8 最简洁有效的十二个可视化

大数据,从小笔记开始


在Wiley的Storytelling with Data: Chapter 2, Choosing an Effective Visual中说道,他用了150+数据可视化,结果发现用的最多的还是12个。

其中有一大类是线,点和图的组合。点的话就是散点图,线的话主要分为standard line graph和slopegraphy(见第五)。

1. 文字Simple text

当你没什么数据可以秀的时候,用文字(加大加粗)


2. 表格Table


3. 热点图Heatmap

就是表格的加强版,通过增添颜色的饱和度来显示数值的高低。

在Excel中可以通过条件格式(Conditional formatting)来设置。


4. 散点图Scatterplot

对于展现两个数据之间的关系很有用,也可以添加平均线或者趋势线(trend line在Tabluea中只需要右键就看一步生成)来进行进一步的分析。


5. 标准线图 Standard Line Graph

标准的线图可以做一种或多种数据的总览趋势。


也可以显示数值的范围,如图:


6. 倾斜图slopegraph

比较两个时间段或者来自不同数据的两点之增减比较,但同时有多组存在时,须标明重点的一组。


7. 最常见的长条图Bar Chart

最常见也不能忽视的图,最关键的一点,一定要看看XY轴的起点是否为零,否则会有误导(如果你想误导别人,也可以如此做)


8. 垂直长条图,其实也就是普通长条图。

宽度也要适宜,如图,最右比较合适:


9. 瀑布图Waterfall Chart

可以较好地展示出起点终点以及中间的增减变化。


10. 横条图Horizontal bar chart

很适合分类直方图Categorized Histogram,也可以将垂直条形图的XY轴对换,适合那些特别是名字很长的分类,并且一样适合一个或者多个数据:


11. 水平堆积条形图Stacked horizontal bar chart

因为有一个连续的基线作比较,适合做其他子部分的与全局的对比。


12. 区域图Area graph

作者说他会尝试避免使用改图,因为人对这个面积对应数值不是很敏感,通常用于对不同量级的数字进行视觉化。


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