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1、数据可视化概述 1.1、数据可视化的作用 数据可视化是指将数据通过图表的方式传递出来，让用户能够快速、准确地理解信息所要表达的内容，从而提高沟通效率。数据可视化的作用主要有： 1）传递更多的信息，一张图能够传递的信息可能需要长篇大论才能写清楚，如你要描述最近一年公司收入情况，那你就需要说明每个月收入是多少，同比、环比增幅是多少，收入最多、最少的是哪个月，同比、环比增幅最低、最高的是哪个月等，而你用图表表示则只需要一个柱状图和折线图的组合图表，就能准确表达上面的信息。 2）形象生动，便于理解，图表通过更简单的逻辑和视觉体验，能够让用户快速把握要点，就像前面的例子一样，通过图表，我们能够一眼看哪个月的收入最高，而不用将每个数字放到大脑中比较，半天都得不出结果。 
随着大数据行业的发展，用户对数据可视化的要求越来越高，好的可视化能力能够使用户更快的理解所要表达的内容，更加形象生动。所谓“字不如表，表不如图”，图表的重要性可见一斑，在统计分析产品、用户画像等数据产品上，都需要具备优秀的数据可视化能力。现在常见的如“一图看懂XXX”等，都是用图表来传递信息，是典型的数据可视化成果。 而在企业生产经营过程中常常出现的报表，也不再是原本那样单一枯燥。就下图帆软报表FineReport的可视化来看，报表也可以做得如可视化信息图一样直观易懂。 
接下来就来讲讲常见的可视化图表，如何做出酷炫的报表！ 1.2、图表的分类 1）趋势类图表：通过图表反映事物发展趋势，能够一眼看清楚走向和大势，如随时间变化趋势，常见图表为柱形图、折线图、面积图。 2）对比类图表：通过对比发现不同事物间的差异和差距，从而总结事物特征，如某两个人的对比，一个更帅，一个更有钱，常见图表为双柱形图、双折线图、双条形图、双面积图、雷达图。 3）构成类图表：通过不同的面积大小、长短等反映事物的结构和组成，从而知道什么是主要的、什么是次要的，常见图表为饼图、圆环图、树状图、旭日图、瀑布图。 4）分布类图表：通过图表反映事物的分布、占比情况，从而知道事物的分布特征、不同维度间的关系等，常见图表为散点图、直方图、气泡图、词云、热力图。 5）地图类图表：通过地图反映事物地理分布情况或用户出行轨迹（地图其实可以算是分布的一种，因为其是一类很重要的可视化图表，所以单独列出），常见图表为全球地图、中国地图、省市地图、街道地图、地理热力图等。 当然，图表大多都不是单个独立存在的，而是各类图表组合在一起的，从而能够传递更多的信息，并能提供一种整合的视角，不用用户不断的对比多个图表，组合图表是现实中使用得更多的。如既要表达趋势又要表达构成，则可以使用堆积柱形图、百分比堆积柱形图、堆积条形图、百分比堆积条形图等；要同时体现绝对值和增长率，则可以使用柱形图和折线图的组合图形；要反映某个构成部分的组成，则可以使用复合饼图。 1.3、常用图表 如上所述，图表主要分为五类，常用的图表包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等，以下为一些常见的图表。 1.3.1、柱状图 柱状图中还包括与其类似的条形图、瀑布图、直方图等，主要是为了反映事物的变化趋势、分布情况、规模情况等。 柱状图可以按照时间绘制，反映事物变化趋势，如某个指标最近一年变化趋势，也可以按照其它维度绘制，如区域、机型、版本等，反映事物的分布情况。 条形图是将柱状图垂直放置，整体跟柱状图差不多，但是换了一个视角。 瀑布图能够反映事物从开始到结束经历了什么过程，用于分解问题原因或事物构成因素特别好用，如上月收入是怎么变成本月收入的，就可以通过瀑布图分解每一个收入组成部分所做的贡献，找出哪一组成部分提升了收入，哪一组成部分降低了收入。 直方图反映事物的分布情况，可以看出事物主要集中在哪里，如查看付费用户付费金额分布等。 
