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  • 如何进行数据可视化

    图表

    • 图表基本结构
    • 图表的分类

    当我们在进行数据分析的时候,结果如果以表的形式呈现,直观感受并不是特别强烈,虽然数据很详细,但是却不能一眼就能get你想表达的东西,因此,对数据进行可视化是必须的,我们都知道,语言表达的东西描述的再形象再生动也没有一张图来的直观,你比如说你想表达小猫咪是如何如何可爱,说了一堆,然而。。。

    那还不如下面这张图来表达

    是不是很可爱,主要是本人也很喜欢猫猫,家里也养了一只小淘气

    所以数据也是一样,当我们想向别人传达我们的结果时,可视化的数据更具有表现力,Excel提供了这样的功能,那就是图表,接下来让我们学习一下图表是怎么设计和操作的。

    1 图表基本结构

    组成元素

    用途&注意事项

    制作原理

    2 图表的分类

    2.1 柱状图

    介绍:在竖直方向比较不同类型的数据

    适用场景:用于二维数据集,对于不同类型的数据进行对比,也可用于同一类型的数据在不同的时间维度的数据对比,通过柱子的高度来反应数据的差异

    条形图

    介绍:水平方向比较不同类型的数据,更直观

    适用场景:跟柱状图功能类似,只是展示形式不一样,更直观一些,如果类别名称很长,可以选择条形图

    2.2 折线图

    介绍:按类别显示一段时间内数据的变化趋势,主要用于时间序列的数据

    适用场景:折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较

    2.3 散点图

    介绍:展示二维数据之间的相关关系

    适用场景:主要是展示两类数据之间的线性关系,前提是二者之间有很强的关联性,例如:身高与体重,销售额与利润

    2.4 气泡图

    介绍:展示三维数据之间的关系

    适用场景:通过横纵坐标展示二维数据的关系,然后通过气泡大小来展示与第三个数据类型的关系,作用跟散点图类似

    2.5 饼图

    介绍:主要描述的部分与整体的关系

    适用场景:一个整体的各个组成部分之间的占比情况,例如全国各地区的销售额占比

    2.6 雷达图

    介绍:用于多维数据,多维度的综合对比

    适用场景:主要用于对比两种类型在多个维度的数据,例如员工A和员工B在几个方面的综合对比

    2.7 面积图

    介绍:使用面积大小来展示数据对比情况

    适用场景:主要还是用来对比不同类型的数据,只是通过面积大小来体现

    2.8 组合图

    介绍:当两种类型的数据在数值上差异很大的话,一种图表类型无法正常展示,可采用组合图,

    适用场景:营收与占比,销售额与增长率

    后续还会介绍:直方图 箱线图 漏斗图 帕累托图 热力图 词云图 地图

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bubu99/p/13651509.html
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