十大数据可视化类型：如何选择合适的？

数据可视化是必不可少的东西之一，这是毫无疑问的。 每天都有数十亿数据被创建、共享和分析，作为一家公司，您有大量数据需要处理。 详细了解数据可视化的基础知识。

为了处理您的大数据，您将需要使用数据可视化类型来可视化您的数据。 那么有哪些顶级数据可视化类型可用呢？

好吧，在这篇文章中，我将只回答这个问题。 所以让我们直接进入主题，不要浪费太多时间：

什么是数据可视化？

数据可视化只是指用于通过视觉表示与来自数据的见解进行交流的技术。 为了简化事情，您可以说数据可视化将数据可视化。 所以我们很容易理解。 一个人必须掌握不同的数据可视化工具才能变得有效。

数据可视化的主要目标是将大型数据集放入可视化图形中。 这是数据科学的重要步骤之一。 此外，这是一种跟踪不同数据点的简单方法。

无论您是否希望跟踪网站指标、销售团队绩效、营销活动、产品采用率或任何其他内容。 数据可视化将帮助您。 要了解有关数据科学中的数据可视化和其他可视化表示的更多信息，请查看我们来自公认大学的数据科学认证。

要寻找的 10 种数据可视化类型

1. 柱形图

柱形图是您可以尝试的常见数据可视化工具类型之一。 如您所知，我们在小学就被教过如何制作柱形图。 由于它们易于理解，耗时较少，并且显示了不同数据集之间的比较。 您可以使用柱形图来跟踪一段时间内的数据集。

柱形图通常包括数据标签以及水平 (X) 轴，在垂直 (Y) 轴上显示测量指标或值，也称为图表的左侧。 Y 轴通常从 0 开始，一直到您正在跟踪的最大测量值。

这种数据可视化类型可用于跟踪每月销售数据、每个登录页面的收入、类似的测量等。

2.折线图

接下来是折线图。 它是一种流行的标准图表类型，可以立即识别。 折线图通常用于显示随时间发生的趋势、进度或变化。

当您的数据是连续的而不是充满开始和停止时，它的效果最好。 此外，就像柱形图一样，数据标签放置在 X 轴上的折线图上，而测量值位于 Y 轴上。 但是，您应该使用实线来避免绘制超过四条线。

3. 条形图

您也可以尝试使用条形图。 条形图和柱形图的使用方式相同。 但是，柱形图会限制您的标签和比较空间。 因此，使用条形图总是一个好主意。

当您使用较长的标签、显示负数或比较 10 或超过 10 个项目时，您应该使用条形图。 在这些情况下，您的数据标签将沿 Y 轴移动，而测量值沿 X 轴移动。

此外，条形图使我们可以轻松一目了然地比较不同组之间的数据集。 该图仅表示一个轴上的类别，然后在另一个轴上创建一个离散值。 这里的目标是显示两个轴之间的关系，并且条形图还可以显示数据随时间的显着变化。

此外，它是比较不同组之间的项目的有效方法。 条形图显示了四年内每季度的数字比较。

4.堆积条形图

如果您要比较许多不同的项目，那么堆叠条形图是您的最佳选择。 当您希望跟踪每个数据集的单独增长时，它是最佳方式。 以及整个集团的成长。

堆积条形图是一种图表，它使用条形来显示数据类别之间的比较。 但它也为您提供了分解和比较整体部分的能力。 图表中的每个条形代表一个整体，条形中的段代表整体的不同部分或类别。

5. 双轴图

大多数情况下，数据可视化图表使用单个 y 轴或 x 轴。 但是双轴图表或多轴图表使用两个轴来快速说明具有不同量级和测量尺度的两个变量之间的关系。

当您合并多个图表并添加第二个 y 轴进行比较时，您应该使用双轴图表。 使用这种类型，您将能够轻松地看到两个具有非常不同尺度的变量。 此外，在同一个图表中查看它们比在两个图表之间翻转要容易得多。

6.饼图

毫无疑问，饼图是最常见的数据可视化类型之一。 几乎我们所有人都听说过它。 饼图通常代表一个静态数字，并分为构成其部分的类别。

此外，当您使用饼图时，通常会以百分比表示数字量。 在很多情况下，您可以使用饼图。 比如市场份额、营销支出、客户人口统计、客户设备使用情况、在线流量来源等。

此外，您希望您的饼图在幻灯片之间具有多重差异。 因此，最好限制您希望可视化的类别数量。

当您有分类数据时，您可以使用饼图。 在这种情况下，每个饼图切片可以代表不同的类别。 此外，您可以使用它来比较企业内的增长领域，例如营业额、利润和曝光率。

7. Mekko 图表

Mekko 图表也是您几乎不熟悉的不常见的数据可视化类型之一。 如果您属于数据分析行业，您可能只知道它。 mekko 图表具有与堆叠条形图类似的布局。

但是，它有一个主要的例外。 X 轴不是跟踪时间进度，而是测量数据集的另一个维度。 在 Mekko 图表的帮助下，您将能够轻松地比较每个值的值、度量和组成。 此外，您将能够同时分析数据分布。

