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图表分析法

当苹果试图证明新型iPad电池的使用寿命延长了70%时,他们将高度增加了70%,但整体尺寸也增加了,使得电池看上去比以前的iPad电池更大。 (通过 吉兹莫多 )

图表分析法

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For what I remember, I was always more afraid than anyone else. What happened? Almost nothing - I just had the bout. Are there any spasms of something wrong? Maybe he's afraid he's contagious. And then why are you talking about the devil? Why a prison? I had a piece of bread. It was fresh and fragrant. Yesterday I made him his own hand. I have to say that I really did this time. Suddenly my bite began to bang in my throat. Somewhere near the window, he sat down and began to sneak around his changing trills around. He whispers and leaves for a moment where he likes. Everywhere he finds something in his beak . I've been trying to be in his place .

用于数据可视化的 14 种最佳图表类型 [+ 指南]

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用于呈现数据的不同类型的图形和图表

1. 条形图

当一个数据标签很长或者要比较的项目超过 10 个时,应该使用条形图来避免混乱。

图表类型示例:条形图 - 按角色划分的客户

这些类型图的最佳用例:

条形图设计最佳实践:

  • 使用一致的颜色 在整个图表中,选择强调色以突出显示有意义的数据点或随时间发生的变化。
  • 使用水平标签 以提高可读性。
  • 从 0 开始 y 轴 以适当地反映图表中的值。

图表类型示例:柱形图 - 按截止日期的客户

此类图表的最佳用例:

在上面的示例中,此柱形图按结束日期衡量客户数量。 柱形图可以轻松查看一段时间内的数据变化。 这意味着它们有许多用例,包括:

  • 客户调查数据,例如显示有多少客户喜欢特定产品或客户每天使用多少产品。
  • 销售量,例如显示每月最畅销的服务或每周的销售数量。
  • 损益,显示商业投资在哪里增长或下降。

柱形图设计最佳实践:

  • 使用一致的颜色 在整个图表中,选择强调色以突出显示有意义的数据点或随时间发生的变化。
  • 使用水平标签 以提高可读性。
  • 从 0 开始 图表分析法 y 轴 以适当地反映图表中的值。

3. 折线图

图表类型示例:折线图 - 平均收盘天数

这些类型图的最佳用例:

折线图设计最佳实践:

4. 双轴图

双轴图表允许您使用两个 y 轴和一个共享的 x 轴绘制数据。 它有三个数据集。 一个是一组连续的数据,另一个更适合按类别分组。 使用此图表可视化这三个数据集之间的相关性或缺乏相关性。

图表类型示例:双轴图表 - 新客户收入

此类图表的最佳用例:

双轴图表的设计最佳实践:

5. 面积图

面积图基本上是折线图,但 x 轴和折线之间的空间填充有颜色或图案。 它对于显示部分到整体的关系很有用,例如显示个别销售代表对一年总销售额的贡献。 它可以帮助您分析整体和单个趋势信息。

图表类型示例:面积图 - 按生命周期阶段划分的用户

这些类型图表的最佳用例:

  • 可视化哪些产品类别或类别中的产品最受欢迎
  • 显示关键绩效指标 (KPI) 目标与结果
  • 发现和分析行业趋势

面积图设计最佳实践:

6.堆积条形图

图表类型示例:堆积条形图 - mqls 到 sqls

这些类型图的最佳用例:

例如,a 之间的差异 营销合格潜在客户 (MQL) 和销售合格潜在客户 (SQL) 有时很难看到。 上图帮助利益相关者从一个单一的角度查看这两种潜在客户类型——当潜在客户从 MQL 更改为 SQL 时。

  • 显示调查回复的频率
  • 识别历史数据中的异常值
  • 将策略的一部分与其整体绩效进行比较

堆叠条形图的设计最佳实践:

7. Mekko 图表

也称为 Marimekko 图表,这种类型的图表可以比较值,衡量每个人的组成,并显示每个人的数据分布。

它类似于堆积条形图,除了 Mekko 的 x 轴可以捕捉您的值的另一个维度——而不是像柱形图通常那样做的时间进展。 在下图中,x 轴将每个城市相互比较。

图表类型示例:Mekko chart - 全球最大的资产管理公司

此类图表的最佳用例:

