数据可视化图表有哪些(数据可视化图表有哪些?)

PPT时经常涉及到数据展现，但「怎样的数据适合哪些图表」。

数据可视化有很多既定的图表类型，下面我们分别来谈谈这些图表类型，他们的适用场景，以及使用的优势和劣势。

1-柱状图

适用场景：它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

2-折线图

适用场景：折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

它还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

3-饼图

适用场景：适用简单的占比图，在不要求数据精细的情况下可以适用。

优势：可以清晰表达同一个整体中，不同成分的比例关系。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

饼状图是面积图的一种，但是因为其劣势明显，所以在使用饼状图及其他类型面积图时，注意用数字标明占比情况。

4-漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

优势：能够直观地发现和说明问题所在。

在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率。

劣势：单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

5-地图

适用场景：适用于有空间位置的数据集。

优劣势：特殊状况下使用。

6-雷达图

雷达图是一种类似蜘蛛网的网状图，可以对两组项目的多种变量的项目进行对比，它可以反映数据相对中心点和其他数据点的变化情况，可以清楚地反映事物的整体情况。

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。

但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。

劣势：需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻解读负担。

使用可视化图表要注意避免的误区

1-饼图顺序不当

最好的做法是将份额最大的那部分放在12点方向，顺时针放置第二大份额的部分，以此类推。

2-在线状图中使用虚线

虚线会让人分心，用实线搭配合适的颜色更容易区分。

3-数据被遮盖

确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。

4-耗费用户更多的精力

通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。

5-柱状过宽或过窄

经过调研，柱子的间隔最好调整为宽的1/2。

6-数据对比困难

选择合适的图表，让数据对比更明显直接。

上图的数据作用是为了比较，显然，柱状图比饼图在视觉上更易于比较。

7-错误呈现数据

确保任何呈现都是准确的，比如，上图气泡图的面积大小应该跟数值一样。

8-不要过分设计

清楚标明各个图形表示的数据，避免用与主要数据不相关的颜色，形状干扰视觉。

9-数据没有很好归类，没有重点区分

将同类数据归类，简化色彩，帮助用户更快理解数据。

上图的第一张没有属于同类型手机中不同系统进行颜色上的归类，从而减少了比较的作用。

下图就通过蓝色系很好的把iPhone、Android、WP版归为一类，很好地与iPad版，其他比较。

10-误导用户的图表

左图的数据起始点被截断从50开始。

正确的数据信息，数据起点要从0开始，客观反映真实数据，纵坐标不能被截断，否则视觉感受和实际数据相差很大。

学习了如何让数据「说人话」，但做出来PPT似乎却缺少了美感和艺术感，有没有什么好方法，能让规范和美感兼得呢？

对于PPT比较擅长的朋友来说，自己花些时间，在图表应用规范的基础上，对PPT进行美化，也不是件难的事情；

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