互聯(lián)網(wǎng)與不斷出現(xiàn)的便捷工具，讓所有人都可以無須具備數(shù)據(jù)或相關(guān)專長，就可以簡單、低成本地將數(shù)據(jù)做成直觀的可視化圖、表。

這當(dāng)然是積極的變化，但也助長了一種本能傾向，即讓數(shù)據(jù)可視化成為了一種匯報時的必備“流程”，開始無目的地進(jìn)行可視化，結(jié)果做出的圖表差強(qiáng)人意，比如機(jī)械地把電子表格單元轉(zhuǎn)換為圖表，只能提供支離破碎的信息，或者無效卻擾亂視聽影響決策的信息，進(jìn)而無法傳達(dá)出完整的理念。

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正如演講和溝通專家南?！ざ磐咛兀∟ancy Duarte）所說：“不要讓聽眾感覺你在展示一張圖表，而要回顧人的行為，描述曲線變化背后的事件。不是“來看我們的三季度財報”，而是“來看我們?yōu)槭裁礇]完成目標(biāo)”?！苯裉煳覀兙蛠碚f說如何在呈現(xiàn)可視化數(shù)據(jù)的時候匹配正確的圖表。

一、數(shù)據(jù)分析目的有兩種：陳述與探索

人類大腦對視覺信息的處理優(yōu)于對文本的處理，因此，用眼睛看的數(shù)據(jù)是更清晰有效地傳達(dá)與溝通信息的一種方式，核心是有效地傳遞信息。那么使用圖表、圖形和設(shè)計元素把數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，可以幫你更容易的解釋數(shù)據(jù)模式、趨勢、統(tǒng)計規(guī)律和數(shù)據(jù)相關(guān)性，而這些“信息背后的信息”在其他呈現(xiàn)方式下可能難以被發(fā)現(xiàn)。

依據(jù)需要傳達(dá)的性質(zhì)和目的，我們將數(shù)據(jù)可視化劃分為陳述型和探索型。前者一般是在正式場合向他人傳達(dá)信息，比如你想利用手中的大量數(shù)據(jù)，報告每季度銷售情況；后者是當(dāng)我們想知道為什么最近銷售表現(xiàn)不佳，于是，探索是因?yàn)榧竟?jié)性波動或者是促銷力度不夠？（本圖表使用Data Analytics數(shù)據(jù)可視化軟件制作，原數(shù)據(jù)已做脫敏處理，下同）

實(shí)際上，以探索為目標(biāo)的可視化又可分為兩種，第一種是上文例子中提到的利用數(shù)據(jù)，用圖表來證實(shí)或否定你的假設(shè)；第二種是如果對銷售業(yè)績下滑的原因毫無頭緒，提不出任何假設(shè)呢？就要仔細(xì)分析數(shù)據(jù)，尋找其中的規(guī)律、趨勢和異常。

例如，對比銷售業(yè)績和銷售員負(fù)責(zé)區(qū)域面積，有何不同？不同地區(qū)的季節(jié)性波動有何異同？天氣對銷售造成哪些影響？這種開放性探索能帶來新發(fā)現(xiàn)。開放性數(shù)據(jù)可視化探索，將有助于解答宏觀的戰(zhàn)略問題，如收入為何下降、效率如何提升、客戶與公司應(yīng)如何互動等。

二、探索型數(shù)據(jù)可視化

探索型數(shù)據(jù)可視化分為兩類：一是假設(shè)檢驗(yàn)，一是從數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律、趨勢和異常。前者的目標(biāo)很明確，后者則相對發(fā)散。數(shù)據(jù)體量越大、復(fù)雜度越高、未知因素越多，探索工作的開放性就越高。

1.假設(shè)檢驗(yàn)

在這類數(shù)據(jù)可視化探索中，你要回答下面兩個問題中的一個：我設(shè)想的情況是否屬實(shí)？如何用不同方式傳達(dá)這一信息？

在進(jìn)行求證時，數(shù)據(jù)范圍相對可控，所使用圖表類型較為常規(guī)；當(dāng)然，若想以新穎方式呈現(xiàn)信息，也可嘗試較少見的圖表。求證型圖表一般不用于正式場合；你要先自己找到正式展示所需的圖表。因此，你的時間不應(yīng)花在設(shè)計上，而應(yīng)快速嘗試不同模板，找到最好的數(shù)據(jù)視覺化方案。

