排名前的10种数据可视化使得简单

排名前的10种数据可视化使得简单

研究表明我们创造了 2.5 Quintillion字节 每一天的数据。您使用哪些类型的数据可视化来正确地挖掘所有数据?

虽然这是一个惊人的人物’■只有事物互联网(物联网)演变。事实上,90%的世界’S数据在过去两年中产生的数据!

它可以在我们的指尖方面访问这么多信息’很重要的是要了解如何将其组织成可分析的,可操作的见解。然而,如果您管理具有多个数据源的多个内容资产,则可能难以确定如何塑造分析策略。 

这是它有助于了解要使用的最佳数据可视化类型。

数据可视化是将数据转换为传达逻辑关系并导致更明智的决策的图形表示的过程。

今天我们’重新分享各种类型的数据组织列表以及如何在您的组织中实现此方法。 

准备了解更多?让’s get started. 

什么是数据可视化?

简而言之, 数据可视化是以图形或图形格式表示数据。

它允许 主要决策者 要在视觉布局中看到复杂的分析,因此他们可以识别新的模式或掌握具有挑战性的概念。 

从网站指标和销售团队表现到营销活动和产品采用率,您的组织需要追踪一系列数据点。 

当您立即让双手充满杂耍多个项目时,需要一种快速有效的报告方法,允许您在跨越清晰的点。你知道哪个 数据可视化类型 method to use?

15种最常见的数据可视化格式

一些最常见的数据可视化图表和图形格式包括:

  • 列图表
  • 条状图
  • 堆积的条形图
  • 堆积的列图
  • 区域图表
  • 双轴图表
  • 线形图
  • Mekko图表
  • 饼形图
  • 瀑布图表
  • 泡沫图表
  • 散点图图表
  • 子弹图
  • 漏斗图
  • 热图

虽然所有这些都用于加快和改进数据解释,但并非所有适合同一工作都适合。选择正确的视觉辅助辅助是防止用户混淆并确保分析准确的关键。让’S潜入其中15种类型的图表和图中的10个。

解释了10种类型的数据可视化

有多种不同类型的图表,图形和其他可视化技术,可以帮助分析师代表和中继重要数据。让’S看看最常见的10个:

数据可视化的列图

1.列图

这是最常见的数据可视化工具之一。那里’我们学习如何在小学中制作列图。他们’重新以不同的数据集比显示比较。您还可以使用列图来跟踪数据集随时间。 

列图将包括沿水平(x)轴的数据标签,其中垂直(y)轴上的测量度量或值,也称为图表的左侧。 Y轴通常会从0开始,并且尽可能高地测量您’re tracking.

您可以使用列图跟踪每月的月度销售数据,每次着陆页的收入或类似的测量。一致颜色有助于将重点放在数据本身上,尽管您可以引入重音颜色以强调重要的数据点或随时间跟踪变化。

专利栏目图

列图的缺点

✓易于阅读和理解 凭借太多类别,它可能变得有点太杂乱了
✓可以在不影响他人的情况下改变一个数据集 高级集群列图往往更难以快速浏览
✓能够在不杂烩图表本身的情况下添加数据标签的能力  
条形图作为数据可视化工具

2.条形图

您通常可以以相同的方式使用条形图和列图,但列图限制了您的标签和比较空间。它’如果你最好坚持条形图’re:

  • 使用Liffier标签
  • 显示负数
  • 比较10个或更多项目

在这种情况下,您的数据标签将沿y轴延续,而测量沿x轴。 

最喜欢的图表类型

3.堆积条形图

您是否比较了许多不同的物品?您是否希望跟踪每个数据集其自身的个人增长以及集团’生长为集体整体?揭示这种部分整体关系,你’ll创建一个堆叠的条形图。 

如果从此图表中删除了颜色,它将类似于标准条形图。这“stacked”布局代表此图表’对造影配色方案。这些颜色映射回到地图附带的传奇。

例如,您可能希望追踪四种不同类型产品的性能,遍布五种不同的销售策略。策略1通过策略5将处于X轴,而销售数字将在Y轴上。

然而,在每个策略类别中,您’LL有四个不同的颜色块。每个代表其中一个产品类型。这样,您可以确定哪种策略最适合每个产品类型,以及哪种产品在每个策略中都处于良好状态。 

作为数据可视化工具的线条图

4.线条图

 

这是其中另一种标准图表类型’s立即可识别。旨在揭示随着时间的推移发生的趋势,进度或变化的态图。因此,当您的数据集是连续而不是充满开始和停止时,它最佳地工作。

与列图类似,线图上的数据标签位于x轴上,同时测量在Y轴上。

确保使用实线,避免绘制四条以上的线条,因为这可以分散注意力。您应该计划足够的空间,即您的线左右2/3 y轴的高度。

通过双访问图表可视化数据

5.双轴图表

 

虽然大多数可视化图表使用单个Y轴和X轴,但双轴图包含共享X轴和两个单独的Y轴。最多组合列图和界图的功能,尽管您可以根据您的数据改变图形样式’re using.

