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编程问答

60种数据可视化图表总结(文末送书)

發(fā)布時(shí)間:2023/12/8 编程问答 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 60种数据可视化图表总结(文末送书) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

點(diǎn)擊上方 "大數(shù)據(jù)肌肉猿"關(guān)注,?星標(biāo)一起成長(zhǎng)

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來源:數(shù)據(jù)分析1480

可視化圖表種類如此之多,什么場(chǎng)景下應(yīng)該用什么圖表展示,是一個(gè)讓人頭禿的難題。

數(shù)據(jù)可視化的愛好者Severino Ribecca,他在自己的網(wǎng)站上收錄了 60 種可視化圖表樣式以及它們分別適用于什么樣的場(chǎng)景,并且推薦了相應(yīng)的制作工具。

值得一看。

點(diǎn)陣圖

點(diǎn)陣圖表 (Dot Matrix Chart) 以點(diǎn)為單位顯示離散數(shù)據(jù),每種顏色的點(diǎn)表示一個(gè)特定類別,并以矩陣形式組合在一起。

適合用來快速檢視數(shù)據(jù)集中不同類別的分布和比例,并與其他數(shù)據(jù)集的分布和比例進(jìn)行比較,讓人更容易找出當(dāng)中模式。

點(diǎn)數(shù)圖

點(diǎn)數(shù)圖 (Point & Figure Charts)也稱為「P&F 圖」,使用由 X 和 O 符號(hào)組成的一系列方格來顯示特定資產(chǎn)的供需關(guān)系。

這種圖表與時(shí)間無直接關(guān)系,主要集中看資產(chǎn)的過濾價(jià)格表現(xiàn);它也不會(huì)顯示交易量,其目的只是顯示任何供需關(guān)系上的變化,稱為「突破」(breakouts)。

推薦制作的工具有:rpnf。

弧線圖

弧線圖 (Arc Diagram) 是二維雙軸圖表以外另一種數(shù)據(jù)表達(dá)方式。在弧線圖中,節(jié)點(diǎn)將沿著 X軸放置,然后再利用弧線表示節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系。

弧線圖適合用來查找數(shù)據(jù)共同出現(xiàn)的情況。但缺點(diǎn)是:不能如其他雙軸圖表般清楚顯示節(jié)點(diǎn)之間的結(jié)構(gòu)和連接,而且過多連接也會(huì)使圖表難于閱讀。

推薦的制作工具有:Protovis (編程語(yǔ)言)、D3 (編程語(yǔ)言)。

折線圖

折線圖用于在連續(xù)間隔或時(shí)間跨度上顯示定量數(shù)值,最常用來顯示趨勢(shì)和關(guān)系。

此外,折線圖也能給出某時(shí)間段內(nèi)的「整體概覽」,看看數(shù)據(jù)在這段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展情況。

推薦的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、D3、DataHero、Datamatic、Datawrapper、Envision.js、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool.com、SlemmaVega。

平行坐標(biāo)圖

平行坐標(biāo)圖 (Parallel Coordinates Plots) 能顯示多變量的數(shù)值數(shù)據(jù),最適合用來比較同一時(shí)間的多個(gè)變量,并展示它們之間的關(guān)系。

當(dāng)數(shù)據(jù)密集時(shí),平行坐標(biāo)圖容易變得混亂、難以辨認(rèn)。解決辦法是通過互動(dòng)技術(shù),突出顯示所選定的一條或多條線,同時(shí)淡化所有其他線條,讓我們能更集中研究感興趣的部分,并濾除干擾數(shù)據(jù)。

推薦的制作工具有:D3、Protovis、RAWGraphs、The R Graph Gallery、Vega。

網(wǎng)絡(luò)圖


也稱為「網(wǎng)絡(luò)地圖」或「節(jié)點(diǎn)鏈路圖」,用來顯示事物之間的關(guān)系類型。

這些節(jié)點(diǎn)通常是圓點(diǎn)或小圓圈,但也可以使用圖標(biāo)。

網(wǎng)絡(luò)圖主要有分別為「不定向」和「定向」兩種。不定向網(wǎng)絡(luò)圖僅顯示實(shí)體之間的連接,而定向網(wǎng)絡(luò)圖則可顯示連接是單向還是雙向(通過小箭頭)。

網(wǎng)絡(luò)圖數(shù)據(jù)容量有限,并且當(dāng)節(jié)點(diǎn)太多時(shí)會(huì)形成類似「毛球」的圖案,使人難以閱讀。

推薦的制作工具有:Cytoscape、Datamatic、Gephi、Graph-tool、Mike Bostock's Block、Plot.ly、sigmajs、Vega、ZoomCharts。

象形圖

象形圖 (Pictogram Chart) 也稱為「象形統(tǒng)計(jì)圖」,使用圖案來顯示數(shù)據(jù)量。

使用圖案能克服語(yǔ)言、文化和教育水平方面的差異,是更具代表性的數(shù)據(jù)顯示方法。舉個(gè)例子,如果數(shù)據(jù)是「5 輛車」,圖中便會(huì)顯示 5 個(gè)汽車圖案。

