如何进行数据可视化 - 图表

图表

• 图表基本结构
• 图表的分类

当我们在进行数据分析的时候，结果如果以表的形式呈现，直观感受并不是特别强烈，虽然数据很详细，但是却不能一眼就能get你想表达的东西，因此，对数据进行可视化是必须的，我们都知道，语言表达的东西描述的再形象再生动也没有一张图来的直观，你比如说你想表达小猫咪是如何如何可爱，说了一堆，然而。。。

那还不如下面这张图来表达

是不是很可爱，主要是本人也很喜欢猫猫，家里也养了一只小淘气

所以数据也是一样，当我们想向别人传达我们的结果时，可视化的数据更具有表现力，Excel提供了这样的功能，那就是图表，接下来让我们学习一下图表是怎么设计和操作的。

1 图表基本结构

组成元素

用途&注意事项

制作原理

2 图表的分类

2.1 柱状图

介绍：在竖直方向比较不同类型的数据

适用场景：用于二维数据集，对于不同类型的数据进行对比，也可用于同一类型的数据在不同的时间维度的数据对比，通过柱子的高度来反应数据的差异

条形图

介绍：水平方向比较不同类型的数据，更直观

适用场景：跟柱状图功能类似，只是展示形式不一样，更直观一些，如果类别名称很长，可以选择条形图

2.2 折线图

介绍：按类别显示一段时间内数据的变化趋势，主要用于时间序列的数据

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

2.3 散点图

介绍：展示二维数据之间的相关关系

适用场景：主要是展示两类数据之间的线性关系，前提是二者之间有很强的关联性，例如：身高与体重，销售额与利润

2.4 气泡图

介绍：展示三维数据之间的关系

适用场景：通过横纵坐标展示二维数据的关系，然后通过气泡大小来展示与第三个数据类型的关系，作用跟散点图类似

2.5 饼图

介绍：主要描述的部分与整体的关系

适用场景：一个整体的各个组成部分之间的占比情况，例如全国各地区的销售额占比

2.6 雷达图

介绍：用于多维数据，多维度的综合对比

适用场景：主要用于对比两种类型在多个维度的数据，例如员工A和员工B在几个方面的综合对比

2.7 面积图

介绍：使用面积大小来展示数据对比情况

适用场景：主要还是用来对比不同类型的数据，只是通过面积大小来体现

2.8 组合图

介绍：当两种类型的数据在数值上差异很大的话，一种图表类型无法正常展示，可采用组合图，

适用场景：营收与占比，销售额与增长率

后续还会介绍：直方图 箱线图 漏斗图 帕累托图 热力图 词云图 地图