第四周 数据可视化

1、数据可视化之美

目的：让数据更高效、让读者更高效阅读、突出数据背后的规律、突出重要的因素、更美观。

2、图表的基础概念

维度和度量

• Dimension：描述分析的角度和属性，分类数据（时间、地理位置、产品类型等）。
• Measure：具体的参考数值，数值数据（元、销量、销售金额等）。

3、常见的基础图表

• 散点图——主要解释数据之间的规律。
  气泡图是散点图的变种，引入第三个度量作为气泡的大小。
  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。

• 折线图——常用来观察数据随时间变化的趋势。
  折线图中维度不应过多，否则会混乱和复杂。
  面积图是折线图的变种，更注重数据类别之间随时间趋势的变化关系。

• 柱形图——类别之间的关系
  变种 --> 直方图、正负比例柱形图、正负比例条形图、堆积柱形图、瀑布图

• 饼图——可理解为环状柱形图
  多用于PPT

• 漏斗图——是对转化过程的直观展示
  单一漏斗图没什么意义，面向PPT。其转化步骤不应该超过7个。

• 雷达图——适用于个体的数据和属性可视化
  偏描述性数据，常见于CRM，用户画像。

4、常见的高级图表

• 树形图——适合数据量较大的情况，尤其类别较多。
  但类别中的类目不应过多。如各类电商的SKU。

• 桑基图——揭示数据复杂变化趋势的图表。
  面积图是线性维度，桑基图可以一对多或多对一。

• 热力图——数据在空间上的变化规律。
  如地理空间、网页浏览。不一定是纯粹空间，也可以是属性和维度的规律组合，如星期表。

• 关系图——展现不同类别之间的数据关系，常见于各类社交媒体。

• 箱线图——统计用图表，用来研究和观察数据分布，也能对比数据分布。

• 标靶图——也称子弹图，是变种条形图
  常用来衡量业务销售的完成情况

• 词云图——文本分析利器，PPT常客，卖弄大数据必备图表。

• 地理图——数据和空间之间的关系。
  既可通过经纬度数值度量绘制，也能通过省市的类别维度绘制。

5、图表绘制

信息图和数据图表。

• Excel绘图
  配色：color.adobe.com
  散点图、辅助列、组合图表、甘特图、杜邦分析法

• 可视化BI
  单一的图表分析没有意义。
  【报表A、报表B、报表C】 – > 【模型】 --> 【数据清洗】 --> 【可视化图表】 – > 【Dashboard】

• Dashboard
  主次分明、贴合场景、指标结构——布局