时间维度的数据，该如何可视化呈现？

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摘要

我们从不缺炫酷的可视化模板，但针对时间维度去选择合适的表达方式却是一门学问。因此，在图表问题上，选择比努力重要的道理也同样适用。找到合适的图表，才可能将时间数据的价值最大程度地释放出来，让信息的传达更为有效。

试想你是一名研究者，需要把实验样本在一天24h的数据呈现出来，你该怎么选择可视化的方式？

如果你是一名销售人员，需要把一个月的销售结果呈现出来，怎么办？

假设你是一个环保主义者，需要把你所在的城市一年的空气质量展现给大家，又怎么做呢？

本期的镝数鲜声镝叔给大家推荐几款适用于时间表达的数据图表模板，随时随地，让时间尽在你的掌控之中。

雨量流量关系图

折线图可以显示随时间而变化的连续数据，因此非常适用于展现在相等时间间隔下数据的趋势。雨量流量关系图作为一种特殊的折线图，则可用于同时表现出两个具有一定相关性的维度。例如，我们拿到一份武汉市24h温度、相对湿度数据，将数据粘贴进表格中，如下图：

拖动图表下方的滚动条，选择自己想要查看的区域，并且可以任意缩放展现细节，图表会对两种数据进行自适应调整。

雨量流量图可以展现两个维度的数据，不会造成共用坐标轴而意义模糊的情况。

此外，在两条折线数据量差距太大，又想都展示数据细节的时候，雨量流量图也是不错的选择，上下两个坐标轴能够根据单条折线进行自适应。

值得注意的是：雨量流量关系图上下两半部分坐标轴有相同的零起点，因此在读图的时候需要注意。

多维柱图

折线图在时间表达上较为自由，可以驾驭从一天24h到一个世纪相等时间间隔的连续数据。而对于一周的数据而言，时间维度往往只涉及“周一”至“周日”七项，因此，在图表的选择上可以更加灵活。

现在，如果镝叔想要展示自己一周之内每天的各项运动的情况，对于这种多维度的数据，我们则可以考虑使用多维柱图模板。

我们以分组柱形图和堆叠条形图为例，先将数据整理成数据库的格式，再将数据复制到模板中即可。

这是使用分组柱状图的效果：

这是使用堆叠条形图的效果：

尽管我们要表达的目的一致，但不同的图表数据的格式并不一样，在使用的时候需要多加留意。

时间散点图

在通常情况下，我们需要呈现的可能不仅仅是一周的数据，甚至是一周七天中每天24h的动态数据。例如，对小区噪音监测、对甲醛浓度监测、对网站浏览量的监测……在折线图、柱状图不能很好地满足需求的情况下，我们可以选择用一种新的图表类型来展现——时间散点图。

例如，这个模板，我们在同一个水平轴线上可以清晰地比较当天24小时的数据变化。

而这个模板则是上一个模板巧妙的变形，但展现的方式却略有不同，适合展示数据的周期性特征。每一根轴线表示一个整点，由此我们很容易对比出同一个整点每一天有怎样的不同：

当然我们也可以用“年”与“月”、“月”与“日”组合的方式应用于这个模板，完全没问题。

日历图

如果说以上介绍的图表可以用于表达与时间无关的维度，那么接下来的压轴戏则是彻头彻尾地专为时间而生的模板——日历图。

日历图的特点比较明显，就是通过颜色的过度和深浅的转化来显示一年365天的总体情况。不用对数据格式进行任何多余的研究，我们只需要在时间维度后面填上对应的数据即可。

例如，我们用这个图来展现武汉市2016年全年的空气质量情况：

其中，颜色越红，对应的AQI指数越高，则空气质量越差；颜色越蓝，对应的AQI指数越低，则空气质量越好。

默认的配色适用于展现空气质量情况，我们也可以在【图表设置】中选择与主题相关的配色进行替换。

当然，在这个模板也有一个有趣的变形——股市日历图。

有趣的是，这个图在时间维度后面有两组数据，一组表示“开盘”，一组表示“收盘”，盈利越多颜色越红，亏损越多颜色越绿。与K线图不同的是，这个图是通过视觉对颜色深浅的感知来反应股市的变化。

我们似乎低估了日历图的表现力，虽然它看似只能表现一年365天的数据，其实对数据量并没有太严格的要求。例如，我们将武汉市2013-11-30至2017-08-07的数据输入，就能得到下图的结果：

以上是对部分用于时间表达的图表模板的介绍。点击“阅读原文”，就可以在镝叔个人主页中的“图表”版块中查看本期部分案例的交互效果，在“数据”版块中可以下载数据亲自体验~赶快试试吧！

更多镝数使用问题请参看以下文章，如果仍有无法解决的问题，请发送邮件至[email protected]或者直接在后台留言。

咱们下期见。

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编辑：王文超

运营：钱佳佳

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