数据可视化常用的数据分析图表总结

数据可视化常用的数据分析图表总结

一图以蔽之:

数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？

比如，你想要作比较分析，就要用柱图、雷达图等；你想要看数据分

析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想

要看数据与数据之间的关系，有树状图……而每个分类里各个可视化

图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。

正好最近在做数据可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个仝面

详细地介绍：

一、比较类图表

主要目的：在数据分析时对比各个值之间的差别

1、多系列柱状图

■DiteclAccess■MatlMarketing■NetwcxkAD■VideoAD■SearchEngmebaidugooglebtng

others

2000

应用场景：用于对比多个维度的数值差别分析，不同的系列指标进行

不同的对比区分

评价：最常用的比较图表,但是不适合大数据集的对比

应用场景：用于显示单个项目与整体之间关系的数据分析，比较各个

类别的每个数值所占总数值的大小

评价：只能对比某个维度内的项目情况，只能纵向对比、无法横向对

比

3、对比柱状图

产

品

名

称

400百万200百万100百万0百万。百万50百万100百万150575250百万

合同金额回款金额

应用场景：一个维度、两个指标的时候可以使用对比柱状图

评价：更直观的看出对比差距，可以调整柱状图的大小，差别更加明

显

4、分区柱状图

3百万

应用场景：并列展示不同维度下各个分类指标的柱形图，比如不同大

区下不同品类的销售额和毛利对比

评价：用于展示大数据集的数据分析，但是比较杂乱，建议添加颜色

区分度

5、雷达图

应用场景：雷达图用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系

列与其他系列的整体之间的关系，必须拥有相同的指标

评价：一般适合不同维度的比较分析，对比表达比较明显

6、漏斗图

饿了么美团外卖百度外卖

应用场景：展示每一阶段的占比情况，提供转化率的数据分析

评价：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析,

通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的

环节，进而做出决策

7、迷你图

事件营销

品牌基地推广

新媒体营懒微信推广

御博推广

-

缴

条

递

飞

一轮台、贴吧推广

级

柔

道

名

域上震道基地上线工作

手机厂商预装

线下去道水货刷机*

行货店面会

应用场景：用于多个维度、多个指标的数据对比分析，用大小和颜色

表示指标的数据情况

评价：没有具体数值的对比

8、词云图

的、鑫瞿底脂标卡」

「一体化解/夬方案数据挖掘—站式

散点图

噫Spider播

T地图,来蠢数据库

行喘FjGQR接口大屏

,gs地图|||IDI一领导品牌国

玫瑰图生态圈耐软鬻察系统

—表缩放千人黯"先

应用场景：直观展示数据频率，对出现频率较高的〃关键词〃予以视觉

上的突出，形成〃关键词云层〃，从而过滤掉大量的文本信息

评价：不适合展现数据太少的数据集，不适展现区分度不大的数据，

即无重点关键词

二、占比类图表

目的：在数据分析时查看部分占总体的百分比

1、玫瑰饼图

所雇小区

■上海

■东北

■中南

■华中

华北

■西北

■西南

毛利

21（•Murjx

时尚馆生活馆

店风格

应用场景：玫瑰图用来显示的是每一数值相对于总数值的大小。

评价：不适合较大的数据集（分类）展现，数据项中不能有负值；而且

当比例接近时，人眼很难准确判别

2、仪表板图

应用场景：直观展示KPI数值的组件，可直接显示所选字段的数值,

比如展示销售额、毛利、毛利率等指标数值

评价：展现维度只能有一个，展现指标不宜过多，而且只是数字面板,

不具有图形的各种优势

3、矩阵树图

应用场景：矩形树图是用来描述层次结构数据的占比关系，能够进行

逐级钻取显示下层数据情况

评价：不够直观、明确、不像树图那么清晰，而且分类占比太小时不

容易排布

4、雷达图

上面说过了，这里不展示了

三、相关类图表

主要目的：数据分析时显示各个值之间的关系

1、散点图

femalemate

120kg

100kg

应用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判

断两变量之间是否存在某种关联，或者发现数据的分步或者聚合情况

评价：散点图看上去比较乱，基本上只能看相关、分布和聚合，其他

信息均不能很好展现

2、甘特图

■需求案积・开发■窝试和魅量保证.设计功主

应用场景：直观地表明任务计划是在何时进行及实际进展与计划要求

的对比

评价：主要用于项目进展，其他情况使用很少

3、树状图

应用场景：用于表示各个节点之间的上下级关系，同时还能展示每个

节点的的值

评价：多用于框架图，逻辑关系比较明确，但没有数据数值的对比

4、矩形树图、仪表板图

上面说过了，这里不展示了

四、趋势类图表

主要目的：展示数值随维度的变化情况

1、线图

5000

坑计日期

应用场景：数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反应事物

随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、

增减的规律、峰值等特征

评价：不适合多个指标进行趋势对比

2、面积图

面积图

♦AsiaAfricaEuropeLatinAmerica--•NorthAmerica-Oceania

500000

400000

■0300000

3

3

O

5200000

c

u

100000

I---

01KL"-

175018001850190019501955196019651970197519801985199019952000200

应用场景：范围面积图用来展示持续性数据，可很好地表示趋势、累

积、减少以及变化

评价：大多用来展示差值变化

3、瀑布图

应用场景：当用户想表达两个数据点之间数量的演变过程时，即可使

用瀑布图，比如应发工资与实发工资之间的消长变化

评价：同样基本表示差值的变化趋势

4、柱状图

上面介绍过来，这里不展示了

五、地图类图表

主要目的：根据地区或者区域展示数值的情况

1、热力地图

全国PM2.5值分布

+

Mongolia__

.__.>3ir

n^North

Korea

\J,

China

Korea

Nepal

Bangladesh•*Taiwan

India

Myanmar

Vietnam

应用场景：用来表示地理范围内各个点的权重情况

评价：对比不会很精准，只能进行大体的对比

2、流向地图

应用场景：流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物

消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景

评价：不好展示数值的大小、对比、趋势等情况

3、点地图

Hartxn

..Kyrgyzstan

ston

a

OlMGMAIo,

China

^AMMU

ANOJIAM0SUHirosMmi

KASHMIRdtUBihdOBUJ

AMHUi

UTTAftAKHANDMONQQIMG

XM

NcpalvHUMAN