(秦路)七周成为数据分析师（第四周）——数据可视化

本是古典何须时尚 2022-10-12 05:56 248阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  1 数据可视化的意义
     *  2 常见的初级图表
     *   *  2.1 图表的基础概念
         *  2.2 散点图
         *  2.3 折线图
         *  2.4 柱形图
         *  2.5 饼图
         *  2.6 漏斗图
         *  2.7 雷达图
     *  3 常见的高级图表
     *   *  3.1 树形图
         *  3.2 桑吉图
         *  3.3 热力图
         *  3.4 关系图
         *  3.5 箱线图
         *  3.6 标靶图
         *  3.7 词云图
         *  3.8 地理图
     *  4 图表绘制
     *   *  4.1 Excel绘图
         *  4.2 Power BI绘图
         *   *  4.2.1 Dashboard

## 1 数据可视化的意义 ##

数据可视化：

*  数据可视化的目的是让数据更高效
 *  让读者更高效阅读，而不单是自己使用
 *  突出数据背后的规律
 *  突出重要的因素
 *  最后是美观

## 2 常见的初级图表 ##

### 2.1 图表的基础概念 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 2.2 散点图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**散点图：** 散点图主要解释数据之间的规律。  
维度:0+，作为颜色  
度量:2

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**气泡图：** 气泡图是散点图的变种，引入了第三个度量作为气泡的大小。  
维度∶1+，作为颜色  
度量:3，其中1个是气泡大小

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**单轴散点图:** 维度作Y轴，更倾向于洞察数据在不同类别下的数据规律  
维度:1+，Y轴  
度量:2

**客户消费维度**

*  消费金额和消费次数的关系
 *  消费金额和最后一次距今消费天数的关系
 *  消费次数和最 一次距今消费天数的关系

**客户其他消费维度**

*  消费金额和消费折扣的关系
 *  消费金额和会员积分的关系
 *  消费次数和会员距离的关系

**垂直领域消费维度**

*  投资金额和投资次数的关系（金融)
 *  最近一次距今消费和使用次数(SaaS )

### 2.3 折线图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
**折线图：** 折线图经常用来观察数据随时间变化的趋势。折线图中的维度不宜过多，否则会非常混乱和复杂。  
维度:1+，可对比  
度量:1+  
时间维度:X轴

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

\*\*面积图：\*\*面积图是折线图的变种。面积图更注重数据类别之间随着时间趋势的变化关系。  
维度:1  
度量:2

### 2.4 柱形图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
\*\*柱形图：\*\*柱形图是类别之间的关系。  
维度:2  
度量:1+  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
**直方图：** 柱形图的统计型变种。  
维度:0  
度量:1

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
正负比例柱形图 横向正负比例柱形图  
堆积柱形图 瀑布图

### 2.5 饼图 ###

![在这里插入图片描述][2021070414184717.png]  
**饼图：** 饼图可以理解为环状的柱形图。饼图的类别不宜过多。多用在PPT  
维度:1  
度量:1

### 2.6 漏斗图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

**漏斗图：** 漏斗图是对转化过程的直观展示。单一的漏斗图没啥用，也是面向PPT。漏斗图的转化步骤不应该超过七个。  
维度:1  
度量∶1

### 2.7 雷达图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
**雷达图：** 适用于个体的数据和属性可视化，比较偏描述性数据，常见于CRM，用户画像。  
维度:1+  
度量:1+

## 3 常见的高级图表 ##

### 3.1 树形图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
**树形图：** 适合数据量较大的情况，尤其类别较多。比如各类电商的SKU  
维度:1+  
度量:1

### 3.2 桑吉图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
**桑基图：** 桑吉图是揭示数据复杂变化趋势的图表。面积图是线性维度，而桑基图可以一对多或者多对一。可表示用户的活动轨迹  
维度:2 source,target  
度量:1

### 3.3 热力图 ###

![在这里插入图片描述][20210704142700881.png]  
**热力图：** 数据在空间上的变化规律。譬如地理空间，譬如网页浏览  
维度:2  
度量:1

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
**热力图：** 空间不一定是纯粹空间也可以是属性和维度的规律组合，比如把它变成星期表。  
维度:1  
度量∶1

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

### 3.4 关系图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
\*\*关系图：\*\*展现不同类别之间的数据关系，常见于各类社交社会媒体。  
维度:2 source target  
度量:0+

### 3.5 箱线图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]  
**箱线图：** 箱线图是统计用图表用来研究和观察数据分布，也能对比数据分布。  
维度∶1+  
度量∶1

### 3.6 标靶图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]  
**标靶图：** 也称为子弹图，是变种的条形图。常用于衡量业务销售完成情况。  
维度∶1＋  
度量:2

### 3.7 词云图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]  
**词云图：** 文本分析利器，PPT常客，卖弄大数据之必备图表  
维度∶1  
度量:0

### 3.8 地理图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]  
**地理图:** 数据和空间之间的关系。地理图即可以通过经纬度的数值度量绘制，也能通过省市的类别维度绘制。  
维度:1(经纬或行政)  
度量:1

## 4 图表绘制 ##

### 4.1 Excel绘图 ###

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]  
**配色表：** color.adobe.com

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]

### 4.2 Power BI绘图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]  
用户的信息，用户的行为，商品明细 → \\rightarrow →抽象成一个模型，什么样的用户在什么时候买了什么商品 → \\rightarrow →数据清洗：可能会非常占用时间 → \\rightarrow →根据具体应用选择图表 → \\rightarrow →形成Dashboard。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 28]  
PowerBI本身有两种联动，一直是柱形图和散点图的筛选联动，一种是和树形图的对比联动。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 29]  
![在这里插入图片描述][20210705111310758.png]  
选择格式 → \\rightarrow →编辑交互 → \\rightarrow →表的右上角可以选择 筛选联动还是对比联动或者不联动  
![在这里插入图片描述][20210705111650430.png]

![在这里插入图片描述][20210705111525652.png]

#### 4.2.1 Dashboard ####

*  主次分明
 *  贴合场景
 *  指标结构

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 30]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 31]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 32]  
左边用来看销售人员的情况  
右边用来观测用户情况

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 33]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 34]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM5MjIzNDQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 35]  
参考链接：[七周成为数据分析师《第四周：数据可视化》][Link 1]

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