67种数据可视化：你用对了吗？

一张图片胜过千言万语。

尤其是当这张图片可以解释你的数据试图告诉你什么时。 你知道向观众展示这张照片的最佳方式吗？

借助数据可视化，您可以将数据转换为图表、图形、图表和其他可视化报告。 这使企业，无论是哪个行业，都可以根据数据更好地了解其绩效和目标。

毕竟，如果无法理解它试图告诉你什么，你收集的数据就毫无意义。 要使用您的数据创建故事，您可以选择多种类型的可视化。 您决定选择哪一个取决于您要传达的内容。

你想展示比较吗？ 比例怎么样？ 可以在下面找到此选项以及更多选项。

显示比较的数据可视化

一种常见的数据可视化类型是显示值之间的差异或相似性的图表、图形或图表。 使用这些类型的可视化图表是显示数据比较的好方法。

条形图和柱形图

也许最常见的数据可视化类型是条形图和柱形图。 我们到处都能看到这些可视化图表。 研究报告、市场报告和分析只是众多地方中的一小部分。

柱形图和条形图都显示相同的数据，只有一个是垂直的，另一个是水平的。 在显示给定时间段内的变化或想要回答“多少？”的问题时，请考虑使用。

表格图表

表格图表是数据按行和列排列的情况。 这种常见的数据可视化类型通常通过数据分析、印刷媒体、计算机软件、简单的手写笔记等来使用。 它是显示数据的最基本和最有效的方式之一。

直方图

与柱形图和条形图类似，直方图只会显示单个变量而不是多个变量。 而且，直方图不是显示随时间变化的趋势，而是显示频率。 直方图的 x 轴是变量的 bin 或区间所在的位置，y 轴是频率。 直方图上的每个条形代表该 bin 的频率。

例如，如果您要展示满意度调查的结果，则这些垃圾箱将是诸如“中立”、“不满意”和“非常满意”之类的答案。 条形图将显示有多少人给出了每个答案。

可能不清楚直方图和条形图有何不同。 对于初学者来说，区分它们的最简单方法之一是通过条形图中条形之间的间隙，而对于直方图，条形接触。

此外，直方图指的是一种图形表示，它使用条形显示数据以显示数值数据的频率。 条形图是数据的图形表示，它使用条形来比较数据的类别。

人口金字塔

顾名思义，人口金字塔是堆叠的条形图，可以可视化某个数字数据集（通常是人口）的社会叙述。

人口金字塔也可以称为年龄和性别金字塔，因为它们显示两个背靠背直方图（每个性别一个），显示人口以及它是如何根据男女年龄组分布的。

这种类型的数据可视化非常适合查明特定群体的变化或差异。

箱须图

箱线图，也称为箱线图，是一种显示数据分布的方式，因为它通过四分位数移动，四分位数是数据点内的分隔线，将它们分成四个或多或少相等的部分。

这种类型的数据可视化因其平行于盒子延伸的线条而得名，这些线条被称为胡须。 这些线表示上四分位数和下四分位数之外的可变性。 此数据中的异常值表示为图中的各个点。 当数据分布在多个组或数据集之间时，这些图会派上用场。

径向条形图

径向条形图只是在极坐标系上绘制的条形图。 有时被称为圆形条形图，这些数据可视化往往非常引人注目。 但是，重要的是要记住，无论数据如何，图表外部的条都会比内部的长，即使它们显示相同的值。

因此，径向条形图最好仅用于说明目的。

径向柱形图

有时称为圆形柱形图或星形图，径向柱形图位于绘制每个条形图的圆形网格上。 每个圆圈代表一个刻度值，同时还使用从图表中心出来的径向分隔线和线条。 这些分隔线和线条用于表示数据中的特定类别或区间。

理货图表

计数图表是带有计数标记的表格，它显示带有计数标记的数据集。 它们显示用于衡量特定类别的频率、出现次数或总数。 这些类型的图表最适合在表示一组观察结果时使用，并且非常适合表示没有文字或数字的数字。

