十大类型的数据可视化变得简单

十大类型的数据可视化变得简单

研究表明,我们创造了 2.5亿字节 每天的数据量。您使用什么类型的数据可视化来适当地消化所有这些数据?

虽然这是一个惊人的数字,’只是随着物联网(IoT)的发展而上升。实际上,全世界90%’仅在过去的两年中生成了s数据!

有了我们唾手可得的众多信息,它’了解如何将其组织为可分析,可操作的见解非常重要。但是,如果您使用多个数据源管理多个内容资产,则可能很难确定如何制定分析策略。 

在这里可以帮助您了解要使用的最佳数据可视化类型。

数据可视化是将您的数据转换成图形表示形式的过程,可以传达逻辑关系并导致更明智的决策。

今天我们’重新共享各种数据组织类型的列表,以及如何在自己的组织中实施此方法。 

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片格式表示的数据。

它允许 关键决策者 以可视化的布局查看复杂的分析,以便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绩效到市场营销活动结果和产品采用率,您的组织需要跟踪一系列数据点。 

当您全力以赴地同时处理多个项目时,您需要一种快速有效的报告方法,以使您清楚地了解整个项目。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类型

数据可视化图表和图形格式的一些最常见类型包括:

  • 柱形图
  • 条状图
  • 堆积条形图
  • 堆积柱形图
  • 面积图
  • 双轴图
  • 线形图
  • Mekko图
  • 饼形图
  • 瀑布图
  • 气泡图
  • 散点图
  • 项目符号图
  • 漏斗图
  • 热图

尽管所有这些都有助于加快和改善数据解释,但并非所有这些都适合同一工作。选择正确的视觉辅助工具是防止用户混淆并确保分析准确的关键。让’在下面的15种图表中选择了10种。

解释了10种类型的数据可视化

有无数不同类型的图表,图形和其他可视化技术可以帮助分析人员表示和中继重要数据。让’我们来看一下最常见的10种:

数据可视化柱形图

1.柱形图

这是最常见的数据可视化工具类型之一。那里’这是我们学习如何在小学阶段制作柱形图的原因。他们’是一种简单的,久经考验的方式来显示不同数据集之间的比较。您还可以使用柱形图跟踪一段时间内的数据集。 

柱形图将包括沿水平(X)轴的数据标签,并在垂直(Y)轴(也称为图表的左侧)上显示测量的度量或值。 Y轴通常从0开始,并与您的最大测量值一样高’re tracking.

您可以使用柱形图来跟踪每月的销售数字,每个目标页面的收入或类似的度量值。一致的颜色有助于将重点放在数据本身上,尽管您可以引入强调颜色来强调重要的数据点或跟踪随时间的变化。

柱形图的优点

柱形图的缺点

✓易于阅读和理解 类别过多,可能会变得过于混乱
✓一个数据集可以更改而不会影响其他数据集 乍一看,高级集群柱状图往往更难理解
✓能够在需要时添加数据标签而不会使图表本身过于混乱  
条形图作为数据可视化工具

2.条形图

尽管柱形图会限制标签和比较空间,但您通常可以以相同的方式使用条形图和柱形图。它’最好坚持使用条形图’re:

  • 使用更长的标签
  • 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轴移动,而测量值沿X轴移动。 

最喜欢的图表类型

3.堆积条形图

您正在比较许多不同的物品吗?您是否要跟踪每个数据集本身以及组的增长情况?’整体增长?为了揭示这种整体关系,您’ll创建一个堆叠的条形图。 

如果您从该图表中删除了该颜色,则其外观将类似于标准条形图。这“stacked”布局代表此图表’对比鲜明的配色方案。这些颜色会映射回地图附带的图例。

例如,您可能想跟踪五种不同销售策略中四种不同类型产品的性能。策略1至策略5将在您的X轴上,而销售数字将在Y轴上。

但是,在每个策略类别中,您’将具有四个不同的色块。每个代表一种产品类型。这样,您可以确定哪种策略最适合每种产品类型,以及哪种产品在每种策略中效果最佳。 

折线图作为数据可视化工具

4.线图

 

这是另一种标准图表类型,’可以立即识别。折线图旨在显示随时间变化的趋势,进度或更改。因此,当您的数据集是连续的而不是充满开始和停止位置时,它最有效。

与柱形图一样,折线图上的数据标签在X轴上,而测量值在Y轴上。

确保使用实线并避免绘制多于四条线,否则可能会分散注意力。您应该规划足够的空间,以使线的高度约为Y轴高度的2/3。

通过双重访问图表可视化数据

5.双轴图

 

大多数可视化图表使用单个Y轴和X轴,而双轴图表则包含一个共享的X轴和两个单独的Y轴。尽管您可以根据所使用的数据来改变图形样式,但大多数都结合了柱形图和折线图的功能’re using.

