自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

人人都會(huì)用到的數(shù)據(jù)可視化之常用圖表類型

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)可視化
“數(shù)據(jù)可視化”可以幫助用戶理解數(shù)據(jù),一直是熱門方向。圖表是”數(shù)據(jù)可視化”的常用手段,其中又以基本圖表——柱狀圖、折線圖、餅圖等等最為常用。

文章介紹

“數(shù)據(jù)可視化”可以幫助用戶理解數(shù)據(jù),一直是熱門方向。

圖表是”數(shù)據(jù)可視化”的常用手段,其中又以基本圖表——柱狀圖、折線圖、餅圖等等最為常用。 

 

 

 

用戶非常熟悉這些圖表,但如果被問到,它們的特點(diǎn)是什么,最適用怎樣的場合(數(shù)據(jù)集)?恐怕答得上來的人就不多了。

本文是電子書《Data Visualization with JavaScript》***章的筆記,總結(jié)了六種基本圖表的特點(diǎn)和適用場合,非常好地回答了上面的問題。

序言

進(jìn)入正題之前,先糾正一種誤解。

有人覺得,基本圖表太簡單、太原始,不高端,不大氣,因此追求更復(fù)雜的圖表。但是,越簡單的圖表,越容易理解,而快速易懂地理解數(shù)據(jù),不正是”數(shù)據(jù)可視化”的最重要目的和***追求嗎?

所以,請(qǐng)不要小看這些基本圖表。因?yàn)橛脩糇钍煜に鼈?,所以只要是適用的場合,就應(yīng)該考慮優(yōu)先使用。

一、柱狀圖(Bar Chart)

柱狀圖是最常見的圖表,也最容易解讀。

 

它的適用場合是二維數(shù)據(jù)集(每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)包括兩個(gè)值x和y),但只有一個(gè)維度需要比較。年銷售額就是二維數(shù)據(jù),”年份”和”銷售額”就是它的兩個(gè)維度,但只需要比較”銷售額”這一個(gè)維度。

柱狀圖利用柱子的高度,反映數(shù)據(jù)的差異。肉眼對(duì)高度差異很敏感,辨識(shí)效果非常好。柱狀圖的局限在于只適用中小規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

通常來說,柱狀圖的X軸是時(shí)間維,用戶習(xí)慣性認(rèn)為存在時(shí)間趨勢(shì)。如果遇到X軸不是時(shí)間維的情況,建議用顏色區(qū)分每根柱子,改變用戶對(duì)時(shí)間趨勢(shì)的關(guān)注。 

 

上圖是英國足球聯(lián)賽某個(gè)年度各隊(duì)的贏球場數(shù),X軸代表不同球隊(duì),Y軸代表贏球數(shù)。

二、折線圖(Line Chart)數(shù)據(jù)

折線圖適合二維的大數(shù)據(jù)集,尤其是那些趨勢(shì)比單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)更重要的場合。 

 

 

 

它還適合多個(gè)二維數(shù)據(jù)集的比較。 

 

 

 

上圖是兩個(gè)二維數(shù)據(jù)集(大氣中二氧化碳濃度,地表平均氣溫)的折線圖。

三、餅圖(Pie Chart)

餅圖是一種應(yīng)該避免使用的圖表,因?yàn)槿庋蹖?duì)面積大小不敏感。 

 

 

 

上圖中,左側(cè)餅圖的五個(gè)色塊的面積排序,不容易看出來。換成柱狀圖,就容易多了。

一般情況下,總是應(yīng)該用柱狀圖替代餅圖。但是有一個(gè)例外,就是反映某個(gè)部分占整體的比重,比如貧窮人口占總?cè)丝诘陌俜直取?nbsp;

 

 

 

四、散點(diǎn)圖(Scatter Chart)

散點(diǎn)圖適用于三維數(shù)據(jù)集,但其中只有兩維需要比較。 

 

 

 

上圖是各國的醫(yī)療支出與預(yù)期壽命,三個(gè)維度分別為國家、醫(yī)療支出、預(yù)期壽命,只有后兩個(gè)維度需要比較。

為了識(shí)別第三維,可以為每個(gè)點(diǎn)加上文字標(biāo)示,或者不同顏色。 

 

 

 

五、氣泡圖(Bubble Chart)

氣泡圖是散點(diǎn)圖的一種變體,通過每個(gè)點(diǎn)的面積大小,反映第三維。 

 

 

 

上圖是卡特里娜颶風(fēng)的路徑,三個(gè)維度分別為經(jīng)度、緯度、強(qiáng)度。點(diǎn)的面積越大,就代表強(qiáng)度越大。因?yàn)橛脩舨簧朴谂袛嗝娣e大小,所以氣泡圖只適用不要求精確辨識(shí)第三維的場合。

如果為氣泡加上不同顏色(或文字標(biāo)簽),氣泡圖就可用來表達(dá)四維數(shù)據(jù)。比如下圖就是通過顏色,表示每個(gè)點(diǎn)的風(fēng)力等級(jí)。 

 

 

 

六、雷達(dá)圖(Radar Chart)

雷達(dá)圖適用于多維數(shù)據(jù)(四維以上),且每個(gè)維度必須可以排序(國籍就不可以排序)。但是,它有一個(gè)局限,就是數(shù)據(jù)點(diǎn)最多6個(gè),否則無法辨別,因此適用場合有限。

下面是邁阿密熱火隊(duì)首發(fā)的五名籃球選手的數(shù)據(jù)。除了姓名,每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)有五個(gè)維度,分別是得分、籃板、助攻、搶斷、封蓋。 

 

 

 

畫成雷達(dá)圖,就是下面這樣。 

 

 

雷達(dá)圖 

面積越大的數(shù)據(jù)點(diǎn),就表示越重要。很顯然,勒布朗·詹姆斯(紅色區(qū)域)是熱火隊(duì)最重要的選手。

需要注意的時(shí)候,用戶不熟悉雷達(dá)圖,解讀有困難。使用時(shí)盡量加上說明,減輕解讀負(fù)擔(dān)。

總結(jié) 

 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 大數(shù)據(jù)
相關(guān)推薦

2015-08-20 10:04:40

可視化

2020-03-01 14:01:22

Echarts數(shù)據(jù)可視化圖表

2022-07-13 15:54:14

Matplotlib圖表

2021-04-09 10:42:03

數(shù)據(jù)可視化框架大數(shù)據(jù)

2019-12-18 14:40:09

數(shù)據(jù)可視化后端技術(shù)Python

2021-10-11 08:04:22

Python數(shù)據(jù)行程

2019-05-28 11:52:43

可視化圖表數(shù)據(jù)

2020-03-11 14:39:26

數(shù)據(jù)可視化地圖可視化地理信息

2023-06-11 16:12:14

數(shù)據(jù)可視化圖表類型

2023-08-01 16:01:59

可視化Seaborn

2022-11-28 15:04:42

數(shù)據(jù)可視化工具

2021-05-21 12:36:16

限流代碼Java

2023-12-25 15:51:07

探索性數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化

2017-06-29 11:26:08

Python數(shù)據(jù)可視化

2017-10-14 13:54:26

數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)信息可視化

2022-05-30 08:37:34

可視化圖表項(xiàng)目開源

2022-08-23 12:32:37

Python可視化圖表

2017-05-23 09:07:48

可視化圖表視覺

2019-04-29 09:00:00

數(shù)據(jù)可視化JavaScript圖表庫

2019-07-26 09:19:32

數(shù)據(jù)可視化架構(gòu)
點(diǎn)贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號(hào)