显示模式的数据可视化

某些类型的数据可视化显示基于收集的数据的形式或模式。

线形图

另一种常见的数据可视化类型是折线图。 这些也可用于显示时间长度，但是，它们更适合展示潜在趋势或预测。 通常，x 轴是一段时间，y 轴是一个量。

线的方向用于可视化数据显示的内容。 向上倾斜表示增加，向下倾斜表示减少。

面积图

面积图是折线图的一个版本，其中填充了线条下方的区域以表示强调。 在选择填充每条线下的颜色时，使它们稍微透明，以便可以区分任何重叠区域。

当您想要在时间序列中显示多个表示变化的值时，可以使用这些值。 它们通常显示趋势而不是传达具体结论。 还有堆叠面积图，显示多个数据系列堆叠在一起。

散点图

散点图非常适合许多数据点并突出显示任何异常或异常值。 散点图上的每个点代表“当 x = this时，y = that ”。 当您想查看两个变量之间的相关性时，请使用散点图。

图表上的点如何显示将显示有关数据的各种元素。 例如，从左下角到右上角的趋势显示正散点图，这意味着值一起增加。 当这些点从左上角到右下角方向相反时，这显示了一个负散点图。

聚类分析

聚类分析或聚类根据它们的相似性将大量数据组合在一起。 可以通过聚类分析以战略方式对图表上零星排列的数据进行分组。 这种分析也可以作为预处理步骤，这意味着数据以某种方式格式化，以便可以轻松应用其他技术。

这是一种常见的数据挖掘技术和统计分析方法。

密度图

密度图（有时称为核密度图或密度迹线图）用于可视化数据在特定时间段内的分布情况。 它们类似于直方图，但不是列，而是使用核平滑来绘制值。

分布的形状（显示峰值和谷值）有助于显示数据中的特定趋势及其随时间的变化情况。

小提琴情节

小提琴图用于显示数据的分布及其可能的密度。 本质上，它是一个放置在其侧面以显示数据分布形状的密度图。

因为它通常类似于小提琴而得名，中间的白点表示介质值，中间的粗黑条表示四分位距。 还有一条细黑线表示数据中的上限值和下限值。

茎叶表

茎叶图表是一种数据可视化类型，其中每个数据值都分为“茎”（第一个或多个数字）和“叶”（通常是最后一个数字）。 例如，如果茎为 1，叶为 8，则数值为 18。

在构建这些类型的表时，茎值列在下方，叶值从茎值向右或向左排列。 这些表格让读者可以快速了解数据的分布方式，并且对于突出异常值和查找模式也很有用。

流图

流图是一种堆积面积图，它在 y 轴上显示数据在 x 轴上的另一个数值之后的移动。

有时被称为 ThemeRiver，该数据的演变使用带有圆角边缘的不同颜色表示，给人的印象是数据像河流一样流入其他数据。 数据通常围绕中心轴显示，使其具有流动的形状。

在研究整体的相对比例时最好使用这些。 每个单独的形状或流的大小与每个类别中的值成比例。 平行运行的轴用于显示时间刻度。

显示价格变化的数据可视化

有特定类型的数据可视化显示价格变化，最常见于股票市场或金融部门。

烛台图

烛台图表用作交易工具来显示和分析价格随时间的变化。 这些通常用于衍生品、货币、股票、债券和商品。 就它们的显示而言，它们显示价格信息，如开盘价、收盘价、最高价和最低价。

每个符号或烛台代表特定时间段内的交易活动。

虽然烛台图非常适合检测和预测一段时间内的市场趋势并解释市场的日常情绪，但它们并不表示开盘价和收盘价之间发生的事件——仅表示两个价格之间的关系。

卡吉图

当您要跟踪价格走势以及如何决定是否应该购买股票时，您会查看 Kagi 图表。

Kagi 图表以日语单词罗马化命名，与烛台图表的不同之处在于它与时间无关，它们有助于过滤掉其他一些金融图表可能显示的噪音。 这些图表仅显示在达到特定数量或价格时方向变化的数据。

这些图表由参考股票价格走势的垂直线组成，而不是锚定到股票处于特定价格的特定时间。 这些图表的线条取决于股票价格的走势。

当线从细变粗时，这向交易者表明了买入信号，这意味着 Kagi 线已经升至先前的高点之上。 当一条线由粗变细时，这是一个卖出信号，表明 Kagi 线已跌破先前的低点。

开高低收图表

Open-high-low-close 图表，或简称 OHLC 图表，是一种交易工具，用于可视化和分析货币、股票、债券和其他商品等数据的价格变化。 在寻求解释股票市场的日常趋势以及预测任何未来的价格变化时，它们会很有帮助。

