(数据分析图表怎么做)(数据分析图表怎么做双向图表)

一提到图表，大家脑海里浮现的通常是柱状图、饼图、趋势图等等。这三种类型的图表也是出现频率最高的数据可视化图表，但这散列图表是按照图形等维度对图表进行分类，经常会出现误用图表的情况，导致“图不达意”。

维基百科中对数据可视化的定义是

数据可视化（英语：Data visualization）被许多学科视为与视觉传达含义相同的现代概念。它是为了清晰有效地传递信息，使用点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息，使复杂的数据更容易理解和使用。

从定义中可以看出图表的作用是帮助我们更好地看懂数据。要选择正确的图表，需要回答的首要问题是“我有什么数据，需要用图表做什么”，而不是“我要用什么样的图表”。因此从数据出发，从功能角度图表可以进行如下分类：

#1比较类

可视化目的：使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小

比较要素：分类、时间

图类共计：18种

包括：柱状图、双向柱状图、气泡图、子弹图、色块图、漏斗图、直方图、K 线图、马赛克图、分组柱状图、雷达图、玉玦图、南丁格尔玫瑰图、螺旋图、堆叠面积图、堆叠柱状图、矩形树图、词云

#2分布类

可视化目的：显示频率，数据分散在一个区间或分组。使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布，通常用于展示连续数据上数值的分布情况。

比较要素：频率、区间、分组、渐变、连续数值分布

图类共计：9种

包括：箱形图、气泡图、色块图、等高线、分布曲线图、点描法地图、热力图、直方图、散点图

#3流程类

可视化目的：显示流程流转和流程流量。一般流程都会呈现出多个环节，每个环节之间会有相应的流量关系，这类图形可以很好的表示这些关系。

比较要素：流程、流量关系、多环节

图类共计：2种

包括：漏斗图、桑基图

#4地图类

可视化目的：显示地理区域上的数据。使用地图作为背景，通过图形的位置来表现数据的地理位置，通常用来展示数据在不同地理区域上的分布情况。

比较要素：地图、地理区域、地理位置、地理分布

图类共计：3种

包括：带气泡的地图、分级统计地图、点描法地图

#5占比类

可视化目的：显示同一维度上占比关系

比较要素：维度、占比

图类共计：6种

包括：环图、马赛克图、饼图、堆叠面积图、堆叠柱状图、矩形树图

#6区间类

可视化目的：显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。使用图形的大小和位置表示数值的上限和下限，通常用于表示数据在某一个分类（时间点）上的最大值和最小值。

比较要素：维度、值上限、值下限、差异、时间

图类共计：2种

包括：仪表盘、堆叠面积图

#7关联类

可视化目的：显示数据之间相互关系。使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系，通常用于表示数据之间的前后顺序、父子关系以及相关性。

比较要素：关联、相关、关系、父子、图形嵌套、前后顺序、内(里)层外层、上级下级

图类共计：5种

包括：弧长链接图、和弦图、桑基图、矩形树图、韦恩图

#8时间类

可视化目的：显示以时间为特定维度的数据。使用图形的位置表现出数据在时间上的分布，通常用于表现数据在时间维度上的趋势和变化。

比较要素：时间、趋势、时间分布、时间维度

图类共计：6种

包括：面积图、K 线图、卡吉图、折线图、螺旋图、堆叠面积图

#9趋势类

可视化目的：分析数据的变化趋势。使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。

比较要素：趋势、时间、规律、连续区域、连续分布、连续变化

图类共计：6种

包括：面积图、K 线图、卡吉图、折线图、回归曲线图、堆叠面积图