推薦的制作工具有:Infogr.am、jChart。

直方圖


直方圖適合用來顯示在連續(xù)間隔或特定時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)分布,有助于估計(jì)數(shù)值集中位置、上下限值以及確定是否存在差距或異常值;也可粗略顯示概率分布。

推薦的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、D3、Datavisual、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool.com、Protovis、R Graph Gallery、Slemma。

密度圖

密度圖 (Density Plot) 又稱為「密度曲線圖」,用于顯示數(shù)據(jù)在連續(xù)時(shí)間段內(nèi)的分布狀況。

這種圖表是直方圖的變種,使用平滑曲線來繪制數(shù)值水平,從而得出更平滑的分布,并且它們不受所使用分組數(shù)量的影響,所以能更好地界定分布形狀?。

推薦的制作工具有:The R Graph Gallery、Cookbook for R。

人口金字塔

人口金字塔 (Population Pyramid) 也稱為「年齡性別金字塔」,是彼此背靠背的一對(duì)直方圖,顯示所有年齡組和男女人口的分布情況。

人口金字塔最適合用來檢測(cè)人口模式的變化或差異。多個(gè)人口金字塔放在一起更可用于比較各國(guó)或不同群體之間的人口模式。

推薦制作的工具有:AnyChart、D3 (重疊版本)、Vega、ZingChart。

條形圖

條形圖 (Bar Chart) 也稱為「棒形圖」或「柱形圖」,采用水平或垂直條形(柱形圖)來比較不同類別的離散數(shù)值。


圖表其中一條軸代表要比較的具體類別,另一條則用作離散數(shù)值的標(biāo)尺。

條形圖的離散數(shù)據(jù)是分類數(shù)據(jù),針對(duì)的是單一類別中的數(shù)量多少,而不會(huì)顯示數(shù)值在某時(shí)間段內(nèi)的持續(xù)發(fā)展。

推薦的制作工具有:MS Excel & Apple Numbers、AnyChart、D3 、DataHero、Datamatic、Datawrapper、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool.com、Protovis、Slemma、Vega、ZoomCharts。

多組條形圖

多組條形圖也稱為「分組條形圖」或「復(fù)式條形圖」,是條形圖的變種。

多組條形圖通常用來將分組變量或類別與其他數(shù)據(jù)組進(jìn)行比較,也可用來比較迷你直方圖,每組內(nèi)的每個(gè)條形將表示變量的顯著間隔。

但缺點(diǎn)是,當(dāng)有太多條形組合在一起時(shí)將難以閱讀。

推薦的制作工具有:D3、DataHero、Datavisual、Datawrapper、Infogr.am、NVD3.js、R Graph Gallery、Slemma、Vega、Visage、ZoomCharts。

堆疊式條形圖

跟多組條形圖不同,堆疊式條形圖 (Stacked Bar Graph) 將多個(gè)數(shù)據(jù)集的條形彼此重迭顯示,適合用來顯示大型類別如何細(xì)分為較小的類別,以及每部分與總量有什么關(guān)系。

堆疊式條形圖共分成兩種:

  • 簡(jiǎn)單堆疊式條形圖。將分段數(shù)值一個(gè)接一個(gè)地放置,條形的總值就是所有段值加在一起,適合用來比較每個(gè)分組/分段的總量。

  • 100% 堆疊式條形圖。會(huì)顯示每組占總體的百分比,并按該組每個(gè)數(shù)值占整體的百分比來繪制,可用來顯示每組中數(shù)量之間的相對(duì)差異。

推薦的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、AnyChart、Datavisual、Datawrapper、Infogr.am、Slemma、ZingChart、ZoomCharts。

不等寬柱狀圖

不等寬柱狀圖 (Marimekko Chart)也稱為「馬賽克圖」,用來顯示分類數(shù)據(jù)中一對(duì)變量之間的關(guān)系,原理類似雙向的?100% 堆疊式條形圖,但其中所有條形在數(shù)值/標(biāo)尺軸上具有相等長(zhǎng)度,并會(huì)被劃分成段。

不等寬柱狀圖的主要缺點(diǎn)在于難以閱讀,特別是當(dāng)含有大量分段的時(shí)候。此外,我們也很難準(zhǔn)確地對(duì)每個(gè)分段進(jìn)行比較,因?yàn)樗鼈儾⒎茄刂餐€排列在一起。

因此,不等寬柱狀圖較為適合提供數(shù)據(jù)概覽。

推薦的制作工具有:D3。

面積圖

面積圖 (Area Graph) 是折線圖的一種,但線下面的區(qū)域會(huì)由顏色或紋理填滿。

跟折線圖一樣,面積圖可顯示某時(shí)間段內(nèi)量化數(shù)值的變化和發(fā)展,最常用來顯示趨勢(shì),而非表示具體數(shù)值。

兩種較常用的面積圖是分組式面積圖和堆疊式面積圖。分組式面積圖在相同的零軸開始,而堆疊式面積圖則從先前數(shù)據(jù)系列的最后數(shù)據(jù)點(diǎn)開始。

推薦的制作工具有:MS Excel & Apple Numbers、D3、DataHero、Datamatic、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、Protovis、Slemma、VegaOnlineChartTool.com。

