9、数据比较与时间处理：可视化策略与技巧

数据比较与时间处理：可视化策略与技巧

在数据分析中，数据比较和时间处理是两个重要的方面。下面将详细介绍如何通过不同的图表和方法进行数据比较，以及如何处理时间相关的数据。

多指标平行坐标图

在进行数据比较时，分析师常常需要对单一维度的多个成员在多个指标上进行比较。常见的做法是使用条形图或表格，但当成员或行数过多时，这种方式可能不够简洁。此时，平行坐标图是一个不错的选择。

平行坐标图用于绘制具有多个维度的数据，并比较它们之间的关系。每个变量都有自己的坐标轴，这些坐标轴的测量单位可能不同，需要对每个指标进行归一化处理，以确保尺度一致。然后用线连接维度的每个成员在各个指标及其对应坐标轴上的点。

由于一次可能会绘制多个成员，图表很容易变得杂乱。建议突出显示相对于整个组的单个成员，或者减少比较的成员数量。

下面以一个实际案例来说明如何构建平行坐标图。假设需要比较零售商的17个子类别在四个指标（总销售额、总销售单位、美元利润和利润率）上的表现。

1. 构建归一化指标
   • 对于四个指标，需要进行四次归一化计算：

// Sales | Normalized
(SUM([Sales]) - WINDOW_MIN(SUM([Sales])))
/
(WINDOW_MAX(SUM([Sales])) - WINDOW_MIN(SUM([Sales])))

// Units | Normalized
(SUM([Quantity]) - WINDOW_MIN(SUM([Quantity])))
/