可视化数据分析图表 数据可视化分析图怎么做

一张图讲清如何正确应用可视化图表，学会后再也不会用错图表

数据分析业内有句：“字不如表，表不如图”

可视化数据分析图表 数据可视化分析图怎么做

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但可视化图表种类如此之多，什么场景下应该用什么图表展示，是一个让人头秃的难题。

废话不多说，想解决这个难题，就先来跟老李看下日常工作中会常用到哪些可视化图表？随后我们再针对这些图表做具体的适用场景讲解，内容很干，记得收藏备用

1、常见的数据可视化图表

基于老李多年在互联网和国企的数据分析从业经历，基本上工作中常用到的就是：柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、箱型图、气泡图、词频图、桑基图、热力图、关系图、漏斗图等。

2、具体讲解各类图表适用场景

柱状图

适用场景：展示多个数据之间的异，适用于较小规模的数据。常用来比较同一指标下的不同群体，如10位不同技术人员的薪酬。

折线图

适用场景：折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，最常用来显示趋势和关系。此外，折线图也能给出某个时间段内的「整体概览」，观察数据在这段时间内的发展情况。

饼图

适用场景：展示各数据在整体的占比，适用于分类较少的数据。

散点图

适用场景：展示不同数据的相关关系，适用于二维数据。这种空间方法可以很容易地看到相关、负相关、集群和异常值

雷达图

适用场景：展示不同类别数据等级异，适用于小规模数据。

箱型图

适用场景：反映数据的离散情况，最小值，中位数，四分位数。

气泡图

适用场景：展示三个变量之间的关系，适用于小规模数据。

词频图

适用场景：展示关键字数据出现频率大小，适用于用户画像/标签

桑基图

适用场景：反映信息的变化和流动状态，适用于路径和流量分析。

热力图

适用场景：展示数据的分布情况，适用于含位置信息的数据。

关系图

适用场景：展示事物相关性和关联性，适用于社交关系链/品牌传播

漏斗图

适用场景：展示业务流程中的转化情况，适用于用户转化分析。

我是“数据分析不是个事儿”，常年分享数据分析干货，不定期分享好用的职场技能工具。

33种经典图表类型总结，轻松玩转数据可视化

随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。

因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要，本文归结图表的特点，汇总出一张思维导图，帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。

接下来我将依次介绍常用图表类型，分析其适用场景和局限，从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。

展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。

适用：对比分类数据。

局限：分类过多则无法展示数据特点。

相似图表：1）堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和异。

2）百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。

类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。

适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。

局限：分类过多则无法展示数据特点 。

相似图表：1）堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和异。

2）百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。

3）双向柱状图。比较同类别的正反向数值异。

展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。

适用：有序的类别，比如时间。

局限：无序的类别无法展示数据特点。

相似图表：1）面积图。用面积展示数值大小。展示数量随时间变化的趋势。

2）堆积面积图。同类别各变量和不同类别变量总和异。

3）百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例异。

结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。

适用：要同时展现两个项目数据的特点。

局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。

用于发现各变量之间的关系。

适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。

局限：数据量小的时候会比较混乱。

相似图表：1）气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。

用来展示各类别占比，比如男女比例。

适用：了解数据的分布情况。

缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。

相似图表：1）环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。

2）玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。

3）旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。

用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。

适合：展现呈面状但属分散分布的数据，比如人口密度等。

局限：数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区，容易造成用户对数据的误解。

相似图表：1）气泡地图。用气泡大小展现数据量大小。

2）点状地图。用描点展现数据在区域的分布情况。

3）轨迹地图。展现运动轨迹。

以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。

适合：可以直观清楚地看到页面上每一个区域的访客兴趣焦点。

局限：不适用于数值字段是汇总值，需要连续数值数据分布。

展现同一层级的不同分类的占比情况，还可以同一个分类下子级的占比情况，比如商品品类等。

适用：展示父子层级占比的树形数据。

缺陷：不适合展现不同层级的数据，比如组织架构图，每个分类不适合放在一起看占比情况。

突出显示一两个关键的数据结果，比如同比环比。

适合：展示最终结果和关键数据。

缺陷：没有分类对比，只展示单一数据。

展现文本信息，对出现频率较高的“”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。

适合：在大量文本中提取。

局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。

展现某个指标的完成情况。

适合：展示项目进度。

局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。

将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比某项目不同属性的特点。

适用：了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性异。

局限：分类过多或变量过多，会比较混乱。

用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的异。

适用：有固定流程并且环节较多的分析，可以直观地显示转化率和流失率。

局限：无序的类别或者没有流程关系的变量。

采用与相对值结合的方式，展示各成分分布构成情况，比如各项生活开支的占比情况。

适合：展示数据的累计变化过程。

局限：各类别数据别太大则难以比较。

一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，起始流量总和始终与结束流量总和保持平衡。比如能量流动等。

适合：用来表示数据的流向。

局限：不适用于边的起始流量和结束流量不同的场景。比如使用手机的品牌变化。

相似图表：1）图。展现矩阵中数据间相互关系和流量变化。数据如果过多则不适用。

是利用数据中的五个统计量：最小值、四分位数、中位数、第三四分位数与值来描述数据的一种方法。

适用：用来展示一组数据分散情况，特别用于对几个样本的比较。

局限：对于大数据量，反应的形状信息更加模糊。

数据可视化常用的图有哪些，有什么特点

数据可视化的过程中最常用的图表是柱形图，折线图，饼图，散点图，组合图，地图。雷达图等等，像我现在用的finebi的话还有趋势线统计图，仪表盘，甘特图，气泡图，gis地图，圆环图以及动态图表等等。

