⑴ 常见的数据分析可视化图表有哪些
①柱状图:用于做比较。柱状图是最基础的一种图表,我们通过数据柱的高度来表现数据的多少,进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然,一般来说,柱状图的横轴是时间轴,纵轴是数据轴。
②折线图:用于看数据变化的趋势。
折线图一般可以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,如图4-2所示。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。
③饼状图:用于看各部分的占比。
饼状图和柱状图在应用上有一定的重合。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,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。
④散点图:用于二维数据的比较。
散点图可以用于三维数据的表现,也可以用于二维数据的比较。一般我们将数据大的维度作为纵轴,更有利于展示结果。
⑤气泡图:用于用户三维数据的比较。
气泡图是对散点图的升级,可通过散点图中点的不同大小来表现第三维数据。
⑥雷达图:用于四维以上数据的对比。
雷达图可以应用于多维度数据的对比。雷达图一方面可以对比出不同群组用户的特征,另一方面可以总结不同用户的特征。
⑵ 数据分析图表类型有哪些
数据分析图表类型主要有:占比关系图表;项目对比关系图表;时间序列对比关系图表;频率分布对比关系图表;相对性对比关系图表;位置对比关系图表。
数据分析师就业方向:
数据分析师:偏向商业化的数据分析,运营广告等活动效果分析,销售额或利润预测,用户特征描述等,需要较好的统计知识,需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;
咨询顾问:面向客户,为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务,需要有较好的沟通能力,需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等(咨询顾问其实也分技术和非技术,技术类的主要是为客户搭建数据平台)
数据产品经理:一般是互联网公司独有,数据量大的公司会有自己的数据产品,如阿里巴巴的数据魔方等,主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作(相对来说并不需要对从业者要求很高的数据分析或统计能力,属于目前市场上为数不多但高工资的职位)。
⑶ 用图表反应要统计的数据,最好用哪种统计图
除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外,还有数据地图、瀑布图和散点图,旭日图,漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势!
1.柱状图
适用场景: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,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
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。
劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
延伸图表:堆积柱状图、百分比堆积柱状图
不仅可以直观的看出每个系列的值,还能够反映出系列的总和,尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时,最适合。
2.条形图
适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用;
优势:每个条都清晰表示数据,直观;
延伸图表:堆积条形图、百分比堆积条形图
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集,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。
4.各种数据地图(一共有6种类型)
适用场景:适用于有空间位置的数据集;
优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域;
(1)行政地图(面积图)
(2)行政地图(气泡图)
(3)地图图表(根据经纬度,可做区域、全国甚至全球地图):点状图
(4)地图图表:热力图
(5)地图图表:散点图
(6)地图图表:地图+柱状/饼图/条形
5.饼图(环图)
适用场景:显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。
优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。
劣势:肉眼对面积大小不敏感。
6.雷达图
适用场景: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,数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。
优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势:理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率。
优势: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,能够直观地发现和说明问题所在。
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。
8.词云
适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势:很酷炫、很直观的图表。劣势:使用场景单一,一般用来做词频。
9.散点图
适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。
优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。
劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
延伸图表:气泡图(调整尺寸大小就成气泡图了)
10.面积图
适用场景:强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。
延伸图表:堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间(或者几个数据变量之间)的关系。
11.指标卡
适用场景:显示某个数据结果&同环比数据。
优势:适用场景很多,很直观告诉看图者数据的最终结果,一般是昨天、上周等,还可以看不同时间维度的同环比情况。
劣势:只是单一的数据展示,最多有同环比,但是不能对比其他数据。
12.计量图
适用场景:一般用来显示项目的完成进度。
优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。
劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。
13.瀑布图
适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。
优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。
劣势:没有柱状图、条形图的使用场景多。
14.桑基图
适用场景:一种特定类型的流程图,始末端的分支宽度总各相等,一个数据从始至终的流程很清晰,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
15.旭日图
适用场景:旭日图可以表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况,旭日图能便于细分溯源分析数据,真正了解数据的具体构成。
优势:分层看数据很直观,逐层下钻看数据。
16.双轴图
适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势:特别通用,是柱状图+折线图的结合,图表很直观。
劣势:这个好像没什么劣势,个人感觉。
所有的数据图表均来自BDP个人版~~~数据图表(数据报告)综合效果如下:
⑷ 数据图表有哪些类型
数据分析图表主要类型有柱状图,条形图,折线图,饼图,雷达图等等。
柱状图利用柱高度反映数据差异,肉眼对高度差异很敏感,柱状图局限于适用规模数据集中。条形图可以显示各项目间比较情况柱状图类似作用,每条都清晰表示数据,很直观。折线图适合二维数据集适合二维数据集比较,容易反应数据变化趋势。饼图可以显示各项与各项总比例。
数据图表是一种特殊的数据分析技术,侧重于建模和知识发现,用于预测目的而并非纯粹的描述目的,而商业智能涵盖了很大程度上依赖于聚合的数据分析,主要侧重于商业信息。
关于数据图表
合理的数据图表,会更直观的反映数据间的关系,比用数据和文字描述更清晰、更易懂。将工作表中的数据转换成图表呈现,可以帮助我们更好地了解数据间的比例关系及变化趋势,对研究对象做出合理的推断和预测。
数据图表可以方便地查看数据的差异和预测趋势,使数据比较或数据变化趋势变得一目了然,有助于快速、有效地表达数据关系。图表是生成它的工作数据相链接的。
⑸ 数据分析图表主要有哪些类型呢
补充几个我最近用的吧:
1、旭日图
旭日图是饼图的一种变形,相当于多个饼图的组合,它超越了传统的饼图和环图。通过旭日图,能够清晰地表达层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况。
在旭日图中,离原点越近,表示级别越高,越往外,表示级别越低,且分类越细。
能够做出旭日图的工具有很多,Excel也支持。我是用数钥分析云做的,如下图,鼠标点击扇形区域,相当于钻取效果,可以进一步看到更详细的数据,点击中心位置,可逐层返回最初状态。