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可视化图表（可视化图表软件）
发布时间：2023-03-26 20:50:20
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于可视化图表的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、Excel数据可视化图表制作必须要注意的11个问题
大数据发展迅速的时代，数据分析驱动商业决策。对于庞大、无序、复杂的数据要是没经过合适的处理，价值就无法体现。
可以想象一本没有图片的教科书。没有图表、图形或是带有箭头和标签的插图或流程图，那么这门学科将变得更加难以理解。人类天生就是视觉动物，而视觉效果对于分析数据、传达实验结果甚至做出惊人的发现至关重要。
工作中我们可能会接触到很多业务数据，需要在总结汇报中展示呈现，俗话说“字不如表，表不如图”，那么如何缩短数据与用户的距离？让用户一眼Get到重点？让老板赞同你的汇报方案呢？
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。
对于excel数据可视化图表制作，为了能够清晰准确的表达数据的价值需要注意以下几点
1、条形图的基线必须从零开始
Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。这使得可视化会误导传输信息。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。
2、使用简单易读的字体
有些时候，排版可以提升视觉效果，增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是Excel等程序中的默认字体)。无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。字体选择可以影响文本的易读性，增强或减损预期的含义。因此，最好避免艺术字体并坚持使用更基本的常用字体。
3、条状图宽度适中
条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度
虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。除非有必要，不然坚持2 d图形，确保数据准确。
4、使用表格数字字体
表格间距赋予所有的数字相同的宽度，使它们排列时能彼此对齐，使比较更容易。大多数流行字体都内置了表格。不确定字体是否正确?就看小数点(或任何数字)是否对齐就行。
5、注意图形的统一感
统一感使我们更容易接收信息：颜色，图像，风格，来源……
连贯的设计将有效融入背景，使用户能够轻松处理信息。最佳可视化帮助观众快速得出数据所呈现的结论
6、不要过分热衷于饼图
展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。但最好避免使用大量饼状图表，因为肉眼对面积大小不敏感。
7、折线图中使用连贯的线条
虚线,虚线容易分散注意力。相反,使用实线和颜色,反而容易区分彼此的区别。
尊重部分所占整体的比例
在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，不能直接把比例做成统计图。相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系。
8、面积、尺寸可视化
对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。
9、使用大小来可视化值
大小可以帮助强调重要信息并添加上下文提示，使用大小来表示值配合地图使用的效果也非常好。如果您的可视化中有多个大小相同的数据点，它们会混在一起，很难区分值。
10、使用相同细节
添加的细节(和数字)越多，大脑处理的时间就越长。想想你想要用你的数据传达什么，以及最有效的方式是什么。
11、合适的数据可视化工具
“工欲善其事,必先利其器”,在工作中使用一款实用的数据可视化工具比自己去制作可视化图表效率快的多，制作也比自己制作的精美。思迈特软件Smartbi就是一款方便初学者上手，设计界面更加时尚，操作方便。内置丰富的样式风格，做出来的可视化图表展示效果更好一些，而其他工具可能就要多花费点时间设置下。Smartbi 统计图多数为自己开发，类型全，效果好，采用向导化设置，能够在较短时间内开发出非常美观的图形。
总结一下：数据可视化可以让人们更容易获取数据中的价值，为了方便突出重点和使读者更好的理解，需要对于数据可视化的细节和展现形式进行合理的处理，除了使用excel制作数据可视化图表，有效提高工作效率可以使用数据可视化工具思迈特软件Smartbi。
二、常用的数据可视化图表
目前有很多专业的后台数据分析公司提供打包的后台数据服务，但是当数据统计维度不多，不准备花费购买第三方服务的时候，怎样建立清晰直观又简单的数据可视化界面呢？
为了增加可观看性，就需要做到数据分类清晰、不同数据分类明了，每一个图表内容直观，能够一眼看出最想关注的。
根据工作中的经验，这里总结了常用的柱图、饼图、折线图在不同场景与需求下的使用。
一、柱状图。
柱状图使用场景一：柱状图适合表示某一个时间段内的数据，横坐标是时间，纵坐标是数值，如下图所示：
图中虚线为根据各种柱高计算出来的平均线，通过虚线可看到不同柱子对应的数据是高于平均值还是低于平均值。
在可视化表达上为了突出重点，可以把柱图之外的内容都用暗色调显示。
柱状图使用场景二：对某一种数据做细分展示
当统计的数据中有不同的数据分类，我们想看到不同时间段下的总数据及各分类数据分别为多少时，可以使用下图形式。
同一个柱图分为不同段，每一段用不同的颜色表示不同的类别。整个柱图的长度代表汇总数据的量，不同颜色的长度代表子分类数据的量。
通过整个柱子长度的起伏变化显示汇总数据近几个月的数据变化；通过子柱的起伏变化，看到该类别的数据近几个月的波动情况。
柱图使用场景三：两种数据做对比
当两个数据需要做对比时，可以用两种颜色分别表示不同的柱图，并排在一起，对于每个月的数据通过高度判断孰高孰低以及高或者低的程度。