比例面積圖

非常適合用來比較數(shù)值和顯示比例(尺寸、數(shù)量等),以便快速全面地了解數(shù)據(jù)的相對(duì)大小,而無需使用刻度。

比例面積圖通常使用正方形或圓形,常見技術(shù)錯(cuò)誤是,使用長(zhǎng)度來確定形狀大小,而非計(jì)算形狀中的空間面積,導(dǎo)致數(shù)值出現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)和減少。

推薦的制作工具有:D3、Datamatic、Datavisual、Infogr.am

堆疊式面積圖

堆疊式面積圖 (Stacked Area Graph) 的原理與簡(jiǎn)單面積圖相同,但它能同時(shí)顯示多個(gè)數(shù)據(jù)系列,每一個(gè)系列的開始點(diǎn)是先前數(shù)據(jù)系列的結(jié)束點(diǎn)。

堆疊式面積圖使用區(qū)域面積來表示整數(shù),因此不適用于負(fù)值。總的來說,它們適合用來比較同一間隔內(nèi)多個(gè)變量的變化。

推薦的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、DataHero、Datavisual、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool、Slemma、Vega、ZingChart、ZoomCharts。

量化波形圖

這種圖表是堆疊式面積圖的一種變體,但其數(shù)值并非沿著固定直線軸來繪制,而是圍繞著不斷變化的中心基線。

通過使用流動(dòng)的有機(jī)形狀,量化波形圖 (Stream Graph) 可顯示不同類別的數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的變化,這些有機(jī)形狀有點(diǎn)像河流,因此量化波形圖看起來相當(dāng)美觀。

在量化波形圖中,每個(gè)波浪的形狀大小都與每個(gè)類別中的數(shù)值成比例。與波形圖平行流動(dòng)的軸用作時(shí)間刻度。我們也可以用不同顏色區(qū)分每個(gè)類別,或者通過改變色彩來顯示每個(gè)類別的附加定量值。

此外,當(dāng)他們以互動(dòng)形式展示時(shí),比靜態(tài)或印刷出來更有效率。

推薦的制作工具有:Bob Rudis' GitHub、D3、infogr.am、JSFiddle、Lee Byron's GitHub、NVD3.js、plotDB、Protovis、RAWGraphs、Stream graph generator。

雷達(dá)圖

雷達(dá)圖 (Radar Chart) 又稱為「蜘蛛圖」、「極地圖」或「星圖」,是用來比較多個(gè)定量變量的方法,可用于查看哪些變量具有相似數(shù)值,或者每個(gè)變量中有沒有任何異常值。

此外,雷達(dá)圖也可用于查看數(shù)據(jù)集中哪些變量得分較高/低,是顯示性能表現(xiàn)的理想之選。

每個(gè)變量都具有自己的軸(從中心開始)。所有的軸都以徑向排列,彼此之間的距離相等,所有軸都有相同的刻度。軸與軸之間的網(wǎng)格線通常只作指引用途。每個(gè)變量數(shù)值會(huì)畫在其所屬軸線之上,數(shù)據(jù)集內(nèi)的所有變量將連在一起形成一個(gè)多邊形。

推薦的制作工具有:Amcharts、AnyChart、Google Docs、jChartFX、Online Chart Tool、ZingChart。

桑基圖

桑基圖 (Sankey Diagram) 用來顯示流向和數(shù)量。

在每個(gè)流程階段中,流向箭頭或線可以組合在一起,或者往不同路徑各自分開。我們可用不同顏色來區(qū)分圖表中的不同類別,或表示從一個(gè)階段到另一個(gè)階段的轉(zhuǎn)換。

推薦的制作工具有:RAWGraphs、Sankey Diagram Generator、Sankey Diagrams Blog Software List、Sankey Flow Show、SankeyMATIC、Tamc。

平行集合圖

平行集合圖與桑基圖類似,都顯示流程和比例,但平行集合圖不使用箭頭,它們?cè)诿總€(gè)所顯示的線集 (line-set) 劃分流程路徑。

每個(gè)線集對(duì)應(yīng)于一個(gè)維度/數(shù)據(jù)集,其數(shù)值/類別由該線集內(nèi)的不同線段所表示。每條線的寬度和流程路徑,均由類別總數(shù)的比例份數(shù)所決定。每條流程路徑都可以用不同顏色代表,以顯示和比較不同類別之間的分布。

推薦工具有:EagerEyes: ParallelSets、Jason Davies、Sankey Diagram Generator、SankeyMATIC。

誤差線

誤差線可以作為一項(xiàng)增強(qiáng)功能來顯示數(shù)據(jù)變化,通常用于顯示范圍數(shù)據(jù)集中的標(biāo)準(zhǔn)偏差、標(biāo)準(zhǔn)誤差、置信區(qū)間或最小/最大值。

誤差線總是平行于定量標(biāo)尺的軸線,可以是垂直或水平顯示(取決于定量標(biāo)尺是在 Y 軸還是 X 軸上)。

推薦的工具有:AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。

樹形結(jié)構(gòu)圖

樹狀結(jié)構(gòu)圖 (Treemap) 是一種利用嵌套式矩形顯示層次結(jié)構(gòu)的方法,同時(shí)通過面積大小顯示每個(gè)類別的數(shù)量。

