%，占公司资金的一半。当你在你的主题中包含下列单词时，如份额、比例、占总数的百分比、占总数的百分比等。，你可以确定你正在制作一个比较关系图。

组件比较类的通用图表如下:

1.圆形分格统计图表

饼图主要用于显示数据的分类和比例。它们适用于单个分类维度字段和单个数值测量字段中的数据。当分析数量超过9或分类比例差异不明显时，不推荐使用。

2.圆图

甜甜圈图也被称为甜甜圈图。它主要用于显示数据的分类和比例。它类似于饼图，但圆环图的可读性更高，重要数据可以放在中间。

3.百分比堆积柱形图

百分比堆积柱形图。该列的每一层表示该数据类别在组的总数据中所占的百分比。饼图在显示单个整体的各个部分的比例方面比条形图和条形图更有效，但是当您需要比较两个整体的组成部分时，请不要犹豫选择条形图和条形图。

4.百分比累积面积图

有时我们需要展示部分和整体之间的关系。此时，我们将使用百分比累积面积图来反映连续时间趋势的百分比变化。

5.矩形树形视图

矩形树形图的特点是能清晰地显示层次结构。它通过矩形面积和排列的不同来表现等级内部的比例关系。它适用于加权树数据。数据具有多层次关系。如果没有权重关系，需要清晰显示层次关系数据，更适合使用分叉树图。

项目比较关系

在比较物品时，我们需要比较类别的大小和高度。它们是相同的还是比其他类别更多或更少

例如:

5月份，产品a的销量超过了b和c。客户的销售退货率排名第四。这六个部门的人员流动率大致相同。中国的国内生产总值低于美国，但超过了世界其他国家。我们公司今年的销售额是整个市场的第三名。我今年的支出是11年的两倍，与部门平均支出大致相同。我们可以从“大于”、“小于”或“相同”等词中找到范畴比较的线索。

常见图表如下:

1.柱状图

柱形图适用于比较一组分类数据，但过多的分类数据不适合纵向柱形图，柱形图也不适合表示趋势。在使用直方图的过程中，要注意调整列宽要适中，太窄和太宽都会影响外观。

当我们想要比较多组分类数据时，我们可以选择使用多系列柱形图:

2.旋风图

旋风图，也称为蝴蝶图，用于显示多个类别中两个变量之间的关系，显示两个不同组成部分的特征，比率表示公司各部门中男女人数的比较:

3.范围条形图

它指示多个类别中从低到高的值范围，而不是单个值。它适用于指示多个类别之间的值范围与值范围(如折扣)之间的比较。

4.单词云

单词映射图显示文本出现的频率，用于比较文本的重要性。它通常用于描述网站上的关键词元数据(标签)或可视化自由格式文本。每个单词的重要性以字体大小或颜色显示。

不推荐使用“云起”一词:当数据辨别度不大时，使用该词的效果并不突出。当数据量太小时，很难设计出一个好的词云。建议使用柱形图。

5.雷达图

雷达图通常用于多维数据(四维以上)，每个维度都必须是可排序的。通常大约有6个数据点，所以很难区分太多的单词。

6.仪表盘

仪器一般用来显示某个指标的进度或实际情况，如销售完成情况、项目进度等。

时间序列相关性

这种对比关系是我们最常见的对比关系，它表示随时间的变化。

我们对每个部分在总数中的比例或大小不感兴趣，但我们对它们随时间的变化感兴趣，无论是一周的变化、一个月的变化、一个季度或一年的变化，还是增长、下降、波动或相同的变化，例如:

自1月份以来，销售量逐渐下降。在过去的五年里，我们公司的盈利能力一直在恶化。过去10年的工资水平一直呈小幅增长趋势。在21世纪的前20年，中国总人口中的贫困人口比例持续下降。在过去的七个季度里，利率一直在波动。时间序列比较的触发因素包括:变化、增长、下降、减少、波动等。

常见图表如下:

1.折线图

折线图主要用于显示连续值(如时间)或有序分类的变化趋势。

2.区域地图

面积图可以用来显示连续的数据，它可以很好地表示趋势、累积、减少和变化，但不适用于不同分类之间的数值比较。

3.垂直瀑布图

瀑布图是麦肯锡公司创造的原始图表类型。它可以反映每个部分的数据量以及数据的增减。一般适用于报告数量的增减，如一年中每个月的销售量和用户数量的变化。

频率分布对比关系

这种比较表明在数字开发的范围内有多少项目或类别。

例如，我们使用频率分布比较关系来显示我们公司有多少员工每月收入超过5万元，有多少员工每月收入在3万元到5万元之间，有多少员工每月收入在1万元到3万元之间。

或者有多少员工不到25岁，有多少在25到30岁之间，有多少超过30岁，等等。

典型的主题是:

