数据可视化：你想知道的经典图表全在这

数据可视化：你想知道的经典图表全在这

作者：秦路 微信公众号：秦路（ID：tracykanc）

Excel 的课程告一段落，今天开始第二周的内容，数据可视化阶段。

数据可视化是一个热门的概念，是分析师手中的优秀工具。好的可视化是会讲故事的，它向我们揭示了数据背后的规律。

为方便演示，文中绝大多数视图为 ECharts.js 的范例。了解可视化前，先知悉基础概念。

维度

数据分析中经常会提及维度。维度是观察数据的角度和对数据的描述。我们可以说地区是一种维度，这个维度包含上海北京这些城市。也可以认为销售额是一个维度，里面有各类销售数据。

维度可以用时间、数值表示，也可以用文本，文本常作为类别。数据分析的本质是各种维度的组合，我想了解和分析全国各地的销售额，就需要将地区维度和销售维度结合，如果想知道各个年份的变化，那么再加入时间维度。

说的再透彻点，Excel 首行各字段就可以理解成维度。互联网行业的 PV、UV、活跃数也能算作维度。

图表的绘制依赖多个维度的组合。

维度类型和转换

维度主要是三大类的数据结构：文本、时间、数值。地区的上海、北京就是文本维度（也可以称为类别维度），销售额度就是数值维度，时间更好理解了。不同图表有维度使用限制。

数值维度可以通过其他维度加工计算得出，例如按地区维度，count 出有多少是上海的，有多少是北京的。

维度可以互相转换。比如年龄原本是数值型的维度，但是可以通过对年龄的划分，将其分类为小孩、青年、老年三个年龄段，此时就转换为文本维度。具体按照分析场景使用。

接下来介绍主要的可视化图表。

散点图

散点图在报表中不常用到，但是在数据分析中可以算出镜率最高的。散点图通过坐标轴，表示两个变量之间的关系。绘制它依赖大量数据点的分布。

散点图的优势是揭示数据间的关系，发觉变量与变量之间的关联。

散点图需要两个数值维度表示 X 轴、Y 轴，下图范例就是身高和体重两个维度。

为了进行分析，该图又引入性别维度，通过颜色来区分。

当我们想知道两个指标互相之间有没有关系，散点图是最好的工具之一。因为它直观。尤其是大数据量，散点图会有更精准的结果。

后续的学习中，我们也会多次借用到散点图，比如统计中的回归分析，比如数据挖掘中的聚类。、

折线图

折线图是观察数据的趋势，它和时间是好基友，当我们想要了解某一维度在时间上的规律或者趋势时，就用折线图吧。

折线图一般使用时间维度作为 X 轴，数值维度作为 Y 轴。

柱形图

柱形图是分析师最常用到的图表之一，常用于多个维度的比较和变化。

文本维度／时间维度通常作为 X 轴。数值型维度作为 Y 轴。柱形图至少需要一个数值型维度。

下图就是柱形图的对比分析，通过颜色区分类别。当需要对比的维度过多，柱形图是力不从心的。

直方图是柱形图的特殊形式。它的数值坐标轴是连续的，专用于统计，表达的是数据分布情况。在统计学的内容会专门讲解。

地理图

一切和空间属性有关的分析都可以用到地理图。比如各地区销量，或者某商业区域店铺密集度等。

除了经纬度，地理图的绘制离不开地图数据，POI 是很重要的要素。POI 是Point of Information的缩写，可以翻译成信息点，每个 POI 包含四方面信息，名称、类别、经度纬度、附近的酒店饭店商铺等信息。借助 POI， 才能按地理维度展现数据。

饼图

饼图经常表示一组数据的占比。可以用扇面、圆环、或者多圆环嵌套。商务类的汇报中应用较多。为了表示占比，拼图需要数值维度。

饼图是有缺陷的，它擅长表达某一占比较大的类别。但是不擅长对比。30%和 35%在饼图上凭肉眼是难以分辨出区别的。当类别过多，也不适宜在饼图上表达。

对数据分析师来说，除了做报告，饼图没啥用。

雷达图

也叫蛛网图。可能男同胞们在游戏中看到它比较多。它在商务、财务领域应用较大，适合用在固定的框架内表达某种已知的结果。常见于经营状况，财务健康程度。

比如我对企业财务进行分析，划分出六大类：销售、市场、研发、客服、技术、管理。通过雷达图绘制出预算和实际开销的维度对比，会很清晰。如下图：

箱线图

箱线图一般人了解的不多，它能准确地反映数据维度的离散（最大数、最小数、中位数、四分数）情况。凡是离散的数据都适用箱线图。

下图就是箱线图的典型应用。线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱的上下两端表示这组数据中排在前 25%位置和 75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。

假如你是一位互联网电商分析师，你想知道某商品每天的卖出情况：该商品被用户最多购买了几个，大部分用户购买了几个，用户最少购买了几个。箱线图就能很清晰的表示出上面的几个指标以及变化。

绘制箱线图，新人需要了解统计的基础概念：最大值，最小值，中位数，四分位数。这个会在后续讲解。

热力图

以高亮形式展现数据。

最常见的例子就是用热力图表现道路交通状况。老司机一眼就知道怎么开车了。

互联网产品中，热力图可以用于网站／APP 的用户行为分析，将浏览、点击、访问页面的操作以高亮的可视化形式表现。下图就是用户在 Google 搜索结果的点击行为。

热力图需要位置信息，比如经纬度坐标，或者屏幕位置坐标。

关系图

展现事物相关性和关联性的图表，比如社交关系链、品牌传播、或者某种信息的流动。

有一条微博，现在想研究它的传播链：它是经由哪几个大 V 分享扩散开来，大 V 前又有谁分享过等，以此为基础可以绘制出一幅发散的网状图，分析病毒营销的过程。

关系图依赖大量的数据，它本身没有维度的概念。

矩形树图

上文说过，柱形图不适合表达过多类目（比如上百）的数据，那应该怎么办?矩形树图出现了。它直观地以面积表示数值，以颜色表示类目。

下图中各颜色系代表各个类目维度，类目维度下又有多个二级类目。如果用柱形图表达，简直是灾难。用矩形树图则轻轻松松。

电子商务、产品销售等涉及大量品类的分析，都可以用到矩形树图。

桑基图

比较冷门的图表，它常表示信息的变化和流动状态。

在我曾经写过的一篇文章《读懂活跃数据》中，用桑基图绘制了用户活跃状态的变化，这是用户分层的可视化应用。

其实数据分析师经常接触到桑基图，只是不知道它的正式名字，它就是 Google 网站分析中的用户行为和流量分析。用户从哪里来，去了哪个页面，在哪个页面离开，最后停留在哪个页面等。下图就是桑基图非常直观的解释。

漏斗图

大名鼎鼎的转化率可视化，它适用在固定流程的转化分析，你也可以认为它是桑基图的简化版。说实话，随着个性化推荐和精准运营越来越多，漏斗转化有它的局限性。

转化率也可以用几组数字表示，不一定做成漏斗图。

除了上述可视化图表，还有其他很多经典，例如词云图、气泡图、K 线图等。也欢迎大家留言提供更好的图表。我们使用图表，不只是为了好看，虽然好看的报告面向老板和合作方很有优势。更多的是围绕业务进行分析，得到我们想要的结果。

没有最好的可视化图表，只有更好的分析方法。

有些数据可视化，Excel 就能完成，有些则必须借助第三方工具或者编程。下一篇文章我会挑选部分图表教大家如何 Excel 绘制。