每個(gè)類別會(huì)獲分配一個(gè)矩形區(qū)域,而其子類別則由嵌套在其中的小矩形代表。當(dāng)不同數(shù)量被分配到各個(gè)類別時(shí),這些矩形的面積大小會(huì)與此數(shù)量成正比顯示。

Ben Shneiderman 最初開發(fā)樹狀結(jié)構(gòu)圖用來在計(jì)算機(jī)上顯示大量文件目錄,而不會(huì)占用太多屏幕空間,因此樹狀結(jié)構(gòu)圖是一種緊湊而且節(jié)省空間的層次結(jié)構(gòu)顯示方式,可讓人快速了解結(jié)構(gòu)。

推薦的制作工具有:AnyChart、D3、Datamatic、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、jChartFX、RAWGraphs、Slemma、Vega、ZingChart。

圓堆積圖

圓堆積 (Circle Packing) 也稱為「圓形樹結(jié)構(gòu)圖」,是樹形結(jié)構(gòu)圖的變體,使用圓形(而非矩形)一層又一層地代表整個(gè)層次結(jié)構(gòu)。

每個(gè)圓形的面積也可用來表示額外任意數(shù)值,如數(shù)量或文件大小。我們也可用顏色將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,或通過不同色調(diào)表示另一個(gè)變量。

雖然圓堆積看起來漂亮,但不及樹形結(jié)構(gòu)圖般節(jié)省空間(因?yàn)閳A圈內(nèi)會(huì)有很多空白處),可是它實(shí)際上比樹形結(jié)構(gòu)圖更能有效顯示層次結(jié)構(gòu)。

推薦的制作工具有:D3、D3 Zoomable、RAWGraphs。

餅圖

餅形圖 (Pie Chart) 把一個(gè)圓圈劃分成不同比例的分段,以展示各個(gè)類別之間的比例。

餅形圖適合用來快速展示數(shù)據(jù)比例分布,但主要缺點(diǎn)是:不能顯示太多項(xiàng)目、通常需要圖例說明、不能準(zhǔn)確比較。

制作工具有很多:D3、DataHero、Datamatic、Datavisual、Datawrapper、Google Charts、?Google Docs、Infogr.am、Protovis、OnlineChartTool.com、Slemma、ZingChart...

圓環(huán)圖

圓環(huán)圖 (Donut Chart) 基本上就是餅形圖,只是中間的部分被切掉。

不過,圓環(huán)圖還是比餅形圖略有優(yōu)勢(shì),它讓人不再只看「餅」的面積,反面更重視總體數(shù)值的變化:專注于閱讀弧線的長(zhǎng)度,而不是比較「餅與餅」之間的比例不同。

另外,圓環(huán)圖中間的空白處更可以用來顯示其他信息,因此更能節(jié)省空間。

推薦的制作工具有:D3、DataHero、Datamatic、Datavisual、Datawrapper、Google Docs、Infogr.am、Protovis、Slemma、Visage、ZingChart、ZoomCharts。

南丁格爾玫瑰圖

南丁格爾玫瑰圖 (Nightingale Rose Charts) 又稱為「極面積圖」。

統(tǒng)計(jì)學(xué)家和醫(yī)學(xué)改革家佛羅倫薩?南丁格爾 (Florence Nightingale) 曾在克里米亞戰(zhàn)爭(zhēng)期間使用這種圖表傳達(dá)士兵身亡情況,故得名。

在南丁格爾玫瑰圖中,代表數(shù)值的是分段面積,而不是其半徑。

推薦的制作工具有:Datamatic、Infogr.am。

旭日?qǐng)D

也稱為「多層餅形圖」或「徑向樹圖」,通過一系列的圓環(huán)顯示層次結(jié)構(gòu),再按不同類別節(jié)點(diǎn)進(jìn)行切割。

推薦的制作工具有:Aculocity、D3、JavaScript InfoVis Toolkit、MS Office、Protovis、RAWGraphs、

螺旋圖

也稱為「時(shí)間系列螺旋圖」,沿阿基米德螺旋線 (Archimedean spiral) 畫上基于時(shí)間的數(shù)據(jù)。

圖表從螺旋形的中心點(diǎn)開始往外發(fā)展。螺旋圖十分多變,可使用條形、線條或數(shù)據(jù)點(diǎn),沿著螺旋路徑顯示。

螺旋圖很適合用來顯示大型數(shù)據(jù)集,通常顯示長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)趨勢(shì),因此能有效顯示周期性的模式。

推薦的制作工具有:Arpit Narechania's Block。

徑向條形圖

徑向條形圖是在極坐標(biāo)系上繪制的條形圖。

雖然看起來很美觀,但徑向條形圖上條形的長(zhǎng)度可能會(huì)被人誤解。

推薦制作工具有:AnyChart。

徑向柱圖

也稱為「圓形柱圖」或「星圖」。

這種圖表使用同心圓網(wǎng)格來繪制條形圖。每個(gè)圓圈表示一個(gè)數(shù)值刻度,而徑向分隔線則用作區(qū)分不同類別或間隔(如果是直方圖)。

