数据可视化柱状图雷达图等六种基本图表的特点和适用场合
Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景
Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景统计图表是Excel数据分析中非常重要的工具，通过可视化的方式将数据呈现出来，能够更加直观地理解和分析数据。
本文将介绍Excel 数据分析中常用的统计图表类型及其应用场景。
一、折线图(Line Chart)折线图用于显示数据随时间或其他连续变量而变化的趋势。
它适用于分析数据的趋势、周期性变化、季节性变化等。
例如，假设需要分析某公司每月销售额的变化情况，可以使用折线图将每个月的销售额数据进行可视化展示，以便更好地了解销售额的趋势。
二、柱状图(Column Chart)柱状图用于比较不同类别的数据之间的差异。
它适用于展示不同类别的数据在同一维度上的比较情况。
例如，某公司的销售额需要与竞争对手进行比较，可以使用柱状图将两家公司的销售额数据进行对比，以便更好地了解两家公司之间的销售情况。
三、饼图(Pie Chart)饼图用于显示不同类别的数据在整体中的占比情况。
它适用于展示数据的相对比例和比例的变化。
例如，某公司的市场份额需要与其他竞争对手进行比较，可以使用饼图将各家公司的市场份额进行可视化展示，以便更好地了解每家公司在整体市场中的占比情况。
四、散点图(Scatter Chart)散点图用于显示两个变量之间的关系。
它适用于寻找变量之间的相关性、观察异常值等。
例如，某公司想要了解广告投入与销售额的关系，可以使用散点图将广告投入和销售额的数据进行可视化展示，以便更好地观察二者之间的关系。
五、雷达图(Radar Chart)雷达图用于比较多个变量在同一维度上的表现。
它适用于展示多个变量之间的对比情况。
例如，某公司的产品需要与其他竞争对手的产品进行比较，可以使用雷达图将各个产品的性能指标进行可视化展示，以便更好地了解各个产品之间的差异。
六、箱线图(Box Plot)箱线图用于展示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、离群值等。
它适用于分析数据的集中趋势、离散程度等。
报告中适用的图表类型及其使用场景
报告中适用的图表类型及其使用场景引言：在现代社会中，报告作为一种重要的交流和沟通工具，被广泛应用于各个领域。
而图表作为一种直观且易于理解的展示方式，在报告中扮演着重要的角色。
本文将介绍报告中常用的图表类型及其适用的使用场景，帮助读者在撰写报告时更好地选择和使用图表。
一、折线图折线图适用于展示随时间变化的数据趋势。
通过横轴表示时间，纵轴表示数据值，可以清晰地反映数据的增长与下降趋势。
在报告中，折线图常用于描绘销售额、股价走势、用户增长等情况。
它的优点在于能够直观地展示数据变化的趋势，同时具备跨时间对比和单一时间点的数据分析的能力。
二、柱状图柱状图适用于比较各个项目或多个时间点之间的数量关系。
通过柱状图，可以直观地看出各个项目或时间点之间的差异。
柱状图常用于展示销售额、市场份额、人口统计等数据。
其优点在于能够清晰地显示多个项目或时间点之间的差异，同时也容易比较不同项目或时间点之间的数量大小。
三、饼图饼图适用于展示一个总量中各个部分的比例关系。
通过饼图，可以直观地看到各个部分在总量中的占比。
饼图常用于展示市场份额、人口比例、资源分配等情况。
饼图的优点在于能够直观地展示各部分相对于整体的比例，同时也能够突出某一部分的重要性。
四、雷达图雷达图适用于展示多个方面指标之间的比较。
通过雷达图，可以直观地看出各个指标之间的优劣关系。
雷达图常用于展示产品的多个属性评价、企业绩效评估等情况。
雷达图的优点在于能够清晰地显示多个指标之间的比较结果，同时还可以突出某一指标的重要性。
五、散点图散点图适用于展示两个变量之间的关系。
通过散点图，可以观察到两个变量之间的趋势、相关性以及离群点。
散点图常用于展示销售额与广告投入之间的关系、用户评价与产品质量之间的关系等。
散点图的优点在于能够清晰地表示两个变量之间的关系，同时还能够识别异常值。
六、热力图热力图适用于展示数据在地理或空间维度上的分布情况。
通过颜色的深浅与数值的大小来表示数据的密度或强度。
推荐报告中的图表和数据可视化方式
推荐报告中的图表和数据可视化方式引言：对于企业、机构及个人来说，推荐报告是一种非常重要的信息传递方式。
但是，仅仅依靠文字来传达信息往往效果不佳，因此图表和数据可视化成为推荐报告中不可或缺的一部分。
本文将从以下六个方面展开详细论述推荐报告中的图表和数据可视化方式，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图以及热图。
一、折线图折线图是一种非常常见的数据可视化方式，适用于呈现数据的趋势变化。
通过将数据点用线连接起来，可以清晰地展示数据的变化情况。
在推荐报告中，可以利用折线图来展示销售额的变化、用户增长趋势等数据。
此外，通过调整折线图的颜色、线的粗细等参数，可以进一步增强信息的表达。
二、柱状图柱状图是一种常见的图表形式，适用于比较不同类别数据之间的差异。
在推荐报告中，可以利用柱状图来展示不同产品的销售情况、各地区的市场份额等信息。
柱状图的直观性能够帮助读者迅速理解数据的差异，并作出相应的决策。
三、饼图饼图是一种常见的图表形式，适用于展示不同类别数据在整体中的比例。
在推荐报告中，可以利用饼图来展示不同产品的市场份额、不同部门的人员占比等数据。
