常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景！

布雷啵啵好好喝 2024-05-30 13:36:00

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11.柱状图适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。2延伸图表：堆积柱状图（如图1）、百分比堆积柱状图（如图2），不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。32.条形图适用场景：显示各个项目之间的比较情况，可参考柱状图；优势：每个条都清晰表示数据，直观；4延伸图表：堆积条形图（图1）、百分比堆积条形图（图2）53.折线图适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。优势：容易反应出数据变化的趋势。64.饼图/环图适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。劣势：肉眼对面积大小不敏感。75.雷达图适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。86.漏斗图适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。优势:网站分析中，通常用于分析转化率，它不仅能展示用户从**到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。97.词云（标签云）适用场景：显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。108.散点图适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似xy轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。11延伸图表：调整尺寸大小就成气泡图啦，多了一个分析的数值129.面积图适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图，堆积图可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的分布关系。1310.指标卡适用场景：显示某个数据结果&同环比上升或下降情况。很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。1411.计量图适用场景：一般用来显示项目的完成进度。直观展示项目的进度情况，类似于进度条。1512.瀑布图适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。1613.桑基图适用场景：它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，比较适用于用户流量等数据的可视化分析。互联网时代，经常用桑基图进行网站用户细分分析，如下图，表示网站不同时间阶段不同用户的活跃程度（定义为低频、中频和高频用户）变化流程以及最终的累计情况，图中流线的粗细象征着用户数的多少，十分直观！1714.旭日图适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。1815.矩形树图适用场景：在矩形树图中，各个小矩形的面积表示每个子节点的大小，矩形面积越大，表示子节点在父节点中的占比越大，整个矩形的面积之和表示整个父节点。通过钻取情况，可以清晰地知道数据的全局层级结构和每个层级的详情。 1916.对比条形图适用场景：在对多列数据进行对比时，而且数据标签比较长的话，一般会采用条形图做对比。2017.行政地图使用场景：适用于有空间位置的数据分析，有气泡图（如图1）和面积图（如图2）2种呈现，bdp也能呈现某个省份的数据（如图3，江苏省的数据地图）。2118.g**地图：根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图，有热力地图（图1）、轨迹地图（图2）、统计地图（图3）、气泡地图（图4）、点状地图（图5）等几种类型。22这些好看的数据图表都出自bdp个人版，根据分析的场景选择适合的图表，让数据分析、数据报告更加直观、准确，可以增色不少啊~end 20210311

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