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數據分析那點事兒（五）
2018-12-21
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通過前面的內容我們不難發現，數據分析需要學習很多的知識，比如數據分析中的AARRR模型以及漏斗模型。當然，這是針對數據分析的，但是對于數據展現也是需要學習很多的知識，這些知識主要在于圖表，分別是柱狀圖、折線圖、餅狀圖、散點圖、氣泡圖、雷達圖，這些圖大家都是需要掌握的，下面就由小編分別為大家解釋一下。


首先說說柱狀圖，柱狀圖是最常見的圖表，適用場合是二維數據集，但只有一個維度需要比較。柱狀圖就是利用柱子的高度，反映數據的差異。肉眼對高度差異很敏感，辨識效果非常好。柱狀圖的局限在于只適用中小規模的數據集。


第二給大家說一說折線圖。折線圖適合二維的大數據集，尤其是那些趨勢比單個數據點更重要的場合。折線圖還適合多個二維數據集的比較。


然后給大家說說餅狀圖。首先需要提醒大家的是，餅圖是一種應該避免使用的圖表，這是因為肉眼對面積大小不敏感。我們如果使用餅狀圖的時候，可以使用柱狀圖進行代替，當然，如果是存在某一事物中的個體所占比例，那么就需要使用餅狀圖了。


接著給大家說說散點圖。散點圖適用于三維數據集，但其中只有兩維需要比較。當然，我們為了識別第三維，可以為每個點加上文字標示，或者不同顏色。這樣就能夠很容易的將不同維度的數據進行區分出來。


然后給大家說說氣泡圖，所謂氣泡圖就是散點圖的一種變體，通過每個點的面積大小，反映第三維。點的面積越大，就代表強度越大。因為用戶不善于判斷面積大小，所以氣泡圖只適用不要求精確辨識第三維的場合。如果為氣泡加上不同顏色，當然文字也是可以的。氣泡圖就可用來表達四維數據。

最后給大家說說雷達圖，雷達圖適用于多維數據，當然必須在四維以上，且每個維度必須可以排序。但是，它有一個局限，就是數據點最多6個，否則無法辨別，因此適用場合有限。需要注意的時候，用戶不熟悉雷達圖，解讀有困難。使用時盡量加上說明，減輕解讀負擔。


所以大家在進行數據展現的時候一定要注意好圖的選擇，越簡單的圖表，越容易理解，這樣可以快速易懂地理解數據。所以，請不要小看這些基本圖表，因為用戶最熟悉它們，只要是適用的場合，就應該考慮優先使用。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最后感謝大家的閱讀。


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