在 OHLC 图表中，y 轴显示价格刻度，x 轴是时间刻度，如天、周或月。 在颜色方面，红色表示看跌市场，这意味着收盘价低于开盘时的价格。 或者，当标记为绿色时，表示看涨市场，这意味着收盘价高于开盘价。

点数图

点数图或 P&F 图表是为长期投资而设计的，可以确定股票市场交易中的具体进入和退出点。 他们监控每个问题的供需情况，同时还跟踪市场的发展趋势。

虽然此类别中的其他类型的数据可视化标记了股票随时间推移的变动程度，如烛台图，但 P&F 图表由堆叠的 X 和 Os 组成，代表一定数量的价格变动。 X 表示价格上涨，而 Os 表示价格下跌。

显示关系和连接的数据可视化

除了明确两个或多个变量之间的相关性之外，数据可视化还可以显示数据之间的关系和联系。

热图

热图用于在位置方面展示海量数据集。 使用特定公式为每个单元格着色，地图内的区域被着色或阴影以表示特定值。 通常，热图是数据的表示，其中每个值都包含在矩阵中。 阴影代表特定的质量，如从低到高。

在跨数据矩阵（例如几天或几小时的时间范围）可视化变量时，最好使用热图。 不同的阴影可以很容易地看到数据中的极端情况。

雷达图

雷达图，有时也称为蜘蛛图或网络图，是一种表示多变量数据的二维图表。 它通过给每个变量一个轴并在所有轴上绘制数据来做到这一点。 多变量数据是当观察基于两个以上变量时获得的数据。

该数据的形状通常是多边形。 当您需要绘制由多元数据组成的一系列观察或案例时，可以使用雷达图。 这是因为每个观察都由其自己的多边形表示，因此很容易看到数据中的任何重叠。

当您有大量变量并且正在寻找一种快速查看质量数据的方法时，最好使用雷达图。

维恩图

维恩图使用重叠圆圈来显示两组或多组项目之间的关系。 当您需要直观地组织信息、比较两个或多个选择，甚至解决复杂的数学问题时，这种类型的数据可视化是理想的选择。

有时也称为集合图，每组数据都在一个圆圈内表示。 交叉区域是圆圈重叠的地方，这意味着两组有共同点。

平行坐标图

平行坐标图用于精确定位不同维度的特定数据元素。 每个维度与垂直轴直接相关，每个数据元素显示为沿维度或轴的一系列连接点。 每个数据变量都有自己的轴，并且所有轴都显示为彼此平行。 然后将值绘制为连接每个轴之间的线。

当您需要将许多变量一起比较以查看它们之间的关系时，这种类型的数据可视化非常有用。

圆弧图

弧形图使用沿单条线的节点或点。 然后使用弧来显示各个节点之间的连接。 每条弧线的粗细可以代表源节点和目标节点之间的频率。

在查找数据中的共现时，通常使用弧形图。

和弦图

弦图用于表示多个实体之间的流或连接，这些实体称为节点。 节点之间的连接用于显示它们有一些共同点——使这些图表非常适合比较数据集中的相似性。

这些节点排列在一个圆形图中，连接的点之间的关系用弧线表示。 然后为每个连接分配一个特定值，该值由弧的大小表示。 颜色还用于按类别对数据进行分组，这有助于在数据内进行比较。

非带状和弦图

非带状和弦图是和弦图的更易于阅读的版本。 从本质上讲，它只利用了节点和连接线，这更加强调了数据中的连接。

树形图

树形图利用树状结构来显示数据中的层次结构，通常用作数据挖掘技术。

在图表的顶部，您会找到一个根注释，它是父主题。 从那里出来的是其他节点，它们通过一条线连接在一起。 这被称为分支。 还有叶节点，也称为端节点，表示序列的结束。

在可视化家谱、进化或其他分类时，最好使用树图。

网络图

网络图，有时称为节点链接图，显示事物如何使用节点和链接线来表示连接。 这使得更容易可视化一组实体可能具有的关系类型。 在这种类型的图表中，注释由圆圈表示，链接使用线条绘制。

