四个变量的图表怎么做_数据分析，用对图表很重要

作者：红薯

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数据分析是互联网产品极其重要的一个环节，目前整个互联网行业的发展逐渐趋于理性了，从好些年前的“增量市场”变为“存量市场”，很大的一个特征就是获客成本变高了，流量越来越珍贵。在这种行业背景下，数据分析成为了一手利器，可以推动产品设计与运营环节，列举几个典型的场景：

• 产品经理在规划新版本时，如何制定相关的数据指标来验证？

• 功能上线后，如何就采集到的数据，进行数据复盘，判断新功能是否达到团队预期?

• 如何通过数据了解产品目前的问题以及分析背后的原因？

• 运营人员在完成一个活动后，如何通过数据来评估本次活动的效果？

• 如何将冰冷的数据通过直观的可视化图表向上级进行汇报？

• 在产品设计的时候涉及到数据可视化统计的界面，如何选择核心指标以及合适的可视化图表?

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以上只是数据分析应用的其中一部分场景，实际上还有很多。有些人可能会认为，数据分析那是数据产品经理的职责，其实不然，我认为数据分析重在思维，是一种通过现象看本质的思维，这种思维能力是产品经理需要掌握的，不少企业在招聘产品经理的时候也会看重产品经理的数据驱动能力。

数据本身冰冷没有意义的，我们需要通可视化图表将数据直观的表现出来，然后对其进行分析，发现背后蕴藏的规律。

数据可视化图表的类型十分丰富，此处不一一列举，本篇文章主要跟大家分享几种比较简单、常见的数据分析可视化图表以及使用场景。如果简单的图表可以解决问题，为什么还要花里胡哨呢？

一、常用的可视化图表

常用的可视化图表包括：饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图，这五类图表可以满足我们工作中大部分的数据展现与分析需求，简单的图表往往能够有效、形象、快速地传达信息。

这时候你再回想一下，你在日常工作中见到的图表是不是基本上都是以下几种类型。

基本的可视化图表(图来自《谁说菜鸟不懂数据分析》)

以上五类图表是最为基本的可视化图表，它们还能够衍生出其他稍微复杂些的图表，比如柱形图还包括簇状柱形图、堆积柱形图、百分比柱形图。

EXCEL表对以上图表进行了比较好的分类与归纳，有兴趣做进一步了解的朋友可以打开你的EXCEL表，在插入图表功能中可以看到。

二、通过数据间的关系选择图表

常见的数据关系包括：成分、排序、时间序列、频率分布、相关性、多重数据比较。

1.成分(整体的一部分)

成分也称构成，主要关注每个部分占整体的百分比关系。适用的图表有饼图、柱形图、条形图、瀑布图。