总体而言，Mekko 图表是回答各种市场概览问题的好方法。 例如，如果您想了解谁拥有最有价值的特许经营权，那么 mekko 图表是展示它的最佳方式之一。

8. 散点图

散点图或散点图或散点图通常使用点来表示两个不同数值变量的值。 水平和垂直轴上每个点的位置仅表示单个数据点的值。 散点图主要用于观察不同变量之间的关系。

散点图中的点仅表示单个数据点的值。 它还代表了将数据作为一个整体时的模式。 此外，相关关系的识别在散点图中很常见。

9. 气泡图

就像散点图一样，气泡图也能够显示关系和分布。 在这些变体中，您将不得不用气泡替换数据点。 此外，气泡图是一种多变量图，它是散点图和比例面积图之间的交叉。 此外，与散点图一样，气泡图使用笛卡尔坐标系沿网格绘制点，其中 X 和 Y 轴是单独的变量。

但与散点图不同的是，每个点都被分配了一个标签或类别。 此外，每个绘图点通过其圆的面积代表第三个变量。 气泡图通常用于比较和显示分类圆圈之间的关系。 此外，您可以使用它来分析模式/相关性。

10. 子弹图

最后，我有一个子弹图。 它也是常用的数据可视化类型之一。 如果您的团队正在朝着一个目标努力，那么子弹图可以帮助您直观地跟踪您的进度。 它具有与条形图类似的布局。 项目符号图通常用于显示性能数据，项目符号图的功能类似于条形图。

但它们伴随着额外的视觉元素。 它是作为仪表板仪表的替代品而开发的。 这是因为它们通常不会显示足够的信息。

此外，使用这种数据可视化类型，您将能够显示和隐藏轴分割值、自定义轴限制、自定义刻度线和值。 此外，您可以自定义情节化妆品，绘制圆形，半圆形范围栏。 另外，您甚至可以自定义范围变量的颜色。 总体而言，您可以在没有足够空间用于其他类型的仪表或小部件的情况下使用项目符号图。

实施数据可视化工具的五个基本理由

既然您了解了不同的数据可视化类型，并且知道何时使用哪种数据可视化类型。 是时候讨论为什么数据可视化很重要以及为什么应该使用它了。 这将帮助您清楚地了解何时使用数据可视化以及哪种数据可视化类型最适合您的公司。

1. 比较值

作为数据分析师，您将看到相当多的数据集。 当您想比较这些集合之间的差异和相似之处时，图表是一个不错的选择。 它们会快速为您提供特定游戏的高值和低值，以便您注意到显着差异、差距和其他趋势。

此外，如果您希望创建比较图表，那么您可以使用以下一些常见的数据可视化类型：

• 子弹图
• 饼形图
• 梅科图
• 条状图
• 散点图
• 线形图

这些可视化技术中的任何一种都可以让您扫描大量数据并为您创建信息模式，这将有助于您的业务。

2. 显示比较

如果您想进行比较，数据可视化绝对是您需要检查的技术。 通常在公司中，我们必须创建一个图表，我们必须在其中显示个人单位如何影响更出色的画面。

例如，您可能希望按设备类型和地理位置跟踪网站上的整体移动访问。 或者您想知道在您最近的数字营销活动中哪些元素最适合您。

在这些情况下，您可以简单地比较两个或多个值并快速绘制图案。 要创建比较图表，您可以使用以下数据可视化类型：

• 饼形图
• 梅科图
• 堆积条形图
• 堆积柱形图
• 瀑布图
• 面积图

所有这些数据类型只允许您衡量个人绩效水平，并帮助您确定它们对整个数据集的影响。

3. 确定分布

如果您希望了解数据的分布，那么分布图是最好的方法。 因为它将帮助您显示设置值的所有可能间隔或值以及它们发生的频率。

通过这种可视化类型，您将能够轻松识别流行趋势。 同样，您可以确定可能破坏模式的异常值。 您还可以清楚地了解信息值之间的范围有多广。

要确定分布，您可以使用以下任何数据可视化类型：

• 散点图
• 梅科图
• 线形图
• 柱形图
• 条形图。

4. 研究趋势

您可以使用数据可视化来研究趋势。 如果您希望确定特定数据集在设定的时间范围内的表现，那么在这种情况下，您将需要使用数据可视化。

要创建用于研究趋势的数据可视化，您可以使用以下数据可视化类型：

• 线形图
• 双轴线图
• 柱形图

5. 了解不同类型数据可视化中的关系

最后，如果您想了解不同类型的数据可视化中的关系，那么您还可以使用数据可视化。

有时我们想了解给定变量并查看它与一个或多个其他变量的关系。 例如，一个变量可能对另一个变量产生积极或消极的影响。

要创建这种类型的数据可视化，您可以使用这些数据可视化类型：

• 散点图
• 气泡图
• 线形图

结论

因此，这些是您可以尝试的一些最常见的类型数据可视化类型。 所以继续检查他们。

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