2.開放性探索

更多時候，針對數(shù)據(jù)的開放性探索是數(shù)據(jù)科學(xué)家和商業(yè)智能分析師的領(lǐng)地，不過新出現(xiàn)的工具例如 DataHunter 旗下的 Data Analytics 軟件讓所有人都可以參與進(jìn)來。由于缺少明確目標(biāo)，開放探索型圖表包含的數(shù)據(jù)范圍較廣，個別情況下可能會容納多組數(shù)據(jù)，或建立自動更新數(shù)據(jù)的動態(tài)系統(tǒng)，也可用于統(tǒng)計建模。開放性探索很值得嘗試，因?yàn)樗?jīng)常帶來獨(dú)一無二的洞見。

三、陳述型數(shù)據(jù)可視化

我們?nèi)粘９ぷ髦薪佑|最多的是陳述型數(shù)據(jù)可視化，主要涉及常用圖表，一般可在展示中直接使用。這些簡單圖表包括線狀圖、柱狀圖、餅狀圖和散點(diǎn)圖等。這里的可視化需要做到“簡潔”。一幅圖表應(yīng)該用有限幾個變量，清晰傳達(dá)一個信息。比如目標(biāo)很明確，為聽眾確認(rèn)并介紹背景信息。

此類圖表常用于正式展示，對清晰度和邏輯性要求也很高。正式展示通常時間有限，如果圖表設(shè)計不理想，介紹人就必須停下來解釋，而圖表中的信息本應(yīng)一目了然。這并不是說陳述性圖表不應(yīng)引發(fā)討論，但討論應(yīng)針對圖表傳達(dá)的理念，而非圖表本身。接下來數(shù)獵哥按照構(gòu)成分析、對比分析、分布分析、關(guān)系分析，4個方面，為大家介紹幾種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表。

四、常見可視化圖表之一：構(gòu)成分析

1.餅圖/環(huán)形圖

餅圖經(jīng)常表示一組數(shù)據(jù)的占比，需要數(shù)值維度。如圖，各扇形面積代表各類型裝修材料銷售額的大小，整體為裝修材料總銷售額。右側(cè)環(huán)形圖為餅圖的變種，中心區(qū)域可展示數(shù)據(jù)或者文本信息。

餅圖也是有缺陷的，例如30%和35%在餅圖上憑肉眼是難以分辨出區(qū)別的。當(dāng)類別過多，也不適宜在餅圖上表達(dá)。因此在使用餅圖時我們需要順時針降序排列，同時維度取值在10個以內(nèi)。

2.玫瑰圖

玫瑰圖是餅圖的變種，用來對比不同類別的數(shù)值大小，在數(shù)值相差不大的時候使用。如圖，廣東省、江蘇省、山東省的GDP數(shù)額差別不是太大，如果只是使用常規(guī)餅圖，難以對比三者的大小，使用玫瑰圖則很顯然廣東省數(shù)值＞江蘇?。旧綎|省

3.旭日圖

旭日圖也是餅圖的變種，表現(xiàn)整體在各個維度上的構(gòu)成，以及維度與維度之間的從屬關(guān)系。如圖，可以清楚看到整體的銷售額在三大類產(chǎn)品的分布，而每類產(chǎn)品的各品牌銷售額區(qū)別也可以直接對比，同時也可以看到每類產(chǎn)品的品牌分布。

4.儀表盤

模仿汽車儀表盤，采用絕對值與相對值結(jié)合的方式，展現(xiàn)某個指標(biāo)的完成情況，在項(xiàng)目進(jìn)度，計劃完成度較常見。只適合展現(xiàn)數(shù)據(jù)的累計情況，不適用于數(shù)據(jù)的分布特征等，同時一般超過100%后不太好表現(xiàn)。