饼图的形状类似于一个圆饼，通过将圆饼分割成不同的区块，可以直观地表现不同类别数据之间的比例关系。
四、散点图散点图是一种用于展示变量之间关系的图表形式。
在推荐报告中，可以利用散点图来展示销售额与广告投入之间的关系、用户满意度与产品质量之间的关系等。
散点图通过将变量的取值以点的形式呈现，同时可以通过调整点的大小、颜色等参数来表达更多的信息，从而更加直观地展示变量之间的关系。
五、雷达图雷达图是一种用于展示多变量之间关系的图表形式。
在推荐报告中，可以利用雷达图来展示不同产品在多个指标上的得分情况、不同竞争对手在市场份额、产品质量等方面的表现等。
雷达图通过将多个变量的取值在一个平面上呈现出来，可以直观地展示多变量之间的关系，帮助读者了解不同变量之间的差异。
六、热图热图是一种通过色彩来呈现数据分布的图表形式。
数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和
数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014-11-30数据挖掘与数据分析“数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。
图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。
用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。
本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。
序言进入正题之前，先纠正一种误解。
有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。
但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？所以，请不要小看这些基本图表。
因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。
一、柱状图（Bar Chart）柱状图是最常见的图表，也最容易解读。
它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。
年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。
柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。
肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。
柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。
如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。
二、折线图（Line Chart）数据折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
它还适合多个二维数据集的比较。
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度，地表平均气温）的折线图。
报告中使用的不同类型图表的选择与应用
报告中使用的不同类型图表的选择与应用在进行各类报告的撰写与呈现过程中，我们时常用到图表来展示数据和统计结果。
不同类型的图表具有不同的表达方式和传达信息的效果。
正确选择和应用不同类型的图表对于报告的清晰度和可读性具有至关重要的作用。
本文将从以下六个方面进行详细论述，即：折线图的应用、柱状图的选择、饼图的使用、散点图的展示、雷达图的表达、地图的呈现。
一、折线图的应用折线图是展示数据随时间变化的最常用的图表类型之一。
它通过将数据点连接起来，形成一条或多条线段，用来显示数据的趋势和关系。
折线图适合展示时间序列数据的变化趋势以及不同变量之间的对比。
例如，在一个销售报告中，可以用折线图来展示各产品销售额随时间的变化趋势，进而分析不同产品的市场表现。
二、柱状图的选择柱状图适用于展示各个项目或类别之间的比较情况。
它通过不同长度的竖直柱状来表示不同项目的数值大小，直观清晰。
柱状图常用于展示不同地区或不同时间段的数据比较。
例如，在一个市场调研报告中，可以用柱状图来比较不同产品在不同地区的销售量，进一步研究市场发展趋势。
三、饼图的使用饼图可以很好地展示不同项目在总体中所占的比例关系。
通过将整个饼图分割为多个扇形区域，每个扇形区域的角度比例表示各项目占总体的比重。
饼图适合展示相对比例和比较百分比的情况。
例如，在一个调查报告中，可以用饼图来展示不同年龄段的人口占比，进一步分析不同年龄段人口结构。
四、散点图的展示散点图常用于探究变量之间的关系，并用于寻找变量之间的模式和趋势。
散点图的每个数据点表示两个变量之间的一个观测值，在坐标轴上形成多个散点。
通过观察散点的分布状态，可以初步判断变量之间的相关性。
例如，在一个医疗研究报告中，可以用散点图来展示患者的身高和体重之间的关系，以研究是否存在身高与体重之间的相关性。
五、雷达图的表达雷达图是一种多变量比较的有效工具，可以展示多个变量在同一坐标轴上的相对大小。
雷达图的每个变量通过一条线来表示，在同一坐标轴上形成多边形。
常见的数据图表有哪些