常见的数据可视化有：

数据可视化基础图表

1.柱形图

柱形图是最基本的可视化图表，根据柱形的高低来判断数据的多少，以直观的视觉角度描绘数据的基本变量。通常情况下，为了图像的视觉接受程度，通常一组数据不超过十个。

2.折线图

折线图，顾名思义是使用线条的形式反映数据随时间的变化趋势，数据越多时，反映的趋势过程越准确，这也是数据的特点，折线图通常处理的数据以时间变化为主要依据点。

3.饼图

饼图，如其名，图像的展现形式与圆饼相似，将数据按照百分比的形式进行展示对比。同样，由于从视觉角度，人的肉眼对于百分比的度掌握不足，在选择数据时，以不超过六个为佳。

4.散点图

散点图作为三维数据的应用图，对于数据的划分也是依据多个不同的指标进行，散点图中单个数据的作用不明显，数据量越大，散点图的作用越明显，将数据集中的区域作为数据的分类标准。

5.雷达图

雷达图不常用，它通常作用于四维数据，按照多属性的划分标准进行区分。同柱形图一样，它所应用的数据量也不宜太多，否则容易从视觉的角度变得混乱。

图表的种类繁多，同样每个图表都有其适合的应用场景，只有做到物尽其用，才能发挥出图表的真正作用，根据不同的任务需求，数据的多少，面向的人群等因素综合分析，得到一个最终的数据图表。

常用的数据可视化图表

目前有很多专业的后台数据分析公司包的后台数据服务，但是当数据统计维度不多，不准备花费购买第三方服务的时候，怎样建立清晰直观又简单的数据可视化界面呢？

为了增加可观看性，就需要做到数据分类清晰、不同数据分类明了，每一个图表内容直观，能够一眼看出最想关注的。

根据工作中的经验，这里总结了常用的柱图、饼图、折线图在不同场景与需求下的使用。

一、柱状图。

柱状图使用场景一：柱状图适合表示某一个时间段内的数据，横坐标是时间，纵坐标是数值，如下图所示：

图中虚线为根据各种柱高计算出来的平均线，通过虚线可看到不同柱子对应的数据是高于平均值还是低于平均值。

在可视化表达上为了突出重点，可以把柱图之外的内容都用暗色调显示。

柱状图使用场景二：对某一种数据做细分展示

当统计的数据中有不同的数据分类，我们想看到不同时间段下的总数据及各分类数据分别为多少时，可以使用下图形式。

同一个柱图分为不同段，每一段用不同的颜色表示不同的类别。整个柱图的长度代表汇总数据的量，不同颜色的长度代表子分类数据的量。

通过整个柱子长度的起伏变化显示汇总数据近几个月的数据变化；通过子柱的起伏变化，看到该类别的数据近几个月的波动情况。

柱图使用场景三：两种数据做对比

当两个数据需要做对比时，可以用两种颜色分别表示不同的柱图，并排在一起，对于每个月的数据通过高度判断孰高孰低以及高或者低的程度。

二、折线图

折线图倾向于趋势变化，或者时间颗粒度比较小时采用。

1）折线图使用场景一：折线图与柱状图的结合使用

当我们要显示不同时间段下的金额与笔数时，即同一个横坐标维度对应两个纵坐标维度，柱状图与折线图结合使用，如下图所示。

折线图使用场景二：数据

如果是运维数据，防止数据超载，需要显示实时数据，且时间点到每一分时，这时候可采用折线图，且用大额数据图表，如下图所示。

三、饼图

饼图使用场景一：查看各个分类的占比

当我们数据更看重比重时，对具体金额没那么关注时，可以使用饼图，如下图所示：

饼图使用场景二：多种角度看数据占比

对同一组数据，从不同角度去查看其不同数据维度的占比，比如我们想看当月不同业务种类的营业额占比，也可以查看当月不同渠道下的营业额占比，时间维度可以是当日、当月、当年，如果我们想把上述都实现，但是不想占用太多的面积，可以使用按钮，切换不同的时间段与不同的统计维度。

以上介绍的是普通的数据展示图表的一些应用场景，可以满足大部分使用需求，具有一定的通用性，如果我们再做一些变通与组合，可以获得更加丰富的场景。

对于可视化数据，明确我们需要看到的主要内容，把数据维度列出来，确定自变量与因变量，找到适合的图形来表达。

已有excel数据，如何做图表数据分析，即让数据呈现可视化图表！！！

1、首先输入数据，点击插入菜单，在图表命令组找到柱形图命令，插入柱形图。

2、按下alt键调整图表大小，并使图表自动吸附网格线。发现图表中有两个系列，四组数据。

3、在其中一个系列上右键单击，点击更改系列图表类型。在弹出来的对话框中，找到底部的组合，选择其中一个系列，点击图表类型下拉箭头，将柱形图改为折线图。就可以看到其中的一个系列改为了折线图。

3、如果数据相大，可以将一个系列放在次坐标轴上，调整坐标轴值得大小，以显示正确的图形。