此布局允许您在不同变量之间显示关系(或缺乏),并且当您时,它最佳地工作’重新使用三种数据集如下:

  • 一组连续数据
  • 按类别分组的两个数据集 

作为我们的大脑 更倾向于 要从左右读取,它有助于使左侧y轴成为主变量。它’对于使用两张图表的对比颜色也很重要,以提供视觉区别。 

数据可视化的Mekko图表

6. Mekko图表

 

除非您,否则这是一个图表您可能不那么熟悉’re in the 数据分析空间。站在Marimekko图表中,Mekko图表具有与堆叠条形图相似的布局,具有一个主要例外:而不是跟踪时间进展,X轴测量数据集的另一个维度。 

使用此布局,您可以比较值,测量每个值的组成,并同时分析数据分布。 

饼图的例子

7.饼图

 

饼图代表一个静态数,分为构成其各个部分的类别。当你使用一个时,你’LL表示百分比的数值。当您总结所有单独的部分时,它们应加入到100%。

这些尤其有用于数字营销,因为您可以使用它们来表现出崩溃:

  • 市场占有率
  • 营销支出
  • 顾客人口统计学
  • 客户设备使用率(适用于UX测试)
  • 在线交通源

您希望您的饼图在切片之间具有大量差异化。这样,它’最好限制您说明的类别数量。 

分布图数据可视化示例

8.散射图

 

这种类型的可视化也称为散点图,并且它表示沿两个轴绘制的不同变量。请注意,x轴和y轴都是散点图不使用类别轴的值轴。

这些类型的数据可视化在您时最佳工作’重新分析多个数据点和您’在数据集中寻找任何相似之处。如您所以,您可以注意到任何异常值,并更清楚地了解您的整体数据分发。

例如,您希望衡量组织收到的客户反馈分数。您还希望查看您的服务台响应时间是否对这些分数产生任何影响。

反馈分数范围为0到10,因此那些将是您的Y轴测量值。 

在你的x轴上,你’d从0的标签直到允许的最长响应时间,例如一小时。那么你’d绘制了你的分数’D收到,注意到模式和趋势,可以帮助您提供服务努力。 

泡沫图表

9.泡沫图表

 

像散点图一样,泡沫图也可以显示关系或分布。

然而,在这种变化中,你’LL替换带气泡的数据点。你’LL还改变气泡的尺寸以表示第三数据集。

与散点图一样,泡沫图表不使用类别轴。相反,你’LL将数据集作为x值,y值,z值(泡沫大小)。 

子弹图

10.子弹图

 

是你的团队工作 走向目标?子弹图可以帮助您在视觉上跟踪您的进度。与布局类似于条形图,这些也包含其他可视元素。

使用子弹图时,您’LL从一个,主要测量开始,然后将测量值与另一个(或多个)措施进行比较以找到更深层次的含义和连接。   

实现数据可视化工具的五个基本原因

现在我们’VE探索了不同类型的数据可视化图形,图表和地图,让’S简要讨论了一些原因,您可能首先需要数据可视化。 

如果你’RE在围栏上关于哪种类型的视觉适用于您的公司,它有助于了解数据可视化可以服务的顶级业务功能。这是主要的五个考虑。

1.比较价值

作为数据分析师,您会看到您的数据集的公平份额。当您想要比较这些集合之间的差异和相似性时,图表是理想的。它们很容易透露特定集合的高值和低值,因此您可以注意到主要的差异,差距和其他趋势。 

如果你 need to create a comparison chart, the following types of visualizations are appropriate:

  • 列图表
  • 子弹图
  • Mekko图表
  • 饼形图
  • 条状图
  • 线形图
  • 散点图

任何这些可视化技术允许您扫描大量数据,并且仍然来自它的相关和信息模式。

2.显示组成

您可能还需要分开将值分开,显示单个单位如何影响更大的图像。例如,您可能想要跟踪 整体移动访问 通过设备类型或地理位置在您的网站上。或者,您可能希望知道您最近的数字营销活动的哪些元素被证明是最成功的。

在这种情况下,您可以使用这些类型的任何一个数据可视化:

  • 饼形图
  • 堆积的条形图
  • Mekko图表
  • 堆积的列图
  • 区域图表
  • 瀑布图表

所有这些表示允许用户衡量单独的性能水平以确定它们对整个数据集的影响。 

3.确定分发

您是否试图了解数据的总体分布?如果是,则分发图表将显示值集的所有可能间隔或值以及它们发生的频率。 

从这种可视化中,您可以识别正常趋势以及可能会破坏它们的异常值。您还可以清楚地了解您的信息值之间的范围。

当您需要确定分发时,您可以访问以下类型的数据可视化:

  • 散点图
  • Mekko图表
  • 线形图
  • 列图表
  • 条形图

4.研究趋势

您是否填写了最近的电视广告活动?新产品发布怎么样? 

一旦灰尘沉降了’是时候回去工作了’你的工作,看看这些努力是否成功了。当您想确定在设置时帧期间执行的特定数据集,这些类型的可视化工作良好:

  • 线形图
  • 双轴线图 
  • 列图表

5.了解不同类型数据可视化的关系

有时,理解给定变量的最佳方法是看它是如何与一个或多个其他变量相关的。例如,一个变量可能对另一个变量产生正面或负面影响。 

您可以使用这些类型的图表在视觉上描述事物之间的关系:

  • 散点图
  • 泡沫图表
  • 线形图

与最佳数据可视化服务合作 

您是否准备好了解您组织收到的所有数据?如果是这样,你可以’通过依靠陈旧的分析或笨重的电子表格来到那里。它’是调查各种类型的数据可视化的时间。

相反,它’是时候与周围最好的数据可视化服务合作。我们’重新堆叠全堆栈数据可视化和软件产品公司,可以帮助您轻松地传达复杂数据,以便于组织的每个成员。

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