您可以使用 Mekko 图表来显示增长、市场份额或竞争对手分析。

例如,上面的 Mekko 图表显示了按位置和资产价值分组的资产管理公司的市场份额。 该图表清楚地表明了哪些公司在不同领域管理的资产最多。

Mekko 图表似乎比其他类型的图表和图形更复杂。 因此,最好在您想要强调数据组之间的规模或差异的情况下使用这些。

  • 详细的损益表
  • 按品牌和地区划分的收入
  • 产品盈利能力
  • 按行业或细分市场划分的声音份额

Mekko 图表的设计最佳实践:

  • 改变你的酒吧高度 如果份量是一个重要的比较点。
  • 不要包含太多复合值 每个酒吧内。 如果您有大量数据,您可能需要重新评估您的演示文稿。
  • 订购您的酒吧 左到右 以这样的方式 暴露相关趋势或信息.

饼图显示了一个静态数字以及类别如何代表整体的一部分——某物的组成。 饼图以百分比表示数字,所有段的总和需要等于 100%。

图表类型示例:饼图 - 按角色划分的客户

此类图表的最佳用例:

条形图示例向您展示了个人贡献者比任何其他角色都多。 但这张饼图清楚地表明,他们占客户角色的 50% 以上。

  • 与所有客户相关的客户角色
  • 与所有产品销售相关的最受欢迎产品或产品类型的收入
  • 来自不同商店位置的总利润百分比

饼图设计最佳实践:

9. 散点图

散点图或散点图将显示两个不同变量之间的关系或揭示分布趋势。 当有许多不同的数据点并且您想要突出显示数据集中的相似性时,请使用此图表。 这在查找异常值或了解数据分布时很有用。

数据可视化–最佳实践和基础

在此数据可视化最佳实践示例中,以可视方式显示数据使其更易于理解

华尔街日报 美国失业数据的数据可视化。 (通过 华尔街日报 )

为什么要使用数据可视化

根据 IBM公司 ,每天创建2.5万亿字节的数据。的 麻省理工学院的研究科学家Andrew McAfee和Erik Brynjolfsson教授 指出“与20年前存储在整个Internet中的数据相比,每秒通过Internet传输的数据更多”。

随着世界与越来越多的电子设备建立联系,数据量将继续呈指数增长。 IDC 预测到2025年将有163 ZB(163万亿GB)的数据。

人脑很难理解所有这些数据-实际上,人脑很难理解 大于 而不进行某种类比或抽象。 数据可视化设计师 在创建这些抽象中可以发挥至关重要的作用。

视觉图表在仪表板设计中特别有用

值得花费资源 数据可视化设计解决方案 。无论是在业务,技术,科学还是其他领域,都需要了解大数据集以做出明智的决策。清晰的可视化效果使复杂的数据更易于掌握,因此更易于采取行动。

消费者应用程序数据可视化最佳做法

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使用视觉功能正确显示数据

以下是用于数据可视化的最受欢迎的图表类型:

折线图: 折线图应用于比较一段时间内的值,并且非常适合显示大小变化。它们还可以用于比较对一组以上数据的更改。

折线图是良好的数据可视化技术的一个示例

(资源: 联合国环境规划署 )

条形图: 条形图应用于比较几种类别的定量数据。它们也可以用来跟踪随时间的变化,但是最好仅在这些变化很重要时使用。

条形图是直观显示某些数据的好方法

(资源: 数据世界 )

散点图: 散点图应用于显示一组数据的两个变量的值。他们非常适合探索两组之间的关系。

散点图数据可视化最佳做法

(资源: 数据世界 )