條形通常從中心點(diǎn)開始向外延伸,但也可以別處為起點(diǎn)以顯示數(shù)值范圍(如跨度圖)。此外,條形也可以如堆疊式條形圖般堆疊起來。

推薦的制作工具有:jChartFX、Bokeh。

熱圖

熱圖 (Heatmap) 通過色彩變化來顯示數(shù)據(jù),當(dāng)應(yīng)用在表格時(shí),熱圖適合用來交叉檢查多變量的數(shù)據(jù)。

熱圖適用于顯示多個(gè)變量之間的差異;顯示當(dāng)中任何模式;顯示是否有彼此相似的變量;以及檢測(cè)彼此之間是否存在任何相關(guān)性。

由于熱圖依賴顏色來表達(dá)數(shù)值,它比較適合用來顯示廣泛數(shù)值數(shù)據(jù),因?yàn)橐獪?zhǔn)確地指出色調(diào)之間的差異始終有難度,也較難從中提取特定數(shù)據(jù)點(diǎn)(除非在單元格中加入原始數(shù)據(jù))。

推薦的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、Amcharts、AnyChart、Highcharts、jChartFX、plot.ly、R Graph、Zing Chart。

散點(diǎn)圖

散點(diǎn)圖 (Scatterplot) 也稱為「點(diǎn)圖」、「散布圖」或「X-Y 點(diǎn)圖」,用來顯示兩個(gè)變量的數(shù)值(每個(gè)軸上顯示一個(gè)變量),并檢測(cè)兩個(gè)變量之間的關(guān)系或相關(guān)性是否存在。

圖表中可加入直線或曲線來輔助分析,并顯示當(dāng)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)凝聚成單行時(shí)的模樣,通常稱為「最佳擬合線」或「趨勢(shì)線」。

如您有一對(duì)數(shù)值數(shù)據(jù),可使用散點(diǎn)圖來查看其中一個(gè)變量是否在影響著另一個(gè)變量。可是請(qǐng)記住,相關(guān)性并非因果關(guān)系,也有可能存在另一個(gè)變量在影響著結(jié)果。

推薦的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、D3、DataHero、Datavisual、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool.com、Vega、Visage、ZingChart。

氣泡圖

氣泡圖是一種包含多個(gè)變量的圖表,結(jié)合了散點(diǎn)圖和比例面積圖,圓圈大小需要按照?qǐng)A的面積來繪制,而非其半徑或直徑。

通過利用定位和比例,氣泡圖通常用來比較和顯示已標(biāo)記/已分類的圓圈之間的關(guān)系。

可是,過多氣泡會(huì)使圖表難以閱讀,但我們可以在圖表中加入交互性功能來解決這個(gè)問題(點(diǎn)擊或把鼠標(biāo)懸停在氣泡上以顯示隱藏信息),也可選擇重組或篩選分組類別。

推薦制作的工具有:AnyChart、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、jChartFX、Online Chart Tool、RAWGraphs、Slemma、Visage、ZingChart

氣泡地形圖

在這種數(shù)據(jù)地圖中,指定地理區(qū)域上方會(huì)顯示圓形圖案,圓形面積與其在數(shù)據(jù)集中的數(shù)值會(huì)成正比。

氣泡地圖適合用來比較不同地理區(qū)域之間的比例,而不會(huì)受區(qū)域面積的影響。但氣泡地圖的主要缺點(diǎn)在于:過大的氣泡可能會(huì)與地圖上其他氣泡或區(qū)域出現(xiàn)重迭。

推薦的制作工具有:AnyChart、CARTO、Datavisual、Khartis、Google docs、Polymaps、ZoomCharts。

地區(qū)分布圖

地區(qū)分布圖通常用來顯示不同區(qū)域與數(shù)據(jù)變量之間的關(guān)系,并把所顯示位置的數(shù)值變化或模式進(jìn)行可視化處理。

我們?cè)诘貓D上每個(gè)區(qū)域以不同深淺度的顏色表示數(shù)據(jù)變量,例如從一種顏色漸變成另一種顏色、單色調(diào)漸進(jìn)、從透明到不透明、從光到暗,甚至動(dòng)用整個(gè)色譜。

但缺點(diǎn)是無法準(zhǔn)確讀取或比較地圖中的數(shù)值。此外,較大的地區(qū)會(huì)比較小區(qū)域更加顯眼,影響讀者對(duì)數(shù)值的感知。

繪制地區(qū)分布圖時(shí)的常見錯(cuò)誤:對(duì)原始數(shù)據(jù)值(例如人口)進(jìn)行運(yùn)算,而不是使用歸一化值(例:計(jì)算每平方公里的人口)。

推薦的制作工具有:amMaps、D3、d3.geomap、Google Charts、Google Docs、DataHero、Datamatic、Datawrapper、Infogr.am、Kartograph、Polymaps、Slemma、Target Map.com、Vega。

點(diǎn)示地圖

點(diǎn)示地圖 (Dot Map) 也稱為「點(diǎn)示分布圖」或「點(diǎn)示密度圖」。在地理區(qū)域上放置相等大小的圓點(diǎn),旨在檢測(cè)該地域上的空間布局或數(shù)據(jù)分布。