1.3.2、折线图 折线图是点和线连在一起的图表，可以反映事物发展趋势和分布情况，与柱状图相比，更适合代表增幅、增长值，而不太适合代表绝对值。 面积图就是在折线图下加上阴影面积，也主要是为了反映事物发展趋势和分布情况。 
1.3.3、饼图 饼图是将一个圆饼分为几份，用来反映事物的构成情况，类似图表还包括环图、旭日图等。旭日图有多个圆环，可以直观的显示事物组成部分下一层次的构成情况，比如某个省分为几个市，每个市下面又有几个县、每个县下面又有几个镇，就是将事物层层分解。 
1.3.4、散点图 散点图是事物两个维度的交叉分布情况，反映不同维度间的关系，如不同产品在市场占有率、预期增长率两个维度间的分布情况，很多二维矩阵就是通过散点图来实现的，以两个维度的平均值作为分割线，如常见的波士顿矩阵。通过散点图我们可以看出不同事物间是怎么交叉分布的，它们之间有什么关系，是正相关、负相关或随机分布。 类似的图表还有气泡图，气泡图还可以通过气泡面积的大小表示值的大小，相对于散点图来说多了一个维度，如前面不同产品的例子，气泡的大小可以代表各产品营收的多少。 
1.3.5、雷达图 雷达图主要表达事物在各个维度上的分布情况，从而可以看出事物在什么地方强、什么地方弱。比如一个学生各个学科的得分，就可以通过雷达图清晰表达出来，用户能够一眼看出这个学生哪一科强、哪一科弱，又如一个产品在各个评价维度上的评分。 
1.3.6、地图 地图可以形象的反映事物在地理上的分布情况以及人员迁徙情况，主要包括地理分布图（全球、全国、各省市等）、迁徙图、热力地图（省市、街道等）等。 
1.3.7、树状图 树状图主要是为了反映事物的构成情况，相对于饼图的优点是，树状图可以更清晰的显示更多组成部分，比如饼图可能组成部分多于8个就显得很挤，而且占比小的就很不清晰，但是树状图却不会，它能够充分利用区域面积。 
1.3.8、漏斗图 漏斗图主要用来反映关键流程各个环节转化情况，让用户能够一眼看清整个流程转化情况，如常见的电商购物转化流程，从浏览商品-添加进购物车-生成订单-支付订单-交易完成等一连串购买流程。下面是手游的转化漏斗图，通过分析各个步骤的转化率，能够发现问题所在，找准改进方向。 
1.3.9、词云图 词云图是为了描述事物的主要特征，如一个人主要特征是什么，高、帅、富，或者其它，能够让人一眼看出一个事物的主要特征，越明显的特征越要突出显示。同时，还有象形的词云图，如轮廓是一个人、一只鸟等，用以反映事物主题，从而更加形象生动。 
1.3.10、热力图 热力图主要是反映地理、点击热力分布情况，从而看出哪里是人群最多的地方、哪里是用户点击最多的地方等，可以反映用户出行习惯、使用习惯等。 
1.3.11、组合图表 绝大多数图表都不是单独存在的，都是多类型的图表组合在一起的，这样才能够传递更多的信息，提供综合的视角。如我们想看到不同事物间的对比，则我们可以使用双柱图、双折线图、双雷达图、双环图等，可以清晰表达不同事物在不同维度上的对比情况。 
1.4、图表配色 图表配色在数据可视化中是很重要的元素，有了合适的图表，还要有合适的的配色，才能让人看着舒服，就像你有一件很有范儿的衣服，还也必须有适合的颜色搭配。恰当的配色主要有两个作用：1）突出主题，让用户清晰知道图表主要想要表达的意思，如对重点内容用深色标注；2）让人看着舒服，整个图表色彩很和谐，不会让人感到突兀，如五颜六色的。 图表配色的原则主要有： 1）图表配色不能太花，一张图表超多七种颜色则不是很恰当，容易分散读者注意力，最好是同一色系的，可以通过调整透明度来设置）。 2）图表配色要重点突出，想要主要呈现的事物或指标用亮色呈现，其它次要事物或指标可以用更淡一些的颜色。 2、数据可视化工具 Excel Excel应该是使用最广泛的可视化工具，包含基本所有常用的图表，新版Excel里面有地图、旭日图、瀑布图等。 
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发表于 2017-3-16 11:54:39