常见的数据图表有哪些常见的数据图表有：柱状图、饼状图、折线图、散点图，雷达图，数据分析图表。
1、柱状图：用于做比较。
柱状图是最基础的一种图表，通过柱子来表现数据的高度，进而比较不同数据之间的差异，一眼可以看到数据量的大小对比，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。
但柱状图并不是万能的，需要基于某一个主题比较数据量的变化，比如不同月份的新增用户，不同渠道的新增用户，但如果将活跃用户、留存用户、新增用户这三个维度放在一张柱状图里比较，就没有太大意义。
2、折线图：看数据变化的趋势。
折线图一般基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。
折线图可以将不同纬度的数据放在一起比较，比如新增用户、活跃用户、流失用户三条用户变化曲线放在一起，就可以观察三者之间的彼此影响，例如新增用户量大时有没有对活跃用户带来提升，流失情况是否严重，进而得出活动效果的综合评价。
3、饼状图：用来看各部分的占比。
饼状图和柱状图在应用上有一定的重合，例如不同渠道带来的新增用户量，饼状图和柱状图都可以表现，但饼状图看的是单一渠道转化用户的占比，柱状图更容易发现不同渠道转化用户的差距。
饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比，例如活跃用户在整体用户中的占比，但如果用多个单体因素做饼状图，可能导致数据特征不明显。
4、散点图：用于2维数据的比较。
散点图可以用于3维数据的表现，同时可以进行2维数据的比较。
例如将不同活动带来的新增用户和留存用户进行比较时，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，而点则表示不同的活动主题。
从而可以看出不同活动主题的用户转化和留存情况，一般我们将数据大的维度作为纵轴，更有利于屏幕的展示。
5、气泡图：用户3维数据的比较。
气泡图是对散点图的升级，通过散点图中点的大小来表现第三维数据，例如将上文案例中，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，点为活动主题，而点的大小为活跃用户数量，活跃用户越高的活动点越大，可以看出不同活动在新增、留存和活跃3个维度的数据差异。
数据可视化方法及注意事项
数据可视化方法及注意事项使用图表和符号来展示数据的变化趋势和重要信息是一个有效的可视化方法。
以下是一些常见的方法：1.折线图：用于展示连续的数据系列，可以很好地显示出数据随时间或其他变量的变化趋势。
2.柱状图：适用于比较不同类别的数据，可以清晰地显示出每一类别的数据量或者数据点。
3.饼图：适用于表示整体和部分的关系，特别适合展示占比信息。
但是要注意避免过多的扇区，以免混淆。
4.散点图：用于展示两个变量之间的关系。
通过观察散点图的分布和趋势，可以推断出两个变量之间的关联。
5.热力图：是一种特殊的散点图，通过颜色的深浅来表示数值的大小，常用于表示二维数据的分布和中心趋势。
6.雷达图：适用于比较多个变量的数据，将多维数据以二维的形式展示出来。
7.量纲和无量纲指标：对于数值型数据，可以使用平均数、中位数、众数、方差等量纲指标来描述数据的中心趋势和离散程度；对于类别数据，可以通过频数、比例等无量纲指标来描述数据的分布情况。
8.箱线图：用于展示数据的分布情况，包括数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数等。
9.控制图：用于监控过程是否处于控制状态，通过判断数据的分布是否在控制限内来评估过程是否受控。
10.趋势线和预测模型：在展示时间序列数据时，可以使用趋势线来预测未来的走势，并使用预测模型来预测未来的数值。
以上是常见的数据可视化方法，具体使用哪种方法取决于数据的性质和要传达的信息。
在使用图表和符号时，要注意以下几点：保持图表和符号的简洁明了，避免过多的信息和装饰。
●选择合适的颜色和标记，以便于区分不同的数据系列或类别。
●尽量使用标准化的符号和颜色，以便于读者快速理解和比较。
●在制作图表时，要考虑到读者的背景和需求，使图表易于理解和接受。
数据可视化中的表类型选择指南
数据可视化中的表类型选择指南数据可视化是现代数据分析和展示的重要工具之一，它能够将庞大的数据转化为直观、易于理解的图表和图形。
而在进行数据可视化时，选择适合的表类型是至关重要的，它会影响到数据传达的效果和观众的理解。
本文将为您介绍数据可视化中常用的表类型，并提供选择指南，帮助您在数据可视化项目中做出明智的决策。
一、柱状图（Bar Chart）柱状图是最常见的数据可视化表类型之一。
它用于比较不同类别的数据，将数据以长方形柱子的形式展示出来。
柱状图适合用于展示离散的数据，比如不同产品的销售额或不同城市的人口数量。
您可以选择垂直或水平的柱状图，具体取决于数据的呈现方式和可读性要求。
二、折线图（Line Chart）折线图常用于展示数据随时间变化的趋势。
它通过将数据点连接起来形成一条折线，清楚地展示出数据的趋势和波动。
折线图适合于展示连续的数据，比如股票价格的变化或气温的波动。
使用折线图可以使观众更好地理解数据的变化趋势，并更准确地预测未来的发展。
三、散点图（Scatter Plot）散点图用于展示两个变量之间的关系。
它通过在平面上绘制出多个数据点，其中横轴代表一个变量，纵轴代表另一个变量。
散点图适合用于探索数据之间的相关性和趋势。
例如，您可以使用散点图来展示身高与体重之间的关系，以及收入与教育程度之间的关系。
