今天，我们指尖上的数据量可能是压倒性的。你怎么知道什么才是真正重要的？数据可视化可以提供帮助，但是如何设置数据以最好地可视化它呢？什么图表将帮助您分析数据并将其消化为可操作的见解？
一个困难是有这么多不同的图表类型。如何知道哪一个将为您的数据带来最大的意义？你在衡量业绩吗？你有一个或多个变量吗？您的数据是否基于时间？地理空间？你有多少数据点？你在比较不同类别的数据吗？
各种图表
图表通常用于显示7种不同类型的关系:
- 名义比较: 显示一系列离散的定量值，以便他们可以很容易地看到和比较
- 时间序列:显示与时间的分类细分相关联的定量值。将帮助您按时间顺序查看一段时间内的趋势
- 排名:显示与一组分类细分相关联的各个定量值按大小顺序相互关联。数据显示从最高到最低或从最低到最高
- 部分到整体:显示与一组与完整值 (以及彼此) 相关的分类细分相关联的各个定量值。常用的计量单位是百分比。
- 偏差:一组或多组定量值的关系不同于一组主要值。度量单位是实际单位，相对于主要值的比率，正或负比率
- 分布:显示一组定量值如何分布在其整个范围内，从最低到最高。
- 相关性:显示两组成对的定量值是否彼此相关。相关性将显示方向和程度，高或低，正或负
选择你的图表
选择图表类型时，最好记住4种沟通方式。
1.你想传达你的数据的组成吗？
组成图旨在显示构成整体的信息的不同部分。例如按产品线或销售代表细分的总销售额。
最好地传达构图的图表是:
- 堆积柱/柱: 随时间变化，几个时期，相对和绝对差异很重要
- 堆叠100% 列/栏: 随时间变化，很少有周期，只有相对差异很重要
- 堆叠区域: 随时间变化，许多时期，相对和绝对差异很重要
- 100% 堆叠区域: 随着时间的推移而变化，许多时期，只有相对差异很重要
- 饼图: 静态的，只是显示份额的一个总数
- 瀑布: 静态、累积或减法到总数
2.是否要传达两个数据集之间的关系？
关系将通过您拉到一起的数据显示两个或多个变量之间的相关性。这可以用来显示给定变量对彼此的正面或负面影响。
最好的沟通关系的图表是:
- 分散: 两个变量
- 气泡: 三个或更多变量
- 行: 两个变量
3.你想传达你的数据的分布吗？
分布图用于显示某个变量随时间变化的行为，以帮助识别任何异常值、正常趋势以及一系列信息和趋势。
最好地传达分布的图表是:
- 分散: 两个变量
- 线: 单变量，多个数据点
- 列: 单个变量，少量数据点
- 条形: 单变量，少量数据点
4.你想沟通比较数据的不同变量吗？
比较图表用于比较一组或多组数据，您可以轻松显示该组的最小值和最大值。这个图表试图从其他变量中修复每组变量，并显示这些变量的比较方式。例如:
- 列: 在项目中，一个变量每个项目，几个类别，许多项目
- 栏: 在项目中，每个项目一个变量，几个类别，几个项目
- 列: 随着时间的推移，几个时期，单个或几个类别
- 圆形区域: 随着时间的推移，许多时期，周期性数据
- 线: 随着时间的推移，许多时期，非周期性数据
- 行: 随着时间的推移，几个时期，许多类别
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