5.矩形樹圖

當(dāng)我們想表達(dá)過多類型的數(shù)據(jù)時，可以使用矩形樹圖，它展現(xiàn)同一層級的不同分類的占比情況，還可以同一個分類下子級的占比情況，每個矩形代表一個聚合類，顏色的深淺和面積的大小代表這個聚合類的大小。如圖，比如電子商務(wù)、產(chǎn)品銷售等涉及大量商品品類的分析等。

局限是不適合展現(xiàn)不同層級的數(shù)據(jù)，比如組織架構(gòu)圖，每個分類不適合放在一起看占比情況。且當(dāng)以面積表示大小，當(dāng)數(shù)值相近時人眼難以辨別，當(dāng)然可通過填充數(shù)值彌補(bǔ)。

6.瀑布圖

采用絕對值與相對值結(jié)合的方式，展示各成分構(gòu)成情況，更多的用于核心指標(biāo)的分解，適合展示數(shù)據(jù)累積變化過程，局限是各類數(shù)據(jù)差別太大則難以比較。

如圖核心指標(biāo)為凈利潤，可以看到核心指標(biāo)由收入和成本計算得出，而收入方面營業(yè)收入占據(jù)主要，支出方面營業(yè)成本占據(jù)主要。我們可以提升營業(yè)收入或降低營業(yè)成本來提升公司凈利潤。

五、常見可視化圖表之二：對比分析

1.柱狀圖/多指標(biāo)柱狀圖

柱狀圖是一種應(yīng)用得很廣泛的圖形，它表征分類型變量與數(shù)值型變量的關(guān)系，常用于多個維度的比較和變化。柱形圖至少需要一個數(shù)值型維度，通常文本維度／時間維度通常作為X軸，數(shù)值型維度作為Y軸。

一般需要排序，如果分類型變量是有序的，按照它本身的順序排列即可，如果分類型變量無序，那么則根據(jù)數(shù)值型變量的大小進(jìn)行排序，使柱狀圖的高度單調(diào)變化。如左圖，各類型裝修材料的銷售數(shù)量對比，右圖為各類型裝修材料的銷售額及銷售成本對比。

2.條形圖/多指標(biāo)條形圖

類似柱狀圖，只不過兩根軸對調(diào)了一下。因?yàn)橛写罅靠瞻孜恢脴?biāo)示每個類別的名稱，所以適用于類別名稱過長的情況，但分類過多則無法展示數(shù)據(jù)特點(diǎn)。

3.象形圖

以形象化的圖片數(shù)量代表維度數(shù)值的大下，多用于具體實(shí)物的對比。如圖，其中將辦公用品、技術(shù)產(chǎn)品和家居產(chǎn)品用形象化圖形來代表其維度，讓觀眾者很容易了解到這組數(shù)據(jù)的維度表示。

4.堆積柱圖/堆積條圖

用來比較同類別各變量和不同類別變量總和差異。需要注意的是堆積柱內(nèi)各項(xiàng)間具有相同性質(zhì)的維度劃分，最好不要是不同的度量。如圖，柱與柱之間表示各區(qū)域訂單數(shù)量對比，華南訂單數(shù)量可以看到是由三個產(chǎn)品訂單數(shù)量組成?？赏瑫r對比三個類別產(chǎn)品在各區(qū)域訂單數(shù)量。

5.折線圖

折線圖是用來觀察數(shù)據(jù)的趨勢，主要展示數(shù)據(jù)隨時間或有序類別的波動情況的趨勢變化。對比時使用，常見時間維度對比。如果是無序類別則無法展示數(shù)據(jù)特點(diǎn)。

6.面積圖

用面積展示數(shù)值大小，展示數(shù)量隨時間變化的趨勢。多用于時間維度的對比，其中堆積面積圖中堆積部分需要是具有相同性質(zhì)的維度劃分。

7.雷達(dá)圖

雷達(dá)圖將多個分類的數(shù)據(jù)量映射到坐標(biāo)軸上，對比某項(xiàng)目不同屬性的特點(diǎn)，適用于了解同類別的不同屬性的綜合情況，以及比較不同類別的相同屬性差異。它在商務(wù)、財務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用較大，常見于經(jīng)營狀況，財務(wù)健康程度。比如對企業(yè)財務(wù)進(jìn)行分析，劃分出六大類：銷售、市場、研發(fā)、客服、技術(shù)、管理。通過雷達(dá)圖繪制出預(yù)算和實(shí)際開銷的維度對比，會很清晰。另外在游戲中也應(yīng)用廣泛，如圖游戲人物的各項(xiàng)數(shù)值對比。