點(diǎn)示地圖共有兩種:一對(duì)一(每點(diǎn)代表單一計(jì)數(shù)或一件物件)和一對(duì)多(每點(diǎn)表示一個(gè)特定單位,例如 1 點(diǎn) = 10棵樹)。

點(diǎn)示地圖非常適合用來查看物件在某地域內(nèi)的分布狀況和模式,而且容易掌握,能提供數(shù)據(jù)概覽。

推薦的制作工具有:AnyChart、CARTO、Datavisual、Infogr.am、Khartis、mbostock's blocks、R Graph Gallery、ZoomCharts。

連接地圖

連接地圖 (Connection Map) 是用直線或曲線連接地圖上不同地點(diǎn)的一種圖表。

連接地圖非常適合用來顯示地理連接和關(guān)系,也可以通過研究連接地圖上的連接分布或集中程度來顯示空間格局。

推薦的制作工具是:AnyChart、ECharts、Javascript Maps、Curved、Straight、ZoomCharts。

流向地圖


流向地圖 (Flow Map) 在地圖上顯示信息或物體從一個(gè)位置到另一個(gè)位置的移動(dòng)及其數(shù)量,通常用來顯示人物、動(dòng)物和產(chǎn)品的遷移數(shù)據(jù)。

單一流向線所代表的移動(dòng)規(guī)模或數(shù)量由其粗幼度表示,有助顯示遷移活動(dòng)的地理分布。

推薦的制作工具有:AnyChart。

甘特圖

甘特圖 (Gantt Chart) 通常用作項(xiàng)目管理的組織工具,顯示活動(dòng)(或任務(wù))列表和持續(xù)時(shí)間,也顯示每項(xiàng)活動(dòng)何時(shí)開始和結(jié)束。

甘特圖適合用來規(guī)劃和估計(jì)整個(gè)項(xiàng)目的所需時(shí)間,也可顯示相互重迭的活動(dòng)。

推薦的制作工具有:AnyChart、Amcharts、DHTMLX、GanttPro、Google Charts、Redbooth、RAWGraphs、Smartsheet。

箱形圖

箱形圖又稱為「盒須圖」或「箱線圖」,能方便顯示數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)組的四分位數(shù),可以垂直或水平的形式出現(xiàn)。

從盒子兩端延伸出來的線條稱為「晶須」(whiskers),用來表示上、下四分位數(shù)以外的變量。異常值 (Outliers) 有時(shí)會(huì)以與晶須處于同一水平的單一數(shù)據(jù)點(diǎn)表示。

箱形圖通常用于描述性統(tǒng)計(jì),是以圖形方式快速查看一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)集的好方法。

推薦的制作工具有:AnyChart、D3、Protovis、R AWGraphs、R Graph Gallery、ZingChart。

子彈圖

子彈圖 (Bullet Graph) 的功能類似于條形圖,但加入更多視像元素,提供更多補(bǔ)充信息。

子彈圖最初由 Stephen Few 開發(fā),用來取代儀表盤上如里程表或時(shí)速表這類圖形儀表,解決顯示信息不足的問題,而且能有效節(jié)省空間,更可除掉儀表盤上一些不必要的東西。

推薦的制作工具有:am chartsAnyChart、D3、DimpleJS、IgniteUI、jChartFX 、moderndata.plot.ly、NVD3.js、Protovis。

蠟燭圖

又名「日本K線圖」,通常用來顯示和分析證券、衍生工具、外匯貨幣、股票、債券等商品隨著時(shí)間的價(jià)格變動(dòng)。

蠟燭圖通過使用燭臺(tái)式的符號(hào)來顯示多種價(jià)格信息,例如開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)和最低價(jià),每個(gè)代表單一時(shí)間段(每分鐘、每小時(shí)、每天或每月)的交易活動(dòng)。每個(gè)燭臺(tái)符號(hào)沿著 X 軸上的時(shí)間刻度繪制,顯示隨著時(shí)間推移的交易活動(dòng)。

但是,蠟燭圖只能顯示開盤價(jià)和收盤價(jià)之間的關(guān)系,而非兩者之間所發(fā)生的事件,因此也無法用來解釋交易波動(dòng)的緣由。

推薦的制作工具有:Aaron Beppu's Block、amcharts、AnyChart、CanvasJS、ECharts、Google Chart、Google Docs、infogr.am、plotly、Protovis、ZingChart、ZoomCharts

跨度圖

也稱為「范圍條形/柱形圖」或「浮動(dòng)條形圖」,用來顯示數(shù)據(jù)集內(nèi)最小值和最大值之間的范圍,適合用來比較范圍,尤其是已分類的范圍。

跨度圖只集中顯示極端數(shù)值,不提供任何關(guān)于最小值和最大值之間的數(shù)值、整體平均值或數(shù)據(jù)分布等其他信息。

推薦制作工具有:AnyChart、D3, Arpit Narechania's Block、ZingChart。

卡吉圖

卡吉圖 (Kagi Chart)能通過一系列線段顯示價(jià)格表現(xiàn),進(jìn)而顯示特定資產(chǎn)的一般供需水平。由于與時(shí)間無直接關(guān)系,它能更清晰地顯示重要的價(jià)格走勢(shì)。

