十大數據可視化類型：如何選擇合適的？

數據可視化是必不可少的東西之一，這是毫無疑問的。 每天都有數十億數據被創建、共享和分析，作為一家公司，您有大量數據需要處理。 詳細了解數據可視化的基礎知識。

為了處理您的大數據，您將需要使用數據可視化類型來可視化您的數據。 那麼有哪些頂級數據可視化類型可用呢？

好吧，在這篇文章中，我將只回答這個問題。 所以讓我們直接進入主題，不要浪費太多時間：

什麼是數據可視化？

數據可視化只是指用於通過視覺表示與來自數據的見解進行交流的技術。 為了簡化事情，您可以說數據可視化將數據可視化。 所以我們很容易理解。 一個人必須掌握不同的數據可視化工具才能變得有效。

數據可視化的主要目標是將大型數據集放入可視化圖形中。 這是數據科學的重要步驟之一。 此外，這是一種跟踪不同數據點的簡單方法。

無論您是否希望跟踪網站指標、銷售團隊績效、營銷活動、產品採用率或任何其他內容。 數據可視化將幫助您。 要了解有關數據科學中的數據可視化和其他可視化表示的更多信息，請查看我們來自公認大學的數據科學認證。

要尋找的 10 種數據可視化類型

1. 柱形圖

柱形圖是您可以嘗試的常見數據可視化工具類型之一。 如您所知，我們在小學就被教過如何製作柱形圖。 由於它們易於理解，耗時較少，並且顯示了不同數據集之間的比較。 您可以使用柱形圖來跟踪一段時間內的數據集。

柱形圖通常包括數據標籤以及水平 (X) 軸，在垂直 (Y) 軸上顯示測量指標或值，也稱為圖表的左側。 Y 軸通常從 0 開始，一直到您正在跟踪的最大測量值。

這種數據可視化類型可用於跟踪每月銷售數據、每個登錄頁面的收入、類似的測量等。

2.折線圖

接下來是折線圖。 它是一種流行的標準圖表類型，可以立即識別。 折線圖通常用於顯示隨時間發生的趨勢、進度或變化。

當您的數據是連續的而不是充滿開始和停止時，它的效果最好。 此外，就像柱形圖一樣，數據標籤放置在 X 軸上的折線圖上，而測量值位於 Y 軸上。 但是，您應該使用實線來避免繪製超過四條線。

3. 條形圖

您也可以嘗試使用條形圖。 條形圖和柱形圖的使用方式相同。 但是，柱形圖會限制您的標籤和比較空間。 因此，使用條形圖總是一個好主意。

當您使用較長的標籤、顯示負數或比較 10 或超過 10 個項目時，您應該使用條形圖。 在這些情況下，您的數據標籤將沿 Y 軸移動，而測量值沿 X 軸移動。

此外，條形圖使我們可以輕鬆一目了然地比較不同組之間的數據集。 該圖僅表示一個軸上的類別，然後在另一個軸上創建一個離散值。 這裡的目標是顯示兩個軸之間的關係，並且條形圖還可以顯示數據隨時間的顯著變化。

此外，它是比較不同組之間的項目的有效方法。 條形圖顯示了四年內每季度的數字比較。

4.堆積條形圖

如果您要比較許多不同的項目，那麼堆疊條形圖是您的最佳選擇。 當您希望跟踪每個數據集的單獨增長時，它是最佳方式。 以及整個集團的成長。

堆積條形圖是一種圖表，它使用條形來顯示數據類別之間的比較。 但它也為您提供了分解和比較整體部分的能力。 圖表中的每個條形代表一個整體，條形中的段代表整體的不同部分或類別。

5. 雙軸圖

大多數情況下，數據可視化圖表使用單個 y 軸或 x 軸。 但是雙軸圖表或多軸圖表使用兩個軸來快速說明具有不同量級和測量尺度的兩個變量之間的關係。

當您合併多個圖表並添加第二個 y 軸進行比較時，您應該使用雙軸圖表。 使用這種類型，您將能夠輕鬆地看到兩個具有非常不同尺度的變量。 此外，在同一個圖表中查看它們比在兩個圖表之間翻轉要容易得多。

6.餅圖

毫無疑問，餅圖是最常見的數據可視化類型之一。 幾乎我們所有人都聽說過它。 餅圖通常代表一個靜態數字，並分為構成其部分的類別。

此外，當您使用餅圖時，通常會以百分比表示數字量。 在很多情況下，您可以使用餅圖。 比如市場份額、營銷支出、客戶人口統計、客戶設備使用情況、在線流量來源等。

此外，您希望您的餅圖在幻燈片之間具有多重差異。 因此，最好限制您希望可視化的類別數量。

當您有分類數據時，您可以使用餅圖。 在這種情況下，每個餅圖切片可以代表不同的類別。 此外，您可以使用它來比較企業內的增長領域，例如營業額、利潤和曝光率。

7. Mekko 圖表

Mekko 圖表也是您幾乎不熟悉的不常見的數據可視化類型之一。 如果您屬於數據分析行業，您可能只知道它。 mekko 圖表具有與堆疊條形圖類似的佈局。

但是，它有一個主要的例外。 X 軸不是跟踪時間進度，而是測量數據集的另一個維度。 在 Mekko 圖表的幫助下，您將能夠輕鬆地比較每個值的值、度量和組成。 此外，您將能夠同時分析數據分佈。