這里需要注意雷達(dá)圖的數(shù)據(jù)必須進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，同時指標(biāo)是正向且可以比較的，也就是指標(biāo)代表越好，且當(dāng)指標(biāo)差異較大時，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，消除單位影響。另外雷達(dá)圖是靜態(tài)數(shù)據(jù)，不可能有時間維度，同時能表達(dá)的靜態(tài)數(shù)據(jù)信息有限，線條不宜超過5條，指標(biāo)不宜超過8個。

8.對比條圖

兩個項(xiàng)目在各個維度的對比時使用。如圖展示了廣東省、江蘇省、山東省和浙江省在2015年與2016年的GDP對比，可以看到四省對比，廣東省GDP較高，而2015年與2016年GDP對比，則2016年增長明顯。

9.子彈圖

對比條形圖的變種，多用于對比實(shí)際與目標(biāo)之間的差距。如圖表現(xiàn)的是各樂行裝修材料的銷售額完成度，且均存在深度灰色以內(nèi)，表現(xiàn)不理想。

10.雙軸圖

以左右兩個Y軸的形式，展示同一維度下不同指標(biāo)的情況。兩個坐標(biāo)軸的圖表類型選擇需要區(qū)分開。

11.帕累托圖

雙軸圖變種，用來分析原因，確定產(chǎn)生問題的主要原因。如圖可以看到，特殊節(jié)日和行業(yè)旺季是此次數(shù)據(jù)異常的最重要原因，兩項(xiàng)占比達(dá)到了56%，可加強(qiáng)此階段的促銷，幫助銷量增長。

12.漏斗圖

漏斗圖是流程轉(zhuǎn)化分析，適用于關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)比較，將各環(huán)節(jié)串聯(lián)起來構(gòu)成漏斗，量化流程內(nèi)環(huán)節(jié)，追蹤各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率。轉(zhuǎn)化是漏斗圖主要表達(dá)的信息。例如在網(wǎng)站的用戶行為分析中，如圖，反映了報告瀏覽人數(shù)中，有5%的用戶下載了此報告。在實(shí)際工作中，各種業(yè)務(wù)流程均可構(gòu)建漏斗。

13.詞云

詞云主要展現(xiàn)文本信息，對出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”予以視覺上的突出，常用于對比文本出現(xiàn)頻次。如用戶畫像標(biāo)簽，搜索關(guān)鍵詞頻次、新聞關(guān)鍵詞頻次。如圖為各類型裝修材料的搜索次數(shù)，可以看到國產(chǎn)強(qiáng)化的搜索次數(shù)較高，可加大此類關(guān)鍵詞的搜索營銷。

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六、常見可視化圖表之三：分布

1.散點(diǎn)圖/氣泡圖/四象限圖

散點(diǎn)圖在報表中不常用到，但是數(shù)據(jù)分析中比較常見。散點(diǎn)圖通過坐標(biāo)軸來揭示數(shù)據(jù)間的關(guān)系，發(fā)掘變量與變量之間的關(guān)聯(lián)，當(dāng)存在大量數(shù)據(jù)點(diǎn)，結(jié)果更精準(zhǔn)，比如回歸分析。當(dāng)數(shù)據(jù)量小的時候會比較混亂。氣泡圖是散點(diǎn)圖的變種，它使用氣泡代替散點(diǎn)圖的數(shù)值點(diǎn)，面積大小代表數(shù)值大小。

如圖使用銷售額和利潤來定位不同類別產(chǎn)品，位于右上角的產(chǎn)品為銷售額高、利潤也高的明星產(chǎn)品；左下角的銷售額、利潤都不高的產(chǎn)品，為滯銷品。

