數據可視化階段。

數據可視化是一個熱門的概念，是分析師手中的優秀工具。好的可視化是會講故事的，它向我們揭示了數據背后的規律。

大家對可視化的使用認知或許來源于下面這張圖。雖然結構很清晰，但它更多針對Excel的圖表，不夠豐富。本文會結合數據分析師的使用場景展示更多的可視化案例。

為方便演示，文中絕大多數圖表為ECharts.js的范例。

了解可視化前，先知悉基礎概念。

維度

數據分析中經常會提及維度。維度是觀察數據的角度和對數據的描述。我們可以說地區是一種維度，這個維度包含上海北京這些城市。也可以認為銷售額是一個維度，里面有各類銷售數據。

維度可以用時間、數值表示，也可以用文本，文本常作為類別。數據分析的本質是各種維度的組合，我想了解和分析全國各地的銷售額，就需要將地區維度和銷售維度結合，如果想知道各個年份的變化，那么再加入時間維度。

說的再透徹點，Excel首行各字段就可以理解成維度。

互聯網行業的PV、UV、活躍數也能算作維度。

圖表的繪制依賴多個維度的組合。

維度類型和轉換

維度主要是三大類的數據結構：文本、時間、數值。地區的上海、北京就是文本維度（也可以稱為類別維度），銷售額度就是數值維度，時間更好理解了。不同圖表有維度使用限制。

數值維度可以通過其他維度加工計算得出，例如按地區維度，count出有多少是上海的，有多少是北京的。

維度可以互相轉換。比如年齡原本是數值型的維度，但是可以通過對年齡的劃分，將其分類為小孩、青年、老年三個年齡段，此時就轉換為文本維度。具體按照分析場景使用。

接下來介紹主要的可視化圖表。

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散點圖

散點圖在報表中不常用到，但是在數據分析中可以算出鏡率最高的。散點圖通過坐標軸，表示兩個變量之間的關系。繪制它依賴大量數據點的分布。

散點圖的優勢是揭示數據間的關系，發覺變量與變量之間的關聯。

散點圖需要兩個數值維度表示X軸、Y軸，下圖范例就是身高和體重兩個維度。

為了進行分析，該圖又引入性別維度，通過顏色來區分。

當我們想知道兩個指標互相之間有沒有關系，散點圖是最好的工具之一。因為它直觀。尤其是大數據量，散點圖會有更精準的結果。

后續的學習中，我們也會多次借用到散點圖，比如統計中的回歸分析，比如數據挖掘中的聚類。

折線圖

折線圖是觀察數據的趨勢，它和時間是好基友，當我們想要了解某一維度在時間上的規律或者趨勢時，就用折線圖吧。

折線圖一般使用時間維度作為X軸，數值維度作為Y軸。

柱形圖

柱形圖是分析師最常用到的圖表之一，常用于多個維度的比較和變化。

文本維度／時間維度通常作為X軸。數值型維度作為Y軸。柱形圖至少需要一個數值型維度。

下圖就是柱形圖的對比分析，通過顏色區分類別。當需要對比的維度過多，柱形圖是力不從心的。

柱形圖和折線圖在時間維度的分析中是可以互換的。但推薦使用折線圖，因為它對趨勢的變化表達更清晰。

柱形圖還有許多豐富的應用。例如堆積柱形圖，瀑布圖，橫向條形圖，橫軸正負圖等。

直方圖是柱形圖的特殊形式。它的數值坐標軸是連續的，專用于統計，表達的是數據分布情況。在統計學的內容會專門講解。

地理圖

一切和空間屬性有關的分析都可以用到地理圖。比如各地區銷量，或者某商業區域店鋪密集度等。

地理圖一定需要用到坐標維度。可以是經緯度、也可以是地域名稱（上海市、北京市）。坐標粒度即能細到具體某條街道，也能寬到世界各國范圍。

除了經緯度，地理圖的繪制離不開地圖數據，POI是很重要的要素。POI是“Point of Information”的縮寫，可以翻譯成信息點，每個POI包含四方面信息，名稱、類別、經度緯度、附近的酒店飯店商鋪等信息。借助POI，才能按地理維度展現數據。

