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冲积图 也称为流图,显示值怎样从一个点移动到另一个点的节点和流。这通常用于展示值在一段时间内的变化,或者其组织方式的细节,例如,预算拨款如何逐月使用。 03 条形图 表示类别之间关系(“分类数据”)的高度或长度不等的条形。常用来比较同一指标下的不同群体,如10位不同CEO的薪酬。(当条形图垂直时也称为柱状图。) 04 气泡图 散布在两次测量上的点,为数据增加了第三个维度(气泡大小),有时增加了第四个维度(气泡颜色),以显示几个变量的分布。常用来表示复杂的关系,如绘制不同国家的多个人口数据块。(也被错误地称为散点图。) 05 凹凸图 也称为疙瘩图(bumps chart),显示随着时间推移的排名顺序变化的线条。常用来表示受欢迎程度,如每周的票房排名。 06 点图 显示沿一根轴线的几个测量值。当重要的不是每根条形的高度而是条形之间的高度差时,常用于代替条形图。 07 流程图 用多边形和箭头表示流程或工作流。通常用于描绘决策,数据如何在系统中移动,或者人们如何与系统交互,例如用户在网上购买产品的过程。(也称为决策树,它是流程图的一种类型。) 08 地理图 也叫地图,用于表现属于现实世界中位置的值的地图。常用于比较国家或地区之间的值,如显示政治立场的地图。 09 层次图 用来表示元素集合的关系和相对排名的线和点。通常用来表示某组织的结构,如家庭或公司。(也称为组织结构图、家谱或树形图,所有这些都是层次图的类型。) 10 直方图 基于范围内每个值的出现频率来显示分布情况的条形。常用于显示概率等结果的风险分析模拟。(也被错误地称为条形图,实际上,条形图用于比较类别之间的值,而直方图则显示一个变量的值的分布。) 11 折线图 显示值如何变化的一些相互连接的点,通常随时间的推移而变化(连续数据)。常用于通过把多条线画在一起来比较趋势,例如几家公司的收入。(也称为体温记录图或趋势线。) 12 棒棒糖图 类似于点图,但在单个测量值上绘制两个点,用一根线连接,以显示两个值之间的关系。绘制几个棒棒糖图,可以产生类似于浮动条形图的效果,其中的值并不全都固定在同一个点上。(它也被称为双棒棒糖图。) 13 隐喻图 箭头、金字塔、圆圈和其他公认的图形,用来表示非统计概念。通常用于表示抽象的想法和流程,如业务周期。 14 网络图 连接在一起的节点和线,以显示一个群体中各元素之间的关系。通常用于表示实物之间的相互联系,如计算机或人。 15 饼形图 被分成若干部分的圆,每个部分代表某个变量在整个值中所占的比例。通常用于显示简单的总数细分,如人口统计。(也称为甜甜圈图,它是一种以圆环形式显示的变化图。) 16 桑基图 显示值是如何分布和传输的箭头或条形。常用于显示物理量的流动,如能量或人。(也称为流图。) 17 散点图 对照某一特定数据集的两个变量而绘制的点,表示这两个变量之间的关系。常用于检测和显示相关性,如年龄与收入的关系图。 优点:大多数人都熟悉的基本图表类型;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 缺点:很好地表现了相关性,以至于即使相关性并不意味着因果关系,人们也可能做出因果关系的推测 18 斜率图 表示值的简单变化的线。通常用来表示剧烈的变化,或与大多数斜率相反的异常值,例如某地区的收入下降,其他所有地区的收入都在上升。(也称为折线图。) 19 小型多图 一系列小图表,通常是线形图,显示在同一尺度上测量的不同类别。常用于多次显示简单的趋势,如按国家划分的GDP趋势。(也称为网格图或格状图。) 优点:和将所有的线都叠加在同一个图表中相比,更容易比较多个甚至几十个类别之间的差异 缺点:如果没有戏剧性的变化或差异,就很难在比较中发现其意义;你在单个图表中看到的一些“事件”就会丢失,例如变量之间的交点 20 叠加区域图 也称为区域图,描绘某一随着时间的推移而变化的变量的线条,线条之间的区域用颜色填充,以强调体积或累计总数。通常用于按时间比例显示多个值,例如一年中多个产品的销售量。 21 叠加条形图 被分成若干部分的矩形,每个部分代表某个变量在整体中的比例。通常用于显示简单的分类汇总,如各地区的销量。(也称为比例条形图。) 22 表格 按列和行排列的信息。通常用于跨多个类别显示单个值,如季度财务业绩。 23 树形图 被分割成更小矩形的矩形,每个更小矩形代表某个变量与整个值的比例。常用于表示等级比例,如按类别和子类别划分的预算。 优点:显示详细比例分解的紧凑形式;克服了饼形图的许多楔形块的限制 缺点:以细节为导向的形式,不适合快速理解;太多的类别会造成令人震惊但难以解析的视觉效果;通常需要能够精确排列正方形的软件 24 单位图 用于表示与分类变量相关的单个值的集合的点或图标。通常用于显示实物的记录,如花费的金额或者流行病中的患者。(也称为点图。) 优点:以比某些统计演示更加具体、更加形象的方式来现值 缺点:太多的单元类别可能使你难以将精力集中在核心的意义上;要拥有强大的设计能力,才能使单位的安排最有效 作者:斯科特·贝里纳托(Scott Berinato) 来源:大数据DT (ID:hzdashuju) 内容摘编自《用图表说话:职场人士必备的高效表达工具》,撰写方经出版方授权发布。 封面图来自Pixabay 关于作者:斯科特·贝里纳托(Scott Berinato),《哈佛商业评论》高级编辑、数据分析师、视觉化专家,同时也是一位获奖作家、编辑和内容架构师。他自称为“可视化极客”,喜欢利用可视化的方法解决各类沟通问题。在《哈佛商业评论》任职时,他曾倡导使用视觉传达和讲故事的方法,成功推出了可视化语言。 数据可视化 | 酷炫的数字城市是这样建成的 手把手教你简单快速实现5种数据可视化 数据可视化:警告!警告!您已进入雷区返回搜狐,查看更多 |
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