如何制作高大上的数据可视化图表？

发布时间：2020-07-01      游览量：4602

• 常用的数据可视化工具交互式数据可视化工具数据可视化bi

每到月度、季度、年度总结的时候，用到最多的、最有说服力的就是数据了。让数据说话，摆事实、讲道理才能赢得上级的肯定。

大家都听过“数据可视化”，也知道要用直观的图表让受众理解复杂多变的数据。但很多人往往只注重让图表看上去“高大上”，而忽视了“这些的数据究竟适合哪些图表来表达”。结果很多人花了大力气做可视化图表，却没达到想要的效果。

那么，如何让数据“说人话”，让受众更快速地懂你呢？本文梳理了可视化的相关内容，分享给大家。

一、你的数据适合哪种可视化图表

数据可视化有很多既定的图表类型，下面我们分别来谈谈这些图表类型，他们的使用场景，以及使用的优势和劣势。

1、柱状图

使用场景：它的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。

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，辨识效果非常好。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

2、折线图

使用场景：折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。它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。

3、饼图

使用场景：适用简单的占比图，在不要求数据精细的情况下可以使用。

优势：可以清晰表达同一个整体中，不同成分的比例关系。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

饼状图是面积图的一种，但是因为其劣势明显，所以在使用饼状图及其他类型面积图时，注意用数字标明占比情况。

4、漏斗图

使用场景：漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

优势：能够直观地发现和说明问题所在。

在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率。

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。

5、地图

使用场景：适用于有空间位置的数据集。

优劣势：特殊状况下使用。

6、雷达图

雷达图是一种类似蜘蛛网的网状图，可以对两组项目的多种变量的项目进行对比，它可以反映数据相对中心点和其他数据点的变化情况，可以清楚地反映事物的整体情况。

使用场景：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。

但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。

劣势：需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻解读负担。

其实想要实现炫酷的数据可视化，工具只是其中一方面，如何结合自身的需求和场景选择适合自己的工具才是最重要的；而Smartbi作为一款数据分析工具，最大的好处就是简单容易上手，而且不需要你有编码和程序基础，就可以实现超炫的图表效果，让你的老板看傻眼！