二、折线图
折线图倾向于趋势变化，或者时间颗粒度比较小时采用。
1）折线图使用场景一：折线图与柱状图的结合使用
当我们要显示不同时间段下的金额与笔数时，即同一个横坐标维度对应两个纵坐标维度，柱状图与折线图结合使用，如下图所示。
折线图使用场景二：数据监控
如果是运维数据监控，防止数据超载，需要显示实时数据，且时间点精确到每一分时，这时候可采用折线图，且用大额数据图表，如下图所示。
三、饼图
饼图使用场景一：查看各个分类的占比
当我们数据更看重比重时，对具体金额没那么关注时，可以使用饼图，如下图所示：
饼图使用场景二：多种角度看数据占比
对同一组数据，从不同角度去查看其不同数据维度的占比，比如我们想看当月不同业务种类的营业额占比，也可以查看当月不同渠道下的营业额占比，时间维度可以是当日、当月、当年，如果我们想把上述都实现，但是不想占用太多的面积，可以使用按钮，切换不同的时间段与不同的统计维度。
以上介绍的是普通的数据展示图表的一些应用场景，可以满足大部分使用需求，具有一定的通用性，如果我们再做一些变通与组合，可以获得更加丰富的场景。
对于可视化数据，明确我们需要看到的主要内容，把数据维度列出来，确定自变量与因变量，找到适合的图形来表达。
三、云南北大青鸟设计培训告诉你数据可视化图表类型分析？
数据的可视化显示能够让我们的工作更加流畅，以及对项目的发展状态有直观的了解。今天我们就一起来学习一下，常见的数据可视化图都有哪些类型。
折线图
折线图可能是常见的可视化方式了，它可以让用户很直观地按照时间维度了解系统的情况。系统中每个单一或聚合的指标都会以一条折线在图表中体现。但当同一个图表中同时存在多条折线时，就可能会对阅读有所影响，所以大多数情况下都可以选择仅查看其中的少数几条折线，而不是让所有折线同时显示。如果某个指标的数值产生了大于正常范围的波动，就会很容易发现。例如下图中异常的紫线、黄线、浅蓝线。
折线图的另一个用法是可以将多条折线堆叠起来以显示它们之间的关系。例如对于通过折线图反映服务器的请求数量，可以单独看到每台服务器上的请求，也可以聚合在一起看。这就可以在同一个图表中灵活查看整个系统以及每个实例的情况了。
热力图
另一种常见的可视化方式是热力图。热力图与条形图比较类似，还可以在条形图的基础上显示某部分在整体中占比的变化情况。例如在查看网络请求延时的时候，就可以使用热力图快速查看到所有网络请求的总体趋势和分布情况，另外，它可以使用不同颜色来表示不同部分的数值。
仪表图
还有一种常见的可视化方式是仪表图，用户可以通过仪表图快速了解单个指标。仪表一般用于单个指标的显示，例如车速表代表汽车的行驶速度、油量表代表油箱中的汽油量等等。大多数的仪表图都有一个共通点，就是会划分出所示指标的对应状态。
除了常规仪表样式的显示方式之外，还有较为直接的数据显示方式，配合相同的配色方案，一眼就可以看出各个指标所处的状态，这一点与和仪表的特点类似。用户不需要仔细阅读，就可以大致了解各个指标的不同状态。这种类型的可视化是我常用的类型，在数秒钟之间，我就可以全面地总览系统各方面地运行情况。
火焰图
由Netflix的BrendanGregg在2011年开始使用的火焰图是一种较为少见地可视化方式。它不像仪表图那样可以从图表中快速得到关键信息，通常只会在需要解决某个应用的问题的时候才会用到这种图表。火焰图主要用于CPU、内存和相关帧方面的表示，X轴按字母顺序将帧一一列出，而Y轴则表示堆栈的深度。图中每个矩形都是一个标明了调用的函数的堆栈帧。矩形越宽，就表示它在堆栈中出现越频繁。java课程培训机构http://www.kmbdqn.cn/发现在分析系统性能问题的时候，火焰图能够起到很大的作用，大家不妨尝试一下。
四、数据可视化怎么选择图表
数据可视化具体来说就是图表的设计，我们在做图表设计时候经常面临着怎么选用合适的图表，Andrew Abela 整理了图表类型选择指南：
Andrew Abela将图表展示的关系分为4 类：比较、分布、构成、联系。然后根据这个分类和数据的状况给出了对应的图表类型建议。在选用图表前首先要想清楚：你要表达什么关系。
常见的图表类型基本上以下六种，涵盖了绝大部分的使用场景:
曲线图： 用来反映时间变化趋势
柱状图： 用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势
条形图： 用来反映项目之间的比较
饼图： 用来反映构成，即部分占总体的比例
散点图： 用来反映相关性或分布关系
地图： 用来反映区域之间的分类比较
1.柱形图
显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况，主要使用颜色进行类型区分。XY轴的二维空间体现。柱形图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布，有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值；也可粗略显示概率分布。
主要用于比较各组数据之间的差别或数据变化情况。
2.地图
地区分布图通常用来显示不同区域与数据变量之间的关系，并把所显示位置的数值变化或模式进行可视化处理。
我们在地图上每个区域以不同深浅度的颜色表示数据变量，例如从一种颜色渐变成另一种颜色、单色调渐进、从透明到不透明、从光到暗，甚至动用整个色谱。
主要用于体现地理位置上各项数据的情况。
3.折线图
显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
主要用于趋势分析。
4.饼图
显示每一数值相对于总数值的大小。
主要用于各部分占整体的多少说明。（建议饼图不超过8块，百分比按一定规则顺时针排序）
5.热图
热图 (Heatmap)通过色彩变化来显示数据，当应用在表格时，热图适合用来交叉检查多变量的数据。
热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。
以上就是关于可视化图表相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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