矩阵图

在分析和显示项目之间的关系时，矩阵图可能会有所帮助。 有时称为组织结构图，这种类型的数据可视化显示了两组、三组或四组信息之间的关系。 然后，它提供了对每种关系的额外见解，例如不同个人所扮演的角色。

矩阵图的形状将取决于要比较的组数。 六种形状是可能的：L、T、Y、X、C、R 和屋顶形图。

SWOT分析

SWOT 分析被用作一种规划方法，以直观地显示和评估优势、劣势、机会和威胁。 不同行业的企业使用此方法来规划即将到来的项目或任务。

显示比例的数据可视化

某些类型的数据可视化使用大小和面积元素来显示值之间的差异或相似之处。

气泡图

气泡图类似于散点图，而每个点都由一个气泡表示。 除了在轴内的位置外，每个气泡的面积都表示意义。 气泡图用于比较和显示分类圆之间的关系，根据它们在图表上的位置和它们的比例。 整体图表用于分析数据中的模式和相关性。

饼形图

近年来，饼图的使用已经减少，但是，它们仍然是一种有效的可视化方式。

如果饼图擅长一件事，它会显示组成一个“饼”的许多部分，通常以百分比显示。 例如，如果一家公司试图可视化每个部门在整个公司中所占的百分比，他们可以使用饼图来实现。

甜甜圈图

用最简单的术语来说，圆环图是一个饼图，中间的区域被切掉了。 圆环图更强调实际数据，而不是切片之间的大小差异。 另外，由于中心被切掉，这个空间可以用来向读者显示额外的信息。

进度条

进度条或状态条用于可视化操作的进度，例如下载、文件传输或安装。 这种可视化有时还使用百分比形式的过程的文本表示，即“完成 50%”。

点阵图

当您需要以点为单位显示数据时，每个点都有特定的颜色来表示一个类别或分组，请使用点阵图。

当您需要快速概述数据集中特定类别中的数据分布或比例时，这些功能非常有用。 它们还可用于可视化和比较分布和比例，以发现数据中的模式。

Marimekko 图表

有时称为马赛克图，Marimekko 图显示了一对变量的分类数据。

在这种类型的数据可视化中，每个轴显示一个百分比比例，用于确定由正方形或矩形表示的每个段的宽度和高度。 这允许查看者查看类别之间的关系。 百分比越大，图表中的正方形或矩形越大。

比例面积图

当您需要比较值或显示比例以快速查看数据时，比例面积图是理想的选择。 虽然可以使用任何形状，但它们通常显示正方形或圆形。

由于仅通过查看图表可能难以估计值，因此这些值最好用于交流目的而不是分析目的。

还有嵌套的比例面积图，用于比较相对于数据大小的大小或数量。

桑基图

桑基图可视化流程，通常用于显示材料、能源、可测量资源或成本的相互成比例的流动。 这些图中箭头的大小和宽度用于显示大小——箭头越大，流量越大。 颜色还用于将图表划分为类别。

当您希望以视觉方式强调系统内的主要传输或流程时，桑基图是理想的选择。

平行集图

平行集使用线条来可视化数据流及其比例。 每条线直接对应一个数据集，值由每条线的宽度表示。 然后根据数据类别对线的流动进行颜色编码。

树状图

树形图用于以嵌套格式显示分层数据。 这是使用矩形完成的，矩形的大小与每个类别在整体中的百分比成正比。 树形图在比较整体的各个部分时最有用，并且有许多类别可以同时可视化。 它们使一目了然地查看数据值和类别之间的差异变得容易。

