前言:
现时小伙伴们对“统计图的优点和缺点”可能比较着重,兄弟们都需要知道一些“统计图的优点和缺点”的相关知识。那么小编同时在网络上汇集了一些关于“统计图的优点和缺点””的相关知识,希望小伙伴们能喜欢,小伙伴们一起来了解一下吧!可视化不是单纯的数据展示,其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。数据与合适的图形结合,不仅能够让复杂的统计数字简单化、形象化,还能给读者一种视觉的享受。
今天,就让我们根据数据分析软件亿信ABI来解读一下各类统计图的使用场景以及优缺点。希望掌握这11种可视化图表,能够快速提升和巩固你的数据可视化展示,一起来看看吧!
1、 柱状图
适用场景:以柱子的高度用来比较两个或以上数值之间的差异。
优点:人眼对高度较敏感,直观各组数据差异性,强调个体与个体之间的比较。
局限:分类过多则无法展示数据特点。
相似图表:
系列堆积图:系列堆积起来可以更直观看到总数和各系列分布情况。
多系列柱状图:将一个维度多个指标进行比较。
百分比堆积柱状图:适合展示同类别的每个变量占比和分布情况。
2、 饼图
适用场景:展示数据分布情况,比如:某一时期各个行业的销售占比。
优点: 直观显示各项占总体的占比,分布情况,强调整体与个体间的比较。
局限:分类过多,则扇形越小,无法展现图表。
相似图表:
· 嵌套圈饼图:用于一个指标在不同维度的占比。
· 跑道图:看到占比的同时,可以直观看到指标在当前维度下的排名情况。
· 而圈饼图和南丁格尔图,只是普通饼图的不同表现形式。
3、 条形图
适用场景:根据数量的多少绘成不同的直条,通过直条中清楚的看出各省的生产值差异。
局限:分类过多则无法展示数据特点。
相似图表:
· 堆积条形图:比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
· 交错正负轴标签:数据有正有负,将坐标轴标签分别放在坐标轴两边。比如盈亏情况、人员增减情况。
· 双向柱状图:比较同类别的正反向数值差异。比如男女占比。
4、 线状图
适用场景:以线条来动态展示各个时间段的数值,通过折线的趋势变化,反映出销售额变化情况。
优点: 直观反映数据变化趋势
局限:无序的类别无法展示数据特点。
相似图表:
· 阶梯线图:线在数据点之间形成一系列步骤。
· 折点曲线和平滑曲线图,只是折线样式不同,用来展示数据趋势。
5、 面积图
适用场景:面积图除了可以像折线图一样表达变化趋势,还可以通过层叠的阴影面积反映差距变化。
优点:颜色的填充可以更好的突出趋势信息。
相似图表:
· 数据监控面积图:用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线,展示的是部分与整体的关系。比如服务器CPU、内存等监控场景。
· 横向面积图:用横向面积来展示趋势信息。只是与竖向面积图的不同展现样式。
6、 地图
适用场景:地图是用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。
局限:数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区,容易造成用户对数据的误解。
相似图表:
· 流向图:展现运动轨迹。比如人员迁移、飞机航线等。
· 渲染图:一个指标在地图上用颜色来展现,比如天气、人口、收入等。
· 标点图:用描点展现数据在区域的分布情况。与渲染图用途类似。
· Gis渲染图:集成Gis地图,在地图上着色从而实现预警的一种方式。
· Gis统计图:地图与其他统计图的组合,表现该指标在另一维度的分布情况。
7、 雷达图
适用场景:了解同类别的不同属性的综合情况,以及比较不同类别的相同属性差异。
局限:分类过多或变量过多,会比较混乱。
相似图形:
圆形雷达图和多边形雷达图只是表现形式不一样。
8、 气泡图
适用场景:通过气泡图,可以清晰的看出各产品在市场占有率的大小。
优点: 直观反映数据集中情况,对离散数据线性回归等曲线预测性的拟合辅助作用
局限:数据量小的时候会比较混乱。
相似图表:
· 散点气泡图:用于展示一个维度在2个变量之间关系,比如男女身高体重情况。
· 螺旋气泡图:一个维度按大小排列,比如收入情况。
9、 仪表图
适用场景:展现指标并分等级,用于数据预警。应用于经营数据分析、财务指标跟踪和绩效考核等方面。
局限:只适合展现数据的累计情况,不适用于数据的分布特征等。
相似图形:
· html5占比:重点关注一个指标的当前占比情况。
· flash柱:作用同仪表盘,只是外形上有所区别。
10、 组合图
集柱状图和线状图优势于一身,更加清晰展示数据之间的差异与变化趋势。
11、 高级统计图
除了基础统计图,亿信ABI中还拥有各种高级统计图,总有一款适合你。
亿信ABI是一款融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的全能型数据分析平台。其内置百余种统计图,每种统计图都适用于各种不同的场景,善于选择合适的统计图能够更好的展示数据。而且在ABI中,可以通过设计与搭配,可以衍生出成千上万种炫酷的可视化效果,让数据更加生动!
标签: #统计图的优点和缺点