此布局可让您显示不同变量之间的关系(或不存在关系),并且在您使用时效果最佳’重新处理以下三个数据集:

  • 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 从左到右读取,有助于将左侧的Y轴设为主要变量。它’在两个图表中使用对比色以提供视觉区别也很重要。 

mekko图表用于数据可视化

6. Mekko图表

 

这是一张您可能不太熟悉的图表,除非您’re in the 数据分析空间。 Mekko图表代表Marimekko图表,其布局与堆积的条形图相似,但有一个主要例外:X轴不是跟踪时间进度,而是测量数据集的另一个维度。 

使用此布局,您可以同时比较值,测量每个值的组成并分析数据分布。 

饼图的示例

7.饼图

 

饼形图表示一个静态数字,分为多个构成其各个部分的类别。当您使用一个’ll表示百分比形式的数值。当您汇总所有单独的部分时,它们的总和应为100%。

这些对于数字营销特别有用,因为您可以使用它们显示以下细分:

  • 市场占有率
  • 营销支出
  • 客户人口统计
  • 客户设备使用情况(用于UX测试)
  • 在线流量来源

您希望饼图在切片之间有很多区别。就这样’最好限制您说明的类别数量。 

用于数据可视化的散点图示例

8.散点图

 

这种可视化类型也称为散点图,它表示沿两个轴绘制的不同变量。请注意,X轴和Y轴均为值轴,因为散点图不使用类别轴。

当您执行以下操作时,这些类型的数据可视化效果最佳’重新分析多个数据点,您’在数据集中寻找任何相似之处。这样一来,您就可以发现任何异常值,也可以更清楚地了解您的整体数据分布。

举例来说,假设您想衡量组织收到的客户反馈分数。您还想查看您的服务台响应时间是否对这些分数有任何影响。

反馈分数的范围是0到10,因此这些就是您的Y轴测量值。 

在X轴上,’d标签从0到允许的最长响应时间,例如一小时。然后你’d绘制您的分数’d已收到,请注意可以帮助您进行服务工作的模式和趋势。 

气泡图

9.气泡图

 

像散点图一样,气泡图也可以显示关系或分布。

但是,在此变体中,您’用气泡代替数据点。你’ll还改变了气泡的大小以表示第三数据集。

与散点图一样,气泡图也不使用类别轴。而是你’将数据集绘制为X值,Y值以及现在的Z值(气泡大小)。 

子弹图

10.项目符号图

 

你的团队在工作吗 向目标迈进?项目符号图可以帮助您直观地跟踪进度。与条形图的布局相似,这些元素还包含其他视觉元素。

使用项目符号图时,’从一个主要的量度开始,然后将该量度与另一个(或多个)量度进行比较,以找到更深层的含义和联系。   

实施数据可视化工具的五个基本理由

现在我们’ve探索了不同类型的数据可视化图表,图表和地图,’简要讨论了您可能首先需要进行数据可视化的一些原因。 

如果你’关于哪种类型的视觉效果最适合您公司的问题,这有助于了解数据可视化可以提供的主要业务功能。以下是要考虑的五个主要方面。

1.比较值

作为数据分析师,您会看到自己应得的数据集。当您想比较这些集合之间的差异和相似性时,图表是理想的选择。它们可以轻松显示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:

  • 柱形图
  • 项目符号图
  • Mekko图
  • 饼形图
  • 条状图
  • 线形图
  • 散点图

这些可视化技术中的任何一种都可以让您扫描大量数据,并且仍然从中获得相关的信息模式。

2.显示组成

您可能还需要将价值集分开,以显示各个单位如何影响更大的前景。例如,您可能要跟踪 整体移动访问 在您的网站上按设备类型或地理位置显示。或者,您可能想知道最近的数字营销活动中哪些要素被证明是最成功的。

在这种情况下,可以使用以下任何类型的数据可视化:

  • 饼形图
  • 堆积条形图
  • Mekko图
  • 堆积柱形图
  • 面积图
  • 瀑布图

所有这些表示方式使用户可以衡量各个性能水平,以确定其对整体数据集的影响。 

3.确定分布

您是否要了解数据的总体分布?如果是这样,分布图将显示所有可能的时间间隔或值集的值以及它们出现的频率。 

通过此可视化,您可以识别正常趋势以及可能破坏它们的异常值。您还可以清楚了解信息值之间的范围有多广。

当您需要确定分布时,可以使用以下几种类型的数据可视化:

  • 散点图
  • Mekko图
  • 线形图
  • 柱形图
  • 条形图

4.研究趋势

您是否包装了最近的电视广告活动?那新产品发布呢? 

一旦尘埃落定’是时候恢复工作了,它’您的工作,看看这些努力是否成功。当您想确定特定数据集在设定时间范围内的执行方式时,这些类型的可视化效果很好:

  • 线形图
  • 双轴线图 
  • 柱形图

5.了解不同类型的数据可视化中的关系

有时,了解给定变量的最佳方法是查看其与一个或多个其他变量的关系。例如,一个变量可能会对另一个变量产生正面或负面影响。 

您可以使用以下类型的图表直观地描述事物之间的关系:

  • 散点图
  • 气泡图
  • 线形图

与最佳数据可视化服务合作 

您准备好了解您的组织收到的所有数据了吗?如果是这样,您可以’不能依靠过时的分析或笨拙的电子表格来达到目标​​。它’是时候研究各种类型的数据可视化了。

相反,它’是时候与周围最好的数据可视化服务合作。我们’是一家全栈数据可视化和软件产品公司,准备帮助您轻松地与组织的每个成员交流复杂的数据。

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