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数据可视化软件有哪些?

2020-04-01 10:04:25   |  Smartbi知识百科 6020

    大家对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。虽然结构清晰,但它只针对Excel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。



    为方便演示,文中绝大多数视图为ECharts.js的范例。


    接下来介绍主要的可视化图表


    散点图
    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。


    散点图的优势是揭示数据间的关系,发觉变量与变量之间的关联。


    散点图需要两个数值维度表示X轴、Y轴,下图范例就是身高和体重两个维度。



    为了进行分析,该图又引入性别维度,通过颜色来区分。


    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。因为它直观。尤其是大数据量,散点图会有更精准的结果。


    后续的学习中,我们也会多次借用到散点图,比如统计中的回归分析,比如数据挖掘中的聚类。


    折线图
    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。



    折线图一般使用时间维度作为X轴,数值维度作为Y轴。


    柱形图
    柱形图是分析师最常用到的图表之一,常用于多个维度的比较和变化。


    文本维度/时间维度通常作为X轴。数值型维度作为Y轴。柱形图至少需要一个数值型维度。


    下图就是柱形图的对比分析,通过颜色区分类别。当需要对比的维度过多,柱形图是力不从心的。



    柱形图和折线图在时间维度的分析中是可以互换的。但推荐使用折线图,因为它对趋势的变化表达更清晰。


    柱形图还有许多丰富的应用。例如堆积柱形图,瀑布图,横向条形图,横轴正负图等。



    直方图是柱形图的特殊形式。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。在统计学的内容会专门讲解。


    地理图
    一切和空间属性有关的分析都可以用到地理图。比如各地区销量,或者某商业区域店铺密集度等。


    地理图一定需要用到坐标维度。可以是经纬度、也可以是地域名称(上海市、北京市)。坐标粒度即能细到具体某条街道,也能宽到世界各国范围。



    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。


    饼图
    饼图经常表示一组数据的占比。可以用扇面、圆环、或者多圆环嵌套。商务类的汇报中应用较多。


    为了表示占比,拼图需要数值维度。



    饼图是有缺陷的,它擅长表达某一占比较大的类别。但是不擅长对比。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。


    对数据分析师来说,除了做报告,饼图没啥用。


    雷达图
    也叫蛛网图。可能男同胞们在游戏中看到它比较多。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。


    比如我对企业财务进行分析,划分出六大类:销售、市场、研发、客服、技术、管理。通过雷达图绘制出预算和实际开销的维度对比,会很清晰。如下图:



    热力图
    以高亮形式展现数据。


    最常见的例子就是用热力图表现道路交通状况。老司机一眼就知道怎么开车了。



    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。下图就是用户在Google搜索结果的点击行为。



    热力图需要位置信息,比如经纬度坐标,或者屏幕位置坐标。


    关系图
    展现事物相关性和关联性的图表,比如社交关系链、品牌传播、或者某种信息的流动。



    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。



    关系图依赖大量的数据,它本身没有维度的概念。


    矩形树图
    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?矩形树图出现了。它直观地以面积表示数值,以颜色表示类目。
    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。如果用柱形图表达,简直是灾难。用矩形树图则轻轻松松。



    电子商务、产品销售等涉及大量品类的分析,都可以用到矩形树图。


    桑基图
    比较冷门的图表,它常表示信息的变化和流动状态。



    在我曾经写过的一篇文章读懂活跃数据中,用桑基图绘制了用户活跃状态的变化,这是用户分层的可视化应用。


    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。



    漏斗图
    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。


    转化率也可以用几组数字表示,不一定做成漏斗图。



    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。也欢迎大家留言提供更好的图表。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。


    没有最好的可视化图表,只有更好的分析方法。(作者:秦璐)


    Smartbi数据可视化

    Smartbi作为民族BI软件,在数据可视化方面也有自己的独特之处。超越经典的“真Excel”报表设计,不改变用户办公习惯,在Excel上就能完成报表设计。


    可视化能力第一招:Excel图形能力也很强
    适用于不会编程的用户,使用Excel一样可以搞定!



    可视化能力第二招:Excel+ECharts带来的“神奇”
    丰富的展现力+强大的互动性
    A.面向专业人员的仪表盘设计工具
    B.基于单元格和对象的数据模型
    C.Excel设计后发布到PC浏览器、APP等



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