用可视化工具bdp，制作出31种最常见的数据图表

小嫦娥啊 2024-05-27 20:35:55

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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。适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性。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。延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图22.条形图适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；优势：每个条都清晰表示数据，直观；延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图33.折线图适用场景: 折线图适合二维的大数据集，一般用来表示趋势的变化，横轴一般为日期字段。优势：容易反应出数据变化的趋势。44.各种数据地图（一共有8种类型）适用场景：适用于有空间位置的数据集，一般分成行政地图（气泡图、面积图）和g**地图。行政地图一般有省份、城市数据就够了（比如福建-泉州）；而g**地图则需要经纬度数据，更细化到具体区域，只要有数据，可做区域、全国甚至全球的地图。（1）行政地图（面积图）（2）行政地图（气泡图）（3）g**地图：点状图（4）g**地图：热力图（5）g**地图：气泡图（6）g**地图：地图+柱状/饼图/条形（7）g**地图：轨迹图（9）g**地图：动态轨迹图55.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：不会具体的数值，只是整体的占比情况。饼图、环图你喜欢那个呢，可以直接设置~66.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。劣势：理解成本较高。77.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:在网站分析中，通常用于转化率比较，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。88.词云适用场景：显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。99.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。延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）1010.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、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。1111.指标卡适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。优势：适用场景很多，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。劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。1212.计量图适用场景：一般用来显示项目的完成进度。优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。1313.桑基图适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。1414.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。1515.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。1616.矩形树图用法和旭日图很类似。1717.对比条形图又称人口金字塔。1818.双轴图适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。19当然，当你分析数据的时候一定不会只用一种图表，尤其是数据报告中，每次都会用到多个图表，那各种图表的结合效果图也简单展示一下：end 20210311

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