10月份，我们的客户订单主要在20万至30万元之间。大多数客户订单在6周内交付。我们员工的年龄分布与竞争对手大不相同。这种对比关系的关键词包括:x到y的范围、密度、频率、分布等。

以下是表示频率分布比较关系的常用图表类型:

1.金字塔地图

与上面提到的气旋图相似，人口金字塔图在社会学中更常见。

2.柱状图

在统计学中，直方图的纵轴需要计数数据，也就是说，直方图用于计算某个时间间隔内的对象数量，并表示该数量在连续时间间隔内的分布。

当使用直方图时，应该注意样本的数量应该优选地大于50。如果提取的样本数量太少，就会出现较大的误差，可信度较低，从而失去统计显著性。

3.方框图

方框图也称为方框图。它主要用于反映原始数据分布的特点，并比较多组数据分布的特点。绘制箱线图的方法是先找出一组数据的上边缘、下边缘、中值和两个四分位数。然后，连接两个四分位数来画这个盒子。上边缘和下边缘与箱体连接，中间位于箱体的中间。

相关对比关系

相关对比关系表示两个变量之间的关系。例如，你可以证明利润需要随着销售额的增加而增加，你也可以证明销售额随着折扣的增加而增加。

v5中的销售情况表明，销售额与销售人员的经验无关。董事长的工资随着公司的规模而变化。保险单的大小与保险客户的收入成正比。当你的话题包括什么是相关的，什么是增加的，什么是减少的，什么是变化的，或者什么是不增加的，那么你可以得出结论，这是一种相关和对比的关系。

相关性对比关系是因为它代表了两个变量之间的关系。两个坐标轴都是数值轴，不同于类别轴(或时间轴)和数值轴，如柱形图、条形图和其他常见图表类型的折线图。

以下是表示相关性的常见图表类型:

1.散点图

散点图通常用于显示和比较数值。它们不仅可以显示趋势，还可以显示数据集群的形状和数据云中数据点的关系。

2.泡泡图

气泡图通常用于比较和显示不同类型的点(这里我们称之为气泡)之间的关系，通过气泡的位置和面积大小。总的来说，气泡图可以用来分析数据之间的相关性。

地图

除了上面提到的五种图表，我们还可以结合地图来准确地显示地区的情况或地区值。

1.区域地图

区域地图是一种显示不同区域颜色的视觉类型。开发人员可以首先根据相应的区域聚集离散的数据，然后根据聚集的值将它们映射到不同的区域颜色。通常这种地图适用于按区域显示各种指标的场景。例如，它显示了中国各省的人口密度和北京各区的平均房价。下图是虚拟数据的效果图。

2.点地图

点地图是根据位置信息在地图上标注一系列离散的数据点。它适用于需要在地图上同时显示大量具有相同属性的地址信息的业务场景。例如，展示连锁店、加油站和银行网点的分布。

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3.热图

热图在指定的半径范围内进行数据叠加计算，然后用渐变颜色进行数据映射，不同的颜色深度代表不同的数据密度。它通常适用于数据比率较大且在一定地理范围内相对密集的业务场景。例如，显示商圈、景点和区域中的客流分布。

4.流向图

流向图是在两个点之间画一条弧线来连接的图像，并附有动画来显示移动效果。它主要用于显示人、货物、车辆等的流向。在不同的地方。春节期间返乡人员的迁移图、部分水产品市场的销售流程图等具体场景。

摘要

当我们得到数据时，我们应该首先提炼关键信息，明确数据关系和主题，然后选择合适的可视化图表来表达数据。一份优秀的数据可视化报告不仅要选择正确的图表，还要考虑布局设计、色彩搭配等便利性。我想更多地了解我之前写的这篇文章:如何制作一个明亮的可视化报告。

作者从事数据分析工作多年，并编制了10G数据分析研究数据包。如果他需要朋友转发和收集这篇文章，他可以通过秘密信任我的后台“数据包”来获得。

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