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柱状图是最基础的一种图表,通过柱子来表现数据的高度,进而比较不同数据之间的差异,一眼可以看到数据量的大小对比,一般来说,柱状图的横轴是时间轴,纵轴是数据轴。
但柱状图并不是万能的,需要基于某一个主题比较数据量的变化,比如不同月份的新增用户,不同渠道的新增用户,但如果将活跃用户、留存用户、新增用户这三个维度放在一张柱状图里比较,就没有太大意义。
折线图一般基于时间维度看数据量的变化趋势,发现整体走向和单体突出数据,比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况,找出数据变化的高点和低点,而柱状图则用来对比不同高点之间的变化,进而找原因。
折线图可以将不同纬度的数据放在一起比较,比如新增用户、活跃用户、流失用户三条用户变化曲线放在一起,就可以观察三者之间的彼此影响,例如新增用户量大时有没有对活跃用户带来提升,流失情况是否严重,进而得出活动效果的综合评价。
饼状图和柱状图在应用上有一定的重合,例如不同渠道带来的新增用户量,饼状图和柱状图都可以表现,但饼状图看的是单一渠道转化用户的占比,柱状图更容易发现不同渠道转化用户的差距。
饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比,例如活跃用户在整体用户中的占比,但如果用多个单体因素做饼状图,可能导致数据特征不明显。
散点图可以用于3维数据的表现,同时可以进行2维数据的比较。例如将不同活动带来的新增用户和留存用户进行比较时,横轴为留存用户,纵轴为新增用户,而点则表示不同的活动主题。
从而可以看出不同活动主题的用户转化和留存情况,一般我们将数据大的维度作为纵轴,更有利于屏幕的展示。
气泡图是对散点图的升级,通过散点图中点的大小来表现第三维数据,例如将上文案例中,横轴为留存用户,纵轴为新增用户,点为活动主题,而点的大小为活跃用户数量,活跃用户越高的活动点越大,可以看出不同活动在新增、留存和活跃3个维度的数据差异。
雷达图可以应用于多维度数据对比,比如在分析不同用户的行为特征时,我们可以从启动次数、使用时长、购物次数、浏览商品数量、下单金额等多个维度进行分析,那么反映到图表上就可以看出不同用户群组特征在不同维度的差异。
雷达图一方面可以发现不同群组用户的特征对比,另一方面可以总结不同用户的特征,例如还是以上几个维度,我们可以以1个指标为关键指标,如下单金额指标,观察出下单金额高的用户在浏览商品数量、使用时长等方面的表现,进而找到提升下单金额的方法,如提高用户的商品浏览数量。
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