可视化分析图表

   日期:2024-11-07    作者:caijiyuan 移动:http://oml01z.riyuangf.com/mobile/quote/2028.html

可视化分析图表

业务图表类决策树共分为 :比较、构成、序列、描述,四种图表沟通的类型。其中使用比较频繁的图表是,柱状图、条形图、饼图、折线图、散点图、指标卡。 **比较类图:**用来突出不同的对象间、类型间不同的值大小,包括项目完成进度之间的比较、不同项目数量值的比较、地图区域之间值的比较。 **序列类图:**用来根据日期的趋势进行数值的比较,或者像漏斗图一样基于某一类状态进行比较,如一年度中每个月的时间序列趋势比较,像进入首页->查看商品->加入购物车->进入支付页->支付成功等环节进行递进比较。 **构成类图:**用来表示在整体数值中的占比,优点是能够大方向表达占比的情况,缺点是描述的不够具体。构成类和比较类的区别是,比较类强调各种类别的大小关系,而构成类更关注在整体中的占比的关系。例如:根据我国每个省份的人口数量进行比较,则使用比较类图进行表示。而我国男女性别分别占比为多少,则最好使用构成类图进行表达。 **描述类图:**用来对不同类型间进行值的描述。 在这里插入图片描述

图表:油量表、圆环百分比进度图 作用:展示项目进度 优势:适合量情况下显示单一的价值和衡量标准 局限:只适合展示数据的累计情况,不合适用于比较不同的变量或者趋势的分析 在这里插入图片描述 图表:柱状图、条形图 作用:相对大小进行比较 优势:更精确,各类数据大小大致相同时,更容易发现细小的差别 局限:通常使用较小的数据集分析,分类过多无法展现数据特点 在这里插入图片描述 图表:雷达图 作用:显示类别(项目)三个或更多的维度的变量对比情况,以及不同类别(项目)多个维度的变量差异 优势:对于查看哪些变量具有相似的值,变量之间是否有异常值都很有用 局限:类别(项目)过多或变量过度,会产生覆盖和混乱,难以阅读;由于径向距离很难判断,所以虽然有网格线的参考,但还是很难直观去比较图表内变量具体的值 在这里插入图片描述 图表:树状图 作用:比较层级结构不同级别的值,以矩形显示层次结构级别中的比例;多列类别构成一个层次结构时 优势:视觉呈现比较直接 局限:数据按层次结构组织并具有较少类别;无法对不同类别(项目)进行精确的比较 在这里插入图片描述 图标:地图 作用:地域间的数据比较 优势:数据表达方式更为明确和直观,让人一目了然,方便发现问题 局限:数据分布和地理区域大小不对称,容易造成用户对数据无解;无法对不同类别(项目)进行精确的比较 在这里插入图片描述

图表:折线图、面积图、柱状图 作用:能很好体现数据趋势,常用于显示随时间变化的值 优势:折线图、面积图趋势变化直观展示,比柱状图更方便的展示多个类别(项目)数据,不会显得过于拥挤 局限:可以多类别比较,但不如柱状图数据清晰,类别太多会容易混乱;无序的类别无法展示数据特点 在这里插入图片描述 图表:漏斗图 作用:将数据呈现为几个阶段,每个阶段的数据都是整体的一部分,从一个阶段到另一个阶段数据自上而下逐渐下降 优势:可以直观形象的展示数据值逐渐递减的比例 局限:无逻辑顺序(无需和无流程关系)的数据 在这里插入图片描述

图表:饼图、环形图、南丁格尔玫瑰图 作用:展现不同类别数值相对于总数的占比情况 优势:能快速有效展示数据的分布比例 局限:分类过多很难比较;饼图不适合用于精确数据的比较 在这里插入图片描述 图表:堆积图、百分比堆积图 作用:堆叠柱状图可以显示多个部分到整体的关系 优势:非常适合处理部分与整体的关系 局限:堆叠柱状图不适合用于对比不同分组内同个分类之间的数据大小;太多的数据系列会使数据的阅读和分辨变得非常困难 在这里插入图片描述 图表:瀑布图 作用:表达两个数据点之间的数量的演变过程 优势:直观且更具有观赏性 局限:各类别数据差别太大时不易比较 在这里插入图片描述


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