通过观察散点图，您可以发现数据之间的关联关系，帮助您做出相应的决策。
四、饼图（Pie Chart）饼图适用于展示数据的相对比例和构成。
它通过将数据分割成不同大小的扇形区域，表示不同类别的数据占据整体的比例。
饼图常用于展示销售份额、人口组成和资源分配等方面。
然而，饼图在表示大量数据时可能不够清晰明了，因此在选择时需要考虑数据的复杂性和可读性。
五、热力图（Heatmap）热力图用颜色的变化来展示数据的密度和分布情况。
它可以同时展示两个变量之间的关系和随时间的变化。
热力图常用于展示地理数据、生物数据、金融数据等多维数据。
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数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014-11-30数据挖掘与数据分析
“数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。
图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。
用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。
本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。
序言
进入正题之前，先纠正一种误解。
有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。
但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？
所以，请不要小看这些基本图表。
因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。
一、柱状图（Bar Chart）
柱状图是最常见的图表，也最容易解读。
它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。
年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。
柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。
肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。
柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。
如果遇到X 轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。
二、折线图（Line Chart）数据
折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
它还适合多个二维数据集的比较。
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度，地表平均气温）的折线图。
三、饼图（Pie Chart）
饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。
上图中，左侧饼图的五个色块的面积排序，不容易看出来。
换成柱状图，就容易多了。
一般情况下，总是应该用柱状图替代饼图。
但是有一个例外，就是反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
上图是各国的医疗支出与预期寿命，三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命，只有后两个维度需要比较。
为了识别第三维，可以为每个点加上文字标示，或者不同颜色。
五、气泡图（Bubble Chart）
气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维。
上图是卡特里娜飓风的路径，三个维度分别为经度、纬度、强度。
点的面积越大，就代表强度越大。
因为用户不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。
如果为气泡加上不同颜色（或文字标签），气泡图就可用来表达四维数据。
比如下图就是通过颜色，表示每个点的风力等级。
六、雷达图（Radar Chart）
雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序（国籍就不可以排序）。
但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。
下面是迈阿密热火队首发的五名篮球选手的数据。
除了姓名，每个数据点有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断、封盖。
画成雷达图，就是下面这样。
面积越大的数据点，就表示越重要。
很显然，勒布朗·詹姆斯（红色区域）是热火队最重要的选手。
需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。
使用时尽量加上说明，减轻解读负担。
作者：阮一峰
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