推薦的制作工具有:D3、Arpit Narechania's Block、FusionCharts、Ragu Ramaswamy's Block、Wolfram Mathematica、

美國(guó)線

美國(guó)線 (Open-high-low-close Charts) 也稱為「OHLC 圖」或「價(jià)格圖」,通常用作交易工具,顯示和分析證券、貨幣、股票、債券等商品隨時(shí)間的價(jià)格變動(dòng)。

推薦的制作工具有:Amcharts、AnyChart、ByteMuse.com、CanvasJS、jChartFX、Plotly、vaadin、Zing Chart。

弦圖

弦圖 (Chord Diagram) 可以顯示不同實(shí)體之間的相互關(guān)系和彼此共享的一些共通之處,因此這種圖表非常適合用來比較數(shù)據(jù)集或不同數(shù)據(jù)組之間的相似性。

節(jié)點(diǎn)圍繞著圓周分布,點(diǎn)與點(diǎn)之間以弧線或貝塞爾曲線彼此連接以顯示當(dāng)中關(guān)系,然后通過每個(gè)圓弧的大小比例再給每個(gè)連接分配數(shù)值。此外,也可以用顏色將數(shù)據(jù)分成不同類別,有助于進(jìn)行比較和區(qū)分。

推薦的制作工具有:Circos、D3、R Graph Gallery、ZingChart。

非彩帶弦圖

非彩帶弦圖 (Non-ribbon Chord Diagram) 是弦圖的一個(gè)精簡(jiǎn)版本,僅顯示節(jié)點(diǎn)和連接線,更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)之間的連接關(guān)系。

推薦的制作工具有:Circos。

樹形圖

樹形圖 (Tree Diagram) 也稱為「組織圖」或「鏈路圖」,是通過樹狀結(jié)構(gòu)表示層次結(jié)構(gòu)的一種方式。

其結(jié)構(gòu)通常由沒有上級(jí)/父級(jí)成員的元素開始(根節(jié)點(diǎn)),然后加入節(jié)點(diǎn),再用線連在一起,稱為分支,表示成員之間的關(guān)系和連接。最后是枝葉節(jié)點(diǎn)(或稱為末端節(jié)點(diǎn)),是沒有子節(jié)點(diǎn)的成員。

樹形圖通常用于表示家庭關(guān)系和血統(tǒng)、分類學(xué)、進(jìn)化科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與數(shù)學(xué)等,也是企業(yè)和組織的管理工具。

推薦的工具有:Datamatic、Google Charts、Google Docs、giffy、Zoomcharts。

流程圖

流程圖 (Flow Chart) 使用一系列相互連接的符號(hào)繪制出整個(gè)過程,從而解釋復(fù)雜和/或抽象的過程、系統(tǒng)、概念或算法的運(yùn)作模式。

不同符號(hào)代表不同意思,每種都具有各自的特定形狀。流程圖以弧形矩形表示流程的開始和結(jié)束;線段或箭頭用于顯示從一個(gè)步驟到另一個(gè)步驟的方向或流程;簡(jiǎn)單的指令或動(dòng)作用矩形來表示,而當(dāng)需要作出決定時(shí),則使用鉆石形狀...

推薦的制作工具有:asciiflow、Creately、draw.io、gliffy、GoJS、Google Drawings、LucidChart、MS Visio。

腦力激蕩圖圖

腦力激蕩圖也稱為「心智圖」,可以將相關(guān)想法、單詞、圖像和概念聯(lián)合在一起。

腦力激蕩圖經(jīng)常在項(xiàng)目初期使用,用來產(chǎn)生想法、查找關(guān)聯(lián)、分類想法、組織信息、顯示結(jié)構(gòu)和一般學(xué)習(xí)。

推薦的制作工具有:Coggle、MindMup

記數(shù)符號(hào)圖表


記數(shù)符號(hào)圖表 (Tally Chart) 既是記錄工具,也可通過使用標(biāo)記數(shù)字系統(tǒng)來顯示數(shù)據(jù)分布頻率。

在繪制記數(shù)符號(hào)圖表時(shí),將類別、數(shù)值或間隔放置在同一個(gè)軸或列(通常為 Y 軸或左側(cè)第一列)上。每當(dāng)出現(xiàn)數(shù)值時(shí),在相應(yīng)的列或行中添加記數(shù)符號(hào)。

完成收集所有數(shù)據(jù)后,把所有標(biāo)記加起來并把總數(shù)寫在下一列或下一行中,最終結(jié)果類似于直方圖。

推薦的制作工具有:紙和筆。

日歷圖

人類曾開發(fā)出各種日歷系統(tǒng)作為組織工具,幫助我們提前做好計(jì)劃。我們也把日歷當(dāng)作可視化工具,適用于顯示不同時(shí)間段的活動(dòng)事件的組織情況。

今天我們最常用的日歷形式是公歷,每個(gè)月份的月歷由七個(gè)垂直列組成(代表每周七天),另有約五至六行以水平方式代表星期。

可是,日歷格式并沒有嚴(yán)格規(guī)定,所以市面上有各式各樣不同的設(shè)計(jì),只要能以時(shí)間順序顯示日期或時(shí)間單位便可。

推薦的制作工具有:TimeandDate.com、Calendar Creator、ZingChart

時(shí)間線

時(shí)間線 (Timeline) 是以時(shí)間順序顯示一系列事件的圖象化方式,主要功能是傳達(dá)時(shí)間相關(guān)信息,用于分析或呈現(xiàn)歷史故事。