2.地圖

一切和空間屬性有關(guān)的分析都可以用到地理圖。比如各地區(qū)銷量，或者某商業(yè)區(qū)域店鋪密集度等。一般用顏色深淺或氣泡大小來展示區(qū)域范圍的數(shù)值大小。比如人口密度、各地區(qū)銷量，或者某商業(yè)區(qū)域店鋪密集度等。

3.箱線圖

箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），它是用一組數(shù)據(jù)中的最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和最大值來反映數(shù)據(jù)分布的中心位置和散布范圍，可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對稱性。通過將多組數(shù)據(jù)的箱線圖畫在同一坐標(biāo)上，則可以清晰地顯示各組數(shù)據(jù)的分布差異，為發(fā)現(xiàn)問題、改進(jìn)流程提供線索。假如你是一位互聯(lián)網(wǎng)電商分析師，你想知道某商品每天的賣出情況：該商品被用戶最多購買了幾個，大部分用戶購買了幾個，用戶最少購買了幾個。箱線圖就能很清晰的表示出上面的幾個指標(biāo)以及變化。

另外企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量管理、人事測評、探索性數(shù)據(jù)分析等統(tǒng)計分析活動也經(jīng)常會被應(yīng)用到，如圖，可以發(fā)現(xiàn)，華北地區(qū)出現(xiàn)超出范圍的異常值，可通過結(jié)合業(yè)務(wù)場景分析異常原因。

4.熱力圖

熱力圖可以用于對比兩個維度的數(shù)值大小，用顏色深淺代表數(shù)值的大小。熱力圖在網(wǎng)頁分析、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析等其他領(lǐng)域也有較為廣泛的應(yīng)用。如圖展示了不同區(qū)域在不同時間的訂單數(shù)量。

七、常見可視化圖表之四：關(guān)系分析

1.?；鶊D

?；鶊D是一種特定類型的流程圖，圖中延伸的分支寬度對應(yīng)數(shù)據(jù)流量的大小，它常表示信息的變化和流動狀態(tài)。常用于能源、材料成分、金融等數(shù)據(jù)的可視化分析，還有網(wǎng)站用戶行為路徑的分析。如圖，可以看到用戶在登錄后的行為，以及下一步行為。

2.關(guān)系樹圖

表現(xiàn)各個維度之間的關(guān)系，多用于組織架構(gòu)分析，如圖可以表現(xiàn)不同類型產(chǎn)品的組合方式。

3.關(guān)系圖

表現(xiàn)各個維度之間的關(guān)系，及各關(guān)系間的關(guān)系強(qiáng)弱。比如社交關(guān)系鏈、品牌傳播、或者某種信息的流動。如圖展示不同類型產(chǎn)品的銷售額貢獻(xiàn)情況，如辦公產(chǎn)品的銷售額由哪些產(chǎn)品貢獻(xiàn)。

八、小結(jié)

數(shù)據(jù)可視化是借助圖形化手段，更清晰有效地傳達(dá)與溝通信息的一種方式，在傳達(dá)信息這個目的之下，我們就要正確地進(jìn)行選擇，首先需要依據(jù)數(shù)據(jù)類型和目的選擇正確的圖表類型。

當(dāng)我們做數(shù)據(jù)可視化時，可以先對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出自己的初步結(jié)論，明確要表達(dá)的信息和主題（即，你通過圖表要說明什么問題）。然后根據(jù)這個目的在現(xiàn)有的或你知道的圖表信息庫中選擇能夠滿足你目標(biāo)的圖表類型。最后開始動手制作圖表，并對圖表進(jìn)行美化、檢查，直至最后圖表完成。

這里需要注意，數(shù)據(jù)可視化只是表層的東西，數(shù)據(jù)分析才是核心。那如何才能更好的讓數(shù)據(jù)分析幫助我們做決策？DataHunter就能幫到你了。Data Analytics是一個輕量級業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化平臺，可一鍵快速接入企業(yè)本地和云端內(nèi)外部Execl/CSV等數(shù)據(jù)文件，無需編程僅需簡單的拖拽即可制作酷炫的數(shù)據(jù)可視化看板，用直觀的數(shù)據(jù)幫你做好的決策。

本文中所有圖表都是使用Data Analytics數(shù)據(jù)可視化軟件制作，原數(shù)據(jù)已做脫敏處理