圆形包装

圆形打包是一种数据可视化类型，它是树形图的一种变体，但它不使用矩形，而是使用圆形。

树的每个节点都由一个圆圈表示，其子节点在其中可视化为圆圈。 每个圆圈的大小与在可视化中提供更多数据的特定值成比例。

旭日形图

旭日形图也称为环形图或径向树状图，由一个被环包围的内圈组成。 环的每个部分都与其所代表的值成正比。 颜色通常用于显示数据分组或特定类别的数据。

词云

词云，也称为标签云，是根据大小描述的词的集合或集群。 单词在云中出现的越大越粗，它在文本或演讲中被提及的次数越多。

词云是可视化文本数据更重要部分的好方法，无论是来自博客文章还是数据库。

夜莺玫瑰图

夜莺玫瑰图因弗洛伦斯·南丁格尔（Florence Nightingale）而得名，他用这张图显示了克里米亚战争期间士兵可避免的死亡。

否则称为 Coxcomb 图或极区图，它们类似于饼图，除了每个部分都由角度表示。 角度从圆心向外延伸多远表示它所代表的值。

瀑布图

瀑布图，有时称为飞砖图或级联图，用于显示初始值如何通过一系列中间值增加或减少导致最终值。 它可以帮助用户了解由正值或负值引入的累积效应。

通常，图表中的初始值和最终值或端点使用整列显示。 中间值或介于两者之间的值显示为浮动列，这些列基于上一列中显示的数据开始。 这些列也用颜色编码来表示正值和负值。

象形图

象形图是一种数据可视化图表，它使用图标或形状为较小的数据集提供更具吸引力的视图。 这些图标通常代表数据的主题或类别。 例如，如果您希望显示美国不同州的人口，您可以选择使用人的形状。 如果您想展示俄克拉荷马州农场胡萝卜的生长情况，您可以选择胡萝卜的形状来展示这一点。

形状或图标的使用有助于克服读者之间的语言障碍，甚至是文化或教育方面的差异。 最好在象形图中尽可能清晰，尤其是因为在呈现数据时使用部分图标或符号可能会造成混淆。

显示范围的数据可视化

当您希望在比例上显示上限和下限之间的变化时，请使用可以显示数据中特定范围的数据可视化。

误差线

误差线通常是图表上的 T 形条，显示图表中内置了多少误差。 在名称中使用“错误”并不一定意味着错误，而是代表内置不确定性的数据范围或分布。 这可以是置信区间或标准误差中的任何内容。

大多数误差条形图显示数据的范围。 范围可视化数据从最低值到最高值的分布情况。 您可以在散点图、条形图、点图或亚麻图上找到误差线，以获取有关数据的更多详细信息。

子弹图

当您需要将一个由水平条表示的值与另一个由垂直线表示的值进行比较并将此数据与定性范围相关联时，使用子弹图。 子弹图的功能类似于条形图，通常用于显示性能数据。

子弹图的一个重要元素称为特征度量。 这可以通过图表中间的主条的长度来可视化。 这条线垂直于所谓的比较度量。 这被用作目标市场来比较特征度量的价值。 当中间的主条通过比较测量线时，您可以直观地看到目标已被击中。

子弹图通常使用颜色作为显示范围分数的一种方式，每个阴影对应于性能评级，如差、平均、好和令人满意。

甘特图

甘特图通常用于处理项目管理，因为它显示活动或任务的列表以及它们随时间变化的持续时间。 这显示了每个任务何时开始或结束。 当您需要计划和估计整个项目可能需要多长时间时，甘特图是理想的选择。

这些图表在表格中绘制，其中行用于活动，列用作时间刻度。 沿时间刻度绘制的条形表示每个活动完成所需的持续时间。 您还可以使用连接箭头来表示哪些任务相互依赖。

跨度图

跨度图（有时称为浮动条形图或高低图）显示了最小值和最大值之间的数据集范围。 在不需要大量额外数据或信息的情况下比较范围时最好使用这些。

显示地理位置的数据可视化

另一种流行的数据可视化类型是使用地图来显示地理区域的数据。

气泡图

与等值线图和气泡图类似，气泡图在特定地理区域上使用圆圈。 圆的面积或大小与数据集的大小或值成比例。

这些地图最适合比较彼此接近的地理区域的比例，因此您可以查看它们的比较方式。

Choropleth 地图

等值线图类似于热图，但在这些类型的数据可视化中，数据的阴影应用于地理地图。 在按特定地理区域比较数据集时最好使用这些方法。 使用等值线图时颜色是关键，因为颜色进展用于表示特定数量的数据。