餅圖

餅圖經常表示一組數據的占比。可以用扇面、圓環、或者多圓環嵌套。商務類的匯報中應用較多。

為了表示占比，拼圖需要數值維度。

餅圖是有缺陷的，它擅長表達某一占比較大的類別。但是不擅長對比。30%和35%在餅圖上憑肉眼是難以分辨出區別的。當類別過多，也不適宜在餅圖上表達。

對數據分析師來說，除了做報告，餅圖沒啥用。

雷達圖

也叫蛛網圖。可能男同胞們在游戲中看到它比較多。它在商務、財務領域應用較大，適合用在固定的框架內表達某種已知的結果。常見于經營狀況，財務健康程度。

比如我對企業財務進行分析，劃分出六大類：銷售、市場、研發、客服、技術、管理。通過雷達圖繪制出預算和實際開銷的維度對比，會很清晰。如下圖：

箱線圖

箱線圖一般人了解的不多，它能準確地反映數據維度的離散（最大數、最小數、中位數、四分數）情況。凡是離散的數據都適用箱線圖。

下圖就是箱線圖的典型應用。線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。

假如你是一位互聯網電商分析師，你想知道某商品每天的賣出情況：該商品被用戶最多購買了幾個，大部分用戶購買了幾個，用戶最少購買了幾個。箱線圖就能很清晰的表示出上面的幾個指標以及變化。

繪制箱線圖，新人需要了解統計的基礎概念：最大值，最小值，中位數，四分位數。這個會在后續講解。

熱力圖

以高亮形式展現數據。

最常見的例子就是用熱力圖表現道路交通狀況。老司機一眼就知道怎么開車了。

互聯網產品中，熱力圖可以用于網站／APP的用戶行為分析，將瀏覽、點擊、訪問頁面的操作以高亮的可視化形式表現。下圖就是用戶在Google搜索結果的點擊行為。

熱力圖需要位置信息，比如經緯度坐標，或者屏幕位置坐標。

關系圖

展現事物相關性和關聯性的圖表，比如社交關系鏈、品牌傳播、或者某種信息的流動。

有一條微博，現在想研究它的傳播鏈：它是經由哪幾個大V分享擴散開來，大V前又有誰分享過等，以此為基礎可以繪制出一幅發散的網狀圖，分析病毒營銷的過程。

關系圖依賴大量的數據，它本身沒有維度的概念。

矩形樹圖

上文說過，柱形圖不適合表達過多類目（比如上百）的數據，那應該怎么辦?矩形樹圖出現了。它直觀地以面積表示數值，以顏色表示類目。

下圖中各顏色系代表各個類目維度，類目維度下又有多個二級類目。如果用柱形圖表達，簡直是災難。用矩形樹圖則輕輕松松。

電子商務、產品銷售等涉及大量品類的分析，都可以用到矩形樹圖。

桑基圖 Sankey Diagram

比較冷門的圖表，它常表示信息的變化和流動狀態。

在我曾經寫過的教你讀懂活躍數據中，用桑基圖繪制了用戶活躍狀態的變化，這是用戶分層的可視化應用。

其實數據分析師經常接觸到桑基圖，只是不知道它的正式名字，它就是Google網站分析中的用戶行為和流量分析。用戶從哪里來，去了哪個頁面，在哪個頁面離開，最后停留在哪個頁面等。下圖就是桑基圖非常直觀的解釋。

這一塊內容，會在第六周結合用戶行為講解。

漏斗圖

大名鼎鼎的轉化率可視化，它適用在固定流程的轉化分析，你也可以認為它是桑基圖的簡化版。說實話，隨著個性化推薦和精準運營越來越多，漏斗轉化有它的局限性。

轉化率也可以用幾組數字表示，不一定做成漏斗圖。

除了上述可視化圖表，還有其他很多經典，例如詞云圖、氣泡圖、K線圖等。我們使用圖表，不只是為了好看，雖然好看的報告面向老板和合作方很有優勢。更多的是圍繞業務進行分析，得到我們想要的結果。

沒有最好的可視化圖表，只有更好的分析方法。

有些數據可視化，Excel就能完成，有些則必須借助第三方工具或者編程。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据可视化：经典图表大全的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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