在使用数据分析工具进行可视化展示时,图表的选择往往影响着展示的最终效果,下面我们使用DataFocus数据分析工具来给大家进行在具体的不同分类情境下,选择合适图表的建议。

1.时间趋势分析

时间趋势分析是我们日常工作中使用最广泛的方法之一。对于这种类型的场景,我们通常可以选择折线图或直方图来更好地分析数据到时间趋势。例如,如上图所示,我们使用折线图来分析每个周产品销售额的趋势。

2.比较和排序分析

第二个是比较和排序分析。对于这种类型的场景,我们通常可以选择柱状图或条形图进行比较比较和排序,因为它们基于相同的基线,然后显示值。对于长度或高度,值和值之间的比较分析变得非常容易。

3.相关分析

我们经常有需要探索和分析的数据,例如研究单位价格与某种商品的销售之间的关系,研究员工出勤率与营业额之间的关系,以及研究温室温度与作物生长之间的关系。等等,这次使用散点图可能是我们的首选。然而,应该注意的是,相关性分析不保证绝对存在关系,而仅表示可能存在关系。通常,当使用散点图进行数据相关性分析时,我们还可以引入趋势线来进行辅助判断。

4.分布分析

分布分析也是我们用于进行数据可视化分析的更多方法之一。例如,我们想知道不同产品类型的销售额分布。此时,我们可能会选择使用饼图进行显示。

一般来说,饼图和堆积直方图主要用于数据分布分析,但应注意不要试图比较和分析不同系列饼图的数据分布,这无助于我们观察每个部分的变化数据。

5.定期数据分析

对于定期循环数据表征,例如业务估值——盈利能力,生产率,流动性,安全性和增长(对于快速比较定位短板指标),我们建议使用雷达图表进行显示。

6.地理数据分析

对于与地理位置信息相关的数据分析,地图是我们的首选类型,包括点地图,经纬图,热图,统计图等。由于地图可以与数据本身差异的分析进行比较,因此也可以与地理位置相结合进行分析,探索和地理位置信息以及其他相关业务价值。

7.渠道转换分析

漏斗图适用于分析具有明确的流程节点转换率的数据分析场景,例如Internet公司常用的平台用户访问阶段漏斗转换分析,用户生命周期漏斗转换分析等。

8.核心KPI指标分析

对于企业的核心KPI指标数据,我们通常可以使用KPI指标卡和文本组件进行直观的摘要显示。当用户查看仪表板时,一个引人注目的关键性能指标是一个关键点。他们似乎在大声引导用户:“从这里开始吧!”这些数字可用作对话框,并为下一个图表提供上下文。

9.表格显示

最后,它是一种适合直接使用表格的数据。例如,您需要查看准确的数据(例如需要重复检查的统计数据)和需要详细显示的数据。一般来说,我们可以结合颜色,并进一步直观地显示数据的数值分布。

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