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新手必看：数据可视化图表的选择技巧

2022-9-29 09:35:44 50653 大数据数据分析数据可视化

0 有明确的数据可视化分析需求和展现需求，却无法第一时间选对数据可视化图表。这是很多BI新手都会遇到的问题。为什么会出现这种问题，又该如何解决？大多数图表在使用上并无明确的划分线，没有规定哪类型数据就必须使用哪类型图表，通常会出现一份数据多类图表都能用的情况。这种情况下，就该结合具体的应用场景与分析需求来进行选择。接下来就以几个常见的分析需求为例，讲讲都可以用哪些数据可视化图表。关键指标分析要素中最关键或异常的指标，该类指标通常摆放在报表的最前端，方便老板一眼抓住关键信息，针对不同行业对应的关键指标不同，通常可以使用数字图或仪表盘直观展示趋势分析常见的时间序列分析，主要关注的是序列的趋势走向，常常会与相应的同比、环比指标共同分析。当关注单个序列的波动趋势时，为了清晰展示其走向，可使用折线图或面积图；当存在多个序列且需要对比走势时，可以使用折线图、面积图或柱线图，如：若要对比2014年、2015年、2016年的月度收入走势，可使用折线图达到各年月度收入趋势对比的效果，若要分析月度收入与同比，则可使用柱线图，有利于清晰展现收入波动与同比变化。构成分析一般希望解决的问题是了解事物的内容构成或份额构成，因此根据不同的目的选择的图表类型也不同。当关注内容构成时，可以使用堆积柱状图或树型图，有利于了解各内容的具体数值；当关注份额构成时，可以使用百分比柱状图或饼图，方便快速对比各内容的份额构成，份额构成常见关键词有“百分比、份额、占比”等。对比分析在分析及选择图表的过程中是比较容易与构成分析混淆的，尤其对于新手而言，因为两者一般都是对同一级别类型的数据进行对比分析。但构成分析与对比分析较大的区别在于：前者更关注整体下的成分对比，而后者则更关注单个成分的对比。对比分析最常用的图表是条形图，通常可以结合TOP10共同分析。分布分析查看当前数据的分布情况，一般的有类型（不同数值范围或级别范围）分布、地理分布、层级分布等。常见的用法：可以使用柱状图、热力图、字符云来展现不同类别的分布情况，使用地图来展现地理分布情况，还可以使用漏斗图、金字塔来展现层级分布、转化达成情况。关联分析顾名思义是通过变量之间的相互影响程度来判断或分析变量之间的相关性，根据变量或因变量的数量不同，一般使用散点图、气泡图或关联图等。明细查询主要针对指标繁多，又希望面面俱到的情况，无论多维交叉或单层次、多层次分析，都可以通过简表或折叠简表实现分析效果。文字报告通常用于报告首尾或图标侧面，一般用来补充图表信息或添加图表标签，根据动态、静态不同可分为智能报告和文字标签。其中，动态智能报告是BI发展过程中的一大成果，可以根据筛选项的替换，自动更换报告内的数值，常用于汇报内容丰富且动态需求强的场景，如：日报、周报、月报等更新频率快的报表，一般只做一次报表模板，后续只需定期更新数据即可。 BI数据分析软件：预设图表，点击立即生效 BI数据分析软件上的数据可视化图表都是经过提前预设，打造成一个个点击立即生效的图表模板。以水球图为例，它的使用操作过程是这样的：登录奥威BI数据分析软件后，新建报表，依次点击【+】、【仪表盘】、【水球图】。BI数据分析软件就会自动将其放入报表制作画布上。之后在左侧的数据集构建器下设置汇总字段和行维度，在右侧属性的【专有】、【水球图】下设置水球的样式和水球波浪和字体的样式。数据可视化图表被应用到BI报表制作画布上后，可通过拖拉拽来调整其大小、位置，完成个性化布局。由于不同数据可视化图表具有不同的专有属性和效果，建议新手用户在制作BI数据可视化分析报表时可多参考【在线文档】。 0
2022-9-29 09:35:44　　评论淘帖0 举报相关推荐 • HarmonyOS实现静态与动态数据可视化图表 984 • Python数据可视化：类别比较图表可视化 1247 • 10个超级实用的数据可视化图表 2684 • Python数据可视化 2742 • 应用于不同分析场景的数据可视化图表 725 • 一般图表做不了的分析，BI数据可视化图表可以 1541 • python数据可视化的方法和代码 1363 • 一键生成可视化图表/大屏这13款数据可视化工具很强大 5448 • Minitab 数据可视化技巧 272 • 使用谷歌图表在网页上可视化无线传感器数据 0