图表2024懶人包!(小編貼心推薦)

30%和35%在饼图上凭肉眼是难以分辨出区别的。 当类别过多,也不适宜在饼图上表达。 地理图一定需要用到坐标维度。

  • 凡是离散的数据都适用箱线图。
  • 饼图是有缺陷的,它擅长表达某一占比较大的类别。
  • 虽然百度图说只有9种图表类型,但相比PPT和Excel依然要强大不少,很多功能都是PPT和Excel不具备的。
  • 散点图在报表中不常用到,但是在数据分析中可以算出镜率最高的。
  • 就像网站名称“Chart Maker for busy people”,表达的那样,这是一个给忙碌的人设计图表的工具。

可以是经纬度、也可以是地域名称(上海市、北京市)。 图表 坐标粒度即能细到具体某条街道,也能宽到世界各国范围。 为各行业客户的数据管理和共享提供一体化数据集成解决方案,涵盖数据采集、传输、ETL、治理和共享等环节。 如果您在科研项目、产品、学术论文、技术报告、新闻报告、教育、专利以及其他相关活动中使用了 Apache ECharts,欢迎引用本论文。 虽然百度图说只有9种图表类型,但相比PPT和Excel依然要强大不少,很多功能都是PPT和Excel不具备的。 可能男同胞们在游戏中看到它比较多。

图表: 行业模板、专业图表

除了上述可视化图表,还有其他很多经典,例如词云图、气泡图、K线图等。 我们使用图表,不只是为了好看,虽然好看的报告面向老板和合作方很有优势。 更多的是围绕业务进行分析,得到我们想要的结果。

图表

好的可视化是会讲故事的,它向我们揭示了数据背后的规律。 如今图表制作的平台并不在少数,但真正能用到并且好用的也不多,这几个制作图表的网站各有特点,相信大多数人都能用得到。 就像网站名称“Chart Maker for busy people”,表达的那样,这是一个给忙碌的人设计图表的工具。 有些数据可视化,Excel就能完成,有些则必须借助第三方工具或者编程。 下一篇文章我会挑选部分图表教大家如何Excel绘制。 下图中各颜色系代表各个类目维度,类目维度下又有多个二级类目。

图表: 图表类型

它在商务、财务领域应用较大,适合用在固定的框架内表达某种已知的结果。 常见于经营状况,财务健康程度。

它直观地以面积表示数值,以颜色表示类目。 除了经纬度,地理图的绘制离不开地图数据,POI是很重要的要素。 POI是“Point of Information”的缩写,可以翻译成信息点,每个POI包含四方面信息,名称、类别、经度纬度、附近的酒店饭店商铺等信息。 借助POI,才能按地理维度展现数据。 当我们想知道两个指标互相之间有没有关系,散点图是最好的工具之一。

图表: 在线定制

尤其是大数据量,散点图会有更精准的结果。 是一个强大的在线设计工具和信息图表制作工具,可以创建各各式各样的设计,即使没有任何设计功底,不过相比在线设计,信息图表制作还是要略逊色一点。 互联网产品中,热力图可以用于网站/APP的用户行为分析,将浏览、点击、访问页面的操作以高亮的可视化形式表现。

  • 地区的上海、北京就是文本维度(也可以称为类别维度),销售额度就是数值维度,时间更好理解了。
  • 用户从哪里来,去了哪个页面,在哪个页面离开,最后停留在哪个页面等。
  • 除了上述可视化图表,还有其他很多经典,例如词云图、气泡图、K线图等。
  • 通过用图表在特定场合展示数据,进行信息可视化表达,不仅可以省去繁冗的文字,还能更为清晰直观地展示,化平庸为神奇,让任何人有认真看的欲望。
  • 箱的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。

