【数据分析】用图表让数据“说话”,一起入门数据可视化,让数据更“简单”

【数据分析】用图表让数据“说话”,一起入门数据可视化,让数据更“简单”插图

数据有时候我们再怎么清洗,但是在别人不了解这份数据的时候,想要一目了然地看懂,几乎是很难的,别人更多的是看得一脸茫然。因此,为了更加“鲜明”地展示数据,我们就要通过图表的形式,对数据进行可视化操作,让数据会“说话”,达到就算让外行人看,都能看出点所以然的目的。

1.数据可视化常用的图表

  • 散点图(两个指标的关系观察)
  • 折线图(对于时间变化的数据变化趋势)
  • 柱状图(可用于对比不同类别的数据区别)
  • 条形图(可用于对比不同类别的数据区别)
  • 瀑布图(可用于重点突出变化情况)
  • 直方图(可以显示数据的分布形态)
  • 堆积条形图(可用于对比同类别数据的不同情况)
  • 饼图(可用于展现多数据的占比)
  • 箱线图(可用于观察不同列数据的最大值、最小值、中位数等数据整体情况)
  • 热力图(常用于地图中各区域的数量情况)
  • 雷达图(适合在固定框架指标内,对比不同数据的情况)
  • 词云图(可直观查看到关键词的出现频数)
  • 漏斗图(如AARRR漏斗模型,可用来做用户转化率的可视化)

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  • 以下是国外专家Andrew Abela 整理的图表类型选择指南,供家参考学习:

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2.数据可视化探索步骤

数据可视化不是说拿到数据想怎么变为图形就怎么变,我们要根据不同的数据呈现需求,用不同的图形来达到目的,这里主要分为4个步骤:

(1)获取数据

要做可视化,首先得有数据,没有数据的情况下的可视化都是空谈,或者说没有参考价值。

(2)明确分析问题

同一份数据,因为逻辑表达方式不同,展示方式都不一样的,我们要明确分析问题,也要明确想要别人看到图表后,能获取到什么样的信息。好比说我们把男朋友分为“直男”、“暖男”、“渣男”,这三者表达方式不一样,让人听起来的感觉就不一样,让人产生的印象结果也不一样。

(3)图表选择

为了更加直观明确的表达,我们根据所拥有的不同数据,会对图表找出最合适的表达方式进行可视化展示,例如我们要突出随着时间的变化,价格的波动,股市中常见的就是折线图,清晰明了。

(4)可视化核查

有时候我们选择了图表之后,未必是最合适表达的一种,我们每次可视化后都需要进行核查,看看可视化的结果是否能准确地表达我们的观点以及数据的情况。

3.选择图表的建议

虽然说我们选择图表是为了可视化工作,但是并不建议做得花里胡哨看起来很炫酷,好像很厉害的样子的。要知道,我们的目的是为了向用户展现数据情况、表达观点,如果用户看不懂,那么可视化将毫无意义。

  • 以下几种常用的可视化图形建议,为大家提供参考:

(1)表格

想展示和突出排名前列部分的数据时,我们可以通过表格的形式进行排序展现,既清晰又简单明了。例如胡润百富的榜单,多年来一直用表格的方式向我们直观的展现中国富豪的排名。

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(2)散点图

我们经常想研究两个变量之间是否有关系,这时候散点图就是很好的选择,因为我们可以通过散点的趋势来发现,两个变量之间是否存在一定规律的。例如下图Mob研究院中关于职场女性使用学习类APP的分析,用户月均使用APP的时长,是和TGI(目标群体指数)大致上是成正相关趋势的。

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(3)折线图

折线图相信大家都不陌生,很多炒股的小伙伴们天天都要看着,苦思冥想做决策,一般情况下,折线图是比较适合观察随着时间变化的数据,我们可以通过折线图来做到一些趋势的相关预测分析。

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(4)柱状图和条形图

柱状图和条形图都适用于不同类别数据的对比,在日常使用中,更加建议大家使用条形图,无论从人的视觉观察习惯,还是对比效果的呈现,感官上都会更加清晰。如下图Mob研究院中关于北京和上海职场女性,在美容美甲APP的活跃用户、女性奢侈品购买意向的情况对比。

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(5)其他建议

如果在数据指标比较多的情况下,不建议用饼图和3D图表,因为会在视觉上看起来十分吃力,不仅达不到清晰对比的效果,更是在理解数据分析的过程中受到阻碍。如来源于网络的下图,大部分数据几乎都看不出差距。

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4.用EXCEL做数据可视化

拿昨天关于婴儿产品购买情况的数据表来做例子,我们通过数据汇总排序之后,用条形图对比每年的销量情况。

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首先选中要用来可视化的数据,然后点击“插入”,接着点击“推荐的图表”,选中里面的“条形图”,系统就会自动生成出我们需要的图形了。

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然后为了简化图表,那就要去除一些不必要的信息,像左方的字段按钮,我们可以通过右键来隐藏,汇总和标签注释我们也可以通过右键进行删除。

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接下来进一步美化,作为图形来说,颜色是一个很重要的元素,因为我们大多都不是设计师出道,可能对颜色搭配方面一窍不通,那么我们就需要借助工具了。在Adobe Color CC网站上面有着十分全面的配色方案,我们在上面找到自己喜欢的颜色,然后在找的时候记得要记下颜色的RGB数值。

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在我们右键点击某个图形的时候,不仅可以对条形图进行排列,还可以点击设置数据格式来改变每一个条形的颜色,点击颜色选项中的其他颜色,然后输入配色方案中的RGB值,图标就耳目一新了。

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结语

在数据分析的学习过程中,最忌是只看不做,再简单的点也要反复落地操作,很多统计策略、函数公式、图表展示看起来听起来简单,但往往操作起来就很容易迷茫,继续加油吧。

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