如果是按比例繪制的時(shí)間線,我們可以通過查看不同事件之間的時(shí)間間隔,了解事件發(fā)生的時(shí)間或即將在何時(shí)發(fā)生,從中查找時(shí)間段內(nèi)的事件是否遵循任何模式,或者事件在該時(shí)間段內(nèi)如何分布。

有時(shí)時(shí)間線會(huì)與圖表相互結(jié)合,顯示定量數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化。

推薦的制作工具有:Google Charts、Timeline.js、Tiki-Toki、Vega。

時(shí)間表

時(shí)間表 (Timetable) 可用作預(yù)定事件、任務(wù)和行動(dòng)的引用和管理工具。

使用表格按時(shí)間順序和/或字母順序組織數(shù)據(jù),能有助用戶快速進(jìn)行引用。

象形圖

說明圖旨在使用筆記、標(biāo)簽和圖例來解釋說明所顯示的圖像,以便解釋概念或方法、描述物件或場(chǎng)所、顯示事情的運(yùn)作變化或幫助了解所顯示的主題。

所使用的圖像可以是象征性、圖像化或真實(shí)相片。

莖葉圖

莖葉圖 (Stem & Leaf Plots)?又稱為「枝葉圖」,是一種按位數(shù) (place value)組織數(shù)據(jù)的方法,可用來顯示數(shù)據(jù)分布。

不變的位數(shù)由小至大、由上至下顯示在中間的「莖」(通常是以十為單位),每個(gè)位數(shù)之內(nèi)的數(shù)據(jù)則會(huì)成為「葉」并橫向延伸。

除了向讀者快速提供數(shù)據(jù)分布信息之外,莖葉圖也可用于突出異常值和查找模式。如果您有兩個(gè)數(shù)據(jù)集,則可使用背對(duì)背或雙重莖葉圖來比較兩者。

推薦的制作工具有:CalculatorSoup、Easycalculation.com、Protovis。

文氏圖

文氏圖 (Venn Diagram)?也稱為「集合圖」,顯示集與集之間所有可能存在的邏輯關(guān)系,每個(gè)集通常以一個(gè)圓圈表示。

每個(gè)集都是一組具有共同之處的物件或數(shù)據(jù),當(dāng)多個(gè)圓圈(集)相互重迭時(shí),稱為交集 (intersection),里面的數(shù)據(jù)同時(shí)具有重迭集中的所有屬性。

推薦工具有:Datamatic、gliffy、R Graph Gallery、ZingChart。

小提琴圖

小提琴圖 (Violin Plot)?結(jié)合了箱形圖和密度圖的特征,主要用來顯示數(shù)據(jù)的分布形狀。

中間的黑色粗條表示四分位數(shù)范圍,從其延伸的幼細(xì)黑線代表 95% 置信區(qū)間,而白點(diǎn)則為中位數(shù)。

推薦的制作工具有:The R Graph Gallery、seaborn、z-m-k's Blocks。

字云圖

字云圖 (Word Cloud) 也稱為「標(biāo)簽云圖」、「詞云」等,每個(gè)此的大小與其出現(xiàn)頻率成正比,以此顯示不同單詞在給定文本中的出現(xiàn)頻率,然后將所有的字詞排在一起,形成云狀圖案。

在字云圖上使用顏色通常都是毫無意義的,主要是為了美觀,但我們可以用顏色對(duì)單詞進(jìn)行分類。

推薦的制作工具有:D3、Datamatic、Infogr.am、R Graph Gallery、Vega、Visage、Wordclouds.com、Wordle、ZingChart。

圖書推薦

《數(shù)據(jù)可視化原理與實(shí)戰(zhàn)——基于Power BI》全書分為兩篇:“理論篇”介紹數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)與Power BI 可視化工具。基礎(chǔ)部分包括數(shù)據(jù)可視化的價(jià)值、量性數(shù)據(jù)與質(zhì)性數(shù)據(jù)的區(qū)別、探索性分析與解釋性分析、國(guó)際商業(yè)溝通標(biāo)準(zhǔn)等;工具部分包括Power BI作為數(shù)據(jù)可視化工具的優(yōu)勢(shì)與局限性、Power BI的操作界面、可視化對(duì)象分類、DAX分析語(yǔ)言簡(jiǎn)介、Power BI Service在線應(yīng)用等。“實(shí)踐篇”介紹Power BI可視化實(shí)踐準(zhǔn)則(MACIE準(zhǔn)則)與綜合案例。MACIE準(zhǔn)則包括“意義”“準(zhǔn)確”“清晰”“洞察”和“效率”,并圍繞每個(gè)準(zhǔn)則講述如何用Power BI落地具體操作;案例部分依據(jù)MACIE準(zhǔn)則對(duì)3個(gè)具體案例進(jìn)行評(píng)估,并在準(zhǔn)則的指導(dǎo)下對(duì)其進(jìn)行綜合優(yōu)化。

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總結(jié)

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