饼状图: 饼图应用于显示整体的一部分。他们无法显示诸如随时间变化的内容。

饼图非常适合数据可视化设计。

保持条理和连贯

交互式数据可视化最佳做法

交互式数据可视化也是帮助人们解释数据的绝佳方法。

使数据可视化具有包容性

颜色 被广泛用作表示和区分信息的方式。根据最近进行的一项研究 销售队伍 ,这也是用户决策的关键因素。

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幸运的是,有一些工具可用来检查这些残障人士如何可视化图像,例如 Photoshop中的色盲校对 和 插画家 图表分析法 。其他事情,例如使用足够大的字体大小以及字体与背景之间的足够对比度也很有帮助。

  • 使用高对比度的颜色。
  • 将颜色与图案或纹理配合使用以传达不同类型的信息。
  • 使用文本或图标标记元素。

数据可视化中良好的色彩组合的一个很好的例子

即使数据可视化使用比例模型,也可以在每个步骤之间使用足够的颜色对比度。当用户将鼠标悬停在每个国家/地区时,此图形的交互式版本包括标签。 (资源: 数据世界 )

确保数据可视化的媒介字体清晰可辨。 粉碎杂志 图表分析法 建议“ 16像素通常应该是现代网页设计中正文复制的最小尺寸。”

不要扭曲数据

不良数据可视化设计

像这样的3D饼图很难实际显示每个切片的比例。 (通过 PSD图形 )

不良数据可视化示例

不良数据可视化设计的示例

不将Y轴从零开始可能会使数据看起来比实际存在的增益更大。这使可视化具有误导性,并且无法澄清显示的数据。

一个误导性的数据可视化示例

图表的另一个示例,它的Y轴未从零开始,因此显示结果的方式发生了偏差。

不良数据可视化中不良的颜色和比例尺组合的示例

该主要品牌的条形图在规模上具有误导性,因为没有Y轴。即使只有不到1%的细微差别,超大的蓝色条也会被不按比例放大。

误导性的数据可视化示例,表明电池寿命延长了70%

当苹果试图证明新型iPad电池的使用寿命延长了70%时,他们将高度增加了70%,但整体尺寸也增加了,使得电池看上去比以前的iPad电池更大。 (通过 吉兹莫多 )

良好的数据可视化示例

良好的色彩组合在此数据可视化中包括足够的色彩对比度

像这样的条形图是一种显示数据集之间差异的绝妙方法,尽管增强的色彩对比度会使视觉障碍的用户更容易访问此图像。 (通过 五十二十三十 )

可视化呈现数据可以使仪表板更易于理解

该销售仪表板使用了几种不同的可视化格式,以一目了然的易于理解的格式显示相关数据。数据也有很好的标签,进一步澄清了事情。 (通过 好Fikri )

良好数据可视化的仪表板示例

将整洁,整洁的设计与易于解释的数据可视化与简单的图表相结合,可提供出色的用户体验。 (通过 米克洛斯·菲利普斯(Miklos Philips) )

正如Edward R. Tufte所指出的那样,“设计的基本标准是它对内容理解的帮助程度,而不是它的外观多么时尚。”尤其是数据可视化应该遵循这个想法。目的是通过设计来增强数据,而不是引起设计本身的注意。

图表分析法

一、常用的可视化图表

数据分析,用对图表很重要


基本的可视化图表(图来自《谁说菜鸟不懂数据分析》)

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二、通过数据间的关系选择图表

1.成分(整体的一部分)

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1)饼图

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2)柱形图

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3)条形图

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某校教师对学生在各方面表现的评价情况

2.对比(项目间的数据比较)

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1)普通柱形图、条形图

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普通柱形图

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普通条形图

2)堆积柱形图、堆积条形图

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堆积柱形图

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堆积条形图

3.时间序列(走势、趋势)

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1)折线图

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某小程序GMV近30天变化趋势

2)柱形图

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某平台过去7天活跃用户数趋势

3)面积图

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由普通折线图演变而来的面积图

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堆积面积图

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堆积面积图

4.频率分布

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1)柱形图

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2)条形图

3)折线图

5.相关性

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1)散点图

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2)气泡图

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6.多重数据对比

如下图,比较中兴Grand S 与索尼L36h 两款产品分别在牌照、硬件、价格、屏幕、系统5个维度中的评分情况。

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常用图表类型与作用(来自《谁说菜鸟不懂数据分析》)

三、写在最后

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