如何成为数据分析师系列（一）：可视化图表初阶

柱形图小结

1. 核心是对比，柱形图的目的是将对比信息放大，直观呈现出来;
2. 由于直观，柱形图适合做结论的表达;
3. 柱形图一般不用在时间维度的变化;
4. 柱形图的数据系列和点不宜过多，否则建议改变图表形式;
5. 柱形之间的宽度尽量小于柱形本身的宽度。

3. 散点图“家族”

散点图的核心思想是 研究

研究型图表，适合用于发现变量间的关系与规律，不适合用于清晰表达信息的场景

基础散点图

基础散点图观察两个指标的关系

气泡图

在基础散点图上添加一个维度：用气泡大小表示新的一个维度

下图中，气泡大小表示配送费用

基于散点图的分类矩阵

分类运营，精准运营是现代化运营的一个重要课题，通过分类矩阵进行分类是一个有效手段

• 难点1: 构建指标可用于分类的横纵坐标轴指标，这需要很强的业务认识
• 难点2: 确定指标的分界点，同样需要足够的业务判断能力

散点图小结

1. 散点图作为研究型图表，经常在数据分析前期被使用，在报告中很少见;
2. 散点图不够直观，大多时候不能直接表达结论;
3. 散点图对于业务敏感度和数据意识要求较高;
4. 散点图只是入门的钥匙，发现规律只是分析的切入口。

4. 饼图“家族”

饼图的核心思想是 分解

基础饼图

技巧：将需要突出显示的部分，置于左上角，顺时针方向

旭日图

旭日图在基础饼图上可表达更多层次的分解关系，如下图：有季度分解、月度分解、再到每周，且每个维度之间可兼容包含

饼图小结

1. 一般来说，数值最大的部分排在最前面，也就是12点钟方向顺时针;
2. 饼图的细分项不宜过多，一般不超过8项;
3. 不要制作三维的饼图，不直观;
4. 切忌将饼图拉得过开，若要突出某一块，可单独将其拉开。

其实，个人觉得饼图在实际场景中应当尽可能少的使用(因人眼对面积大小不敏感)，而且对指标的分解柱形图同样能胜任，且远远清晰于饼图。

当且仅当，用于反应单个模块占整体比重时，适合用饼图，如下图：

如何成为数据分析师系列(二)：可视化图表进阶

【编辑推荐】

1. 从睫毛膏到太空垃圾，2018年度最佳数据可视化作品都在这了！
2. Python数据可视化的四种简易方法
3. Python数据可视化：Python大佬有哪些？
4. 高手总结的15个技巧，让你轻松玩转数据可视化！
5. Python数据可视化：浅谈数据分析岗

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!