资料来源：纽约时报

流程图

流程图用于显示信息或对象从一个位置到另一个位置的移动。 这通常用于人、动物或产品。

移动的人、动物或产品的数量由一条粗细不等的线表示。 线越粗，金额越大。 箭头也用于显示运动的方向。

连接图

连接地图，也称为链接地图，是使用通过直线或曲线放置在地图上的连接点绘制的。 连接图用于在地理上显示特定的关系。 这些可以是飞行模式或进口或出口货物的迁移。

连接图类似于流图，但没有连接之间的定量值。

点图

点图，有时称为点图，是在区域内放置点以显示人口密度。

这种类型的地图非常适合可视化事物在特定区域中的分布情况，以及当点在特定区域中比其他区域更集中时显示模式。

等值线图

等值线图将数据显示为地理地图上的第三个维度，这使得它们在显示特定区域的表面高程或天气数据时非常有用。 雷达图、温度图或降雨图都是等值线图的示例。

公交地图

公交地图用于说明公共交通系统内的路线和车站。 这可能是公交线路、通勤铁路或渡轮路线。 颜色用于对线路或服务进行编码，而图标则用于指示沿线的站点或站点。

显示概念的数据可视化

当您需要直观地展示或解释一个想法时，请使用可以说明概念的数据可视化。

流程图

流程图是特定流程中所需步骤和决策顺序的直观表示。 该过程中的每个步骤都用特定的形状进行标注，并通过连接的线和箭头连接起来。

When using shapes like circles, rectangles, or ovals, it's easy to define the type of step within the chart. For instance, if a certain step requires a decision before removing on, you may use a triangle. Drawing out this kind of chart is ideal when you need help planning and developing a process or improving one that already exists.

头脑风暴

A brainstorm, otherwise known as a mind map, is a diagram that shows ideas, words, images, or concepts and how they relate to one another. They are often used to classify ideas, organize information, or a general aid when studying.

Brainstorms come in handy when collaborating across various teams on one unified project. They typically start in the center with a title or main idea and have relevant or related words or categories written or drawn-out extending from the main idea.

漏斗

A funnel is used to display values as they progressively decrease. The name comes from its shape, which starts with a broad head and ends with a narrow neck.

Ideally, a funnel will show a process that starts at 100% and ends with a lower percentage. Funnels are most helpful when you need to visualize a flow of things like users, people, or organizations, through a process - like a sales pipeline. The number at each stage within the funnel is indicated from the width as it narrows.

Illustration diagram

An illustration diagram is either one or multiple images that are accompanied by notes or labels. These notes are used to explain concepts or methods, describe objects, show how things move, or help provide additional information regarding the image being displayed.

These illustrations can be anything from a simple sketch to a complex photograph.

Pictorial fraction chart

A pictorial fraction chart uses pictograms such as icons, pictures, or illustrations, to show fractions. This could be used to show something like “1 in 5 people have asthma”. You would then show five icons with one of the icons colored in to visualize the one person who has asthma.

Exploding view drawing

This type of data visualization uses a diagram, picture, or a technical drawing of an object that shows the relationship or order of assembly of various parts. It will show the components of an object slightly suspended in the surrounding space combined with the object separated by a distance.

This type gets its name by suggesting that there was a small explosion in the middle of the object, causing you to see how it would be put back together.

These are often used in instructions, like how to put together furniture.

Data visualizations that show events over time

Certain types of data visualizations are used to show data and events over a specific period of time as a way to display trends or changes.

日历

Whether you have a physical calendar hanging on your wall or you use the app on your phone, calendars are a helpful tool to remain organized and on schedule.

They display periods of time and the events that occur during a specific time. They are typically divided into days, weeks, months, and years. Some even go as far as to break down the hours of the day. The most common type of calendar we use is called the Gregorian Calendar, which uses seven grids to define the days of the week.

时间线

A timeline is a data visualization that displays a list of events in chronological order. The main purpose of a timeline is to display time-related information to present a story or view of history.

时间表

When it comes to a management tool that can be used to schedule events, tasks, and actions, a timetable is an absolute must.

This data is organized in a table, in either chronological or alphabetical order. An example of a timetable is how train stations show the arrival and departure times of trains throughout the day.

Spiral plot

Spiral plots visualize time-based data along a spiral. The graph starts at the center and then progresses outward. These are often used for showing large sets of data that typically visualize a trend over a long time period. Color can be used to assign each interval to a specific time period. For instance, if you were showing data over a month, each day of the month would be a different color.

More than meets the eye

The right type of data visualization can take your data from confusing with no point to easy to understand with clear action items. Whether you're presenting your data findings to the head of your department or getting organized as a team, knowing which type of data visualization to use can make all the difference.

When you're ready to get started, check out the data visualization software you can use to make sure your data is telling the right story.