下图就是用户在Google搜索结果的点击行为。 它的数值坐标轴是连续的,专用于统计,表达的是数据分布情况。 折线图是观察数据的趋势,它和时间是好基友,当我们想要了解某一维度在时间上的规律或者趋势时,就用折线图吧。 比如年龄原本是数值型的维度,但是可以通过对年龄的划分,将其分类为小孩、青年、老年三个年龄段,此时就转换为文本维度。 数据可视化是一个热门的概念,是分析师手中的优秀工具。

图表: 个性化定制图册

一般都会挂载,除非对生成的文件的体积有苛求,并且不需要用这些工具集。 图表 这是一个由武汉大学新闻传播学院王琼教授带领的创业项目,定位是“中国首个数据查找与可视化平台”,追求“数据与文字的美丽共生”。 有一条微博,现在想研究它的传播链:它是经由哪几个大V分享扩散开来,大V前又有谁分享过等,以此为基础可以绘制出一幅发散的网状图,分析病毒营销的过程。 维度是观察数据的角度和对数据的描述。 我们可以说地区是一种维度,这个维度包含上海北京这些城市。

其实数据分析师经常接触到桑基图,只是不知道它的正式名字,它就是Google网站分析中的用户行为和流量分析。 用户从哪里来,去了哪个页面,在哪个页面离开,最后停留在哪个页面等。 下图就是桑基图非常直观的解释。 上文说过,柱形图不适合表达过多类目(比如上百)的数据,那应该怎么办?

图表: 图表模板

如果用柱形图表达,简直是灾难。 线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。 箱的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。 箱线图一般人了解的不多,它能准确地反映数据维度的离散(最大数、最小数、中位数、四分数)情况。 凡是离散的数据都适用箱线图。 是否在 echarts 对象上挂载常用工具集。

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假如你是一位互联网电商分析师,你想知道某商品每天的卖出情况:该商品被用户最多购买了几个,大部分用户购买了几个,用户最少购买了几个。 箱线图就能很清晰的表示出上面的几个指标以及变化。 维度主要是三大类的数据结构:文本、时间、数值。 地区的上海、北京就是文本维度(也可以称为类别维度),销售额度就是数值维度,时间更好理解了。 很多时候我们并非真的要做复杂或专业的统计分析图,只是想通过一个概念、比例把文字图表化,从而进行直观的表述,这时候使用Chartify再适合不过。 采用纯Web报表设计器,轻松应对复杂的中国式报表制作需求,针对大数据量的业务场景,提供高性能配置方案。

图表: 坐标系coordinate systems

散点图在报表中不常用到,但是在数据分析中可以算出镜率最高的。 散点图通过坐标轴,表示两个变量之间的关系。 绘制它依赖大量数据点的分布。 大家对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。 虽然结构很清晰,但它更多针对Excel的图表,不够丰富。 本文会结合数据分析师的使用场景展示更多的可视化案例。

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也可以认为销售额是一个维度,里面有各类销售数据。 图表 是否使用 UglifyJS 压缩后的代码,开发环境建议不压缩代码,代码压缩会去掉大部分常见的警告和错误提示。 在镝数,不同行业从业者可以一站式完成从数据获取、数据处理到数据呈现和分享一系列工作,期盼你来体验和反馈。 大名鼎鼎的转化率可视化,它适用在固定流程的转化分析,你也可以认为它是桑基图的简化版。 说实话,随着个性化推荐和精准运营越来越多,漏斗转化有它的局限性。 饼图是有缺陷的,它擅长表达某一占比较大的类别。

图表: 用户

维度可以用时间、数值表示,也可以用文本,文本常作为类别。 图表 数据分析的本质是各种维度的组合,我想了解和分析全国各地的销售额,就需要将地区维度和销售维度结合,如果想知道各个年份的变化,那么再加入时间维度。 图表 通过用图表在特定场合展示数据,进行信息可视化表达,不仅可以省去繁冗的文字,还能更为清晰直观地展示,化平庸为神奇,让任何人有认真看的欲望。

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