總體而言，Mekko 圖表是回答各種市場概覽問題的好方法。 例如，如果您想了解誰擁有最有價值的特許經營權，那麼 mekko 圖表是展示它的最佳方式之一。

8. 散點圖

散點圖或散點圖或散點圖通常使用點來表示兩個不同數值變量的值。 水平和垂直軸上每個點的位置僅表示單個數據點的值。 散點圖主要用於觀察不同變量之間的關係。

散點圖中的點僅表示單個數據點的值。 它還代表了將數據作為一個整體時的模式。 此外，相關關係的識別在散點圖中很常見。

9. 氣泡圖

就像散點圖一樣，氣泡圖也能夠顯示關係和分佈。 在這些變體中，您將不得不用氣泡替換數據點。 此外，氣泡圖是一種多變量圖，它是散點圖和比例面積圖之間的交叉。 此外，與散點圖一樣，氣泡圖使用笛卡爾坐標系沿網格繪製點，其中 X 和 Y 軸是單獨的變量。

但與散點圖不同的是，每個點都被分配了一個標籤或類別。 此外，每個繪圖點通過其圓的面積代表第三個變量。 氣泡圖通常用於比較和顯示分類圓圈之間的關係。 此外，您可以使用它來分析模式/相關性。

10. 子彈圖

最後，我有一個子彈圖。 它也是常用的數據可視化類型之一。 如果您的團隊正在朝著一個目標努力，那麼子彈圖可以幫助您直觀地跟踪您的進度。 它具有與條形圖類似的佈局。 項目符號圖通常用於顯示性能數據，項目符號圖的功能類似於條形圖。

但它們伴隨著額外的視覺元素。 它是作為儀表板儀表的替代品而開發的。 這是因為它們通常不會顯示足夠的信息。

此外，使用這種數據可視化類型，您將能夠顯示和隱藏軸分割值、自定義軸限制、自定義刻度線和值。 此外，您可以自定義情節化妝品，繪製圓形，半圓形範圍欄。 另外，您甚至可以自定義範圍變量的顏色。 總體而言，您可以在沒有足夠空間用於其他類型的儀表或小部件的情況下使用項目符號圖。

實施數據可視化工具的五個基本理由

既然您了解了不同的數據可視化類型，並且知道何時使用哪種數據可視化類型。 是時候討論為什麼數據可視化很重要以及為什麼應該使用它了。 這將幫助您清楚地了解何時使用數據可視化以及哪種數據可視化類型最適合您的公司。

1. 比較值

作為數據分析師，您將看到相當多的數據集。 當您想比較這些集合之間的差異和相似之處時，圖表是一個不錯的選擇。 它們會快速為您提供特定遊戲的高值和低值，以便您注意到顯著差異、差距和其他趨勢。

此外，如果您希望創建比較圖表，那麼您可以使用以下一些常見的數據可視化類型：

• 子彈圖
• 餅形圖
• 梅科圖
• 條狀圖
• 散點圖
• 線形圖

這些可視化技術中的任何一種都可以讓您掃描大量數據並為您創建信息模式，這將有助於您的業務。

2. 顯示比較

如果您想進行比較，數據可視化絕對是您需要檢查的技術。 通常在公司中，我們必須創建一個圖表，我們必須在其中顯示個人單位如何影響更出色的畫面。

例如，您可能希望按設備類型和地理位置跟踪網站上的整體移動訪問。 或者您想知道在您最近的數字營銷活動中哪些元素最適合您。

在這些情況下，您可以簡單地比較兩個或多個值并快速繪製圖案。 要創建比較圖表，您可以使用以下數據可視化類型：

• 餅形圖
• 梅科圖
• 堆積條形圖
• 堆積柱形圖
• 瀑布圖
• 面積圖

所有這些數據類型只允許您衡量個人績效水平，並幫助您確定它們對整個數據集的影響。

3. 確定分佈

如果您希望了解數據的分佈，那麼分佈圖是最好的方法。 因為它將幫助您顯示設置值的所有可能間隔或值以及它們發生的頻率。

通過這種可視化類型，您將能夠輕鬆識別流行趨勢。 同樣，您可以確定可能破壞模式的異常值。 您還可以清楚地了解信息值之間的範圍有多廣。

要確定分佈，您可以使用以下任何數據可視化類型：

• 散點圖
• 梅科圖
• 線形圖
• 柱形圖
• 條形圖。

4. 研究趨勢

您可以使用數據可視化來研究趨勢。 如果您希望確定特定數據集在設定的時間範圍內的表現，那麼在這種情況下，您將需要使用數據可視化。

要創建用於研究趨勢的數據可視化，您可以使用以下數據可視化類型：

• 線形圖
• 雙軸線圖
• 柱形圖

5. 了解不同類型數據可視化中的關係

最後，如果您想了解不同類型的數據可視化中的關係，那麼您還可以使用數據可視化。

有時我們想了解給定變量並查看它與一個或多個其他變量的關係。 例如，一個變量可能對另一個變量產生積極或消極的影響。

要創建這種類型的數據可視化，您可以使用這些數據可視化類型：

• 散點圖
• 氣泡圖
• 線形圖

結論

因此，這些是您可以嘗試的一些最常見的類型數據可視化類型。 所以繼續檢查他們。

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