数据可视化：如何选择合适的图表
数据可视化是信息设计领域中至关重要的一部分。通过图表和图形的使用，你可以更清晰、更生动地传达数据，帮助观众更容易理解和分析信息。然而，正确选择合适的图表类型对于确保数据有效传达至关重要。本文将探讨如何选择正确的图表，以便在各种情境下清晰、准确地展示数据。这是做好可视化的第一步。
数据可视化的主要目标是通过图形展示数据，使观众能够迅速理解信息，而不至于陷入琐碎的细节中。为了达到这一目标，我们需要首先回答三个关键问题：
- 我们有什么数据？
- 我们使用图表的目的是什么？
- 我们应该选择哪种图表类型？
下面，我们将回答这些问题，以帮助您更好地选择适合您的数据和目标的图表。
一、数据的本质
首先，让我们讨论数据的本质。数据可以是数量性的，也可以是分类的。数量性数据通常表示度量结果，例如销售额、温度、人口等。分类数据用于将项目分类，例如产品类别、地区、性别等。了解您的数据类型对于选择适当的图表至关重要。
二、目标和目的
其次，考虑您使用图表的目的。您是希望使数据更容易理解，还是希望传达特定的信息或趋势？选择合适的图表类型将取决于您的目标。在这里，我们将讨论三种主要的图表目的：
1. 比较类
比较是数据可视化中常见的目的之一。它涉及到显示值与值之间的不同和相似之处。这通常用于展示不同分类间的数值对比或不同时间点的数据对比。如果您需要比较大小、高低或数量，那么柱状图通常是最好的选择。
这里我帮你简化了一下概念：凡是你需要用来比大小、高低、多少的数据就用以下的图表工具。
“谁多谁少，我一眼就看出来了”“这个月东西卖出的多”“这个月跟去年比较下，今年还是多”等等，遇到这种需要比较多，就用柱状图，准没有错。
2. 趋势类
趋势类图表的主要目的是显示数据在连续区域上的分布和变化规律，以展示数据在连续区域上的大小变化趋势。在这一类情境下，折线图和面积图尤其适合用于呈现数据。折线图强调数据的具体值，帮助用户追踪趋势，而面积图则不仅强调趋势，还突出了数据的分布情况。
你可以将这类图表视作变化的绘本，它们展示了数据如何随时间、位置或其他连续维度而变化。
你可以这样去理解：这里开始已经计算比例了，它有上、下的变动，犹如心电图表一样，是有波动的，那么需要看整体，看好、坏，是上升、还是下降的。
3. 占比类
占比的目的是显示同一维度上的占比关系。饼图通常用于表示同类数据的占比分布。但要注意，不要展示太多分块，通常不超过9个，以保持清晰度。
4. 分布类
最后，分布的目的是查看数据分散在一个区间或分组的情况。分布类图表通常用于查看两个变量之间的关系和相关性。
举个例子：这里要比男生跟女生的身高跟体重的关系。
所有的数据点比较集中，（体重在60-70，身高在160-180）呈正相关关系，即身高越高，相应的体重会越大。
三、选择正确的图表
为了选择正确的图表类型，您需要根据数据类型和图表目的来挑选。在这里，这里有了一份小小的指南，以帮助你更好地选择合适的图表：
- 比较：如果您需要比较大小、高低或数量，柱状图通常是最佳选择。
- 趋势：如果您希望展示数据在连续区域上的变化规律，折线图和面积图是很好的选择。
- 占比：如果您要表示占比关系，饼图、环形图是一个不错的选择。
- 分布：如果您需要查看两个变量之间的关系和相关性，分布类图表是最适合的。
90%数据都逃不过这几类图表，所以先选大方向，然后在相应的类型挑选合适的图表，这样就比较容易出正确的图表了。
总结
数据可视化是帮助人们更好地理解和分析数据的重要工具。选择正确的图表类型是确保数据有效传达的关键一步。无论你是在比较、展示趋势、表示占比还是查看数据分布，合适的图表类型都将使你的数据更具可读性，让观众更容易理解和记忆。
设计原则告诉我们，好的数据可视化不仅仅是美观，更重要的是有效传达信息，这才是设计关键。【知识扩展】
这些图表专门做了对应的场景，赶紧去找找跟你的业务合适的图表吧。
AntV：https://antv.antgroup.com/
Echart:https://echarts.apache.org/zh/index.html
Highchart:https://www.hcharts.cn/
Chartjs: https://www.chartjs.org/
Plotly: https://plotly.com/graphing-libraries/
Anychart: https://www.anychart.com/
图之典：http://www.tuzhidian.com/
Flourish：https://flourish.studio/examples/
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！