编写引言：数据可视化是做大数据分析时，一直被注重的主要内容之一。可是，数据信息可主视图你确实做明白了吗？创作者介绍了15张图，一次性让你讲搞清楚数据可视化的主要标准。

前一天，小熊妹的朋友发来一张图，问：“小熊小熊，你可以从这一图中看得出啥难题吗？”（如下图）。

小熊妹那时候就吃惊了！从这张图，我们可以形象化、清楚、确立的知道：“这名同学们，你肯定不会做数据图表呀!”两人比个子，不应该背对背吗，为什么要跳山羊呢……

那恰当的图该咋画呢？今日小熊妹用心科谱一下哦。做数据图表仅仅个简单观点，领域习惯性叫：数据可视化。数据可视化，能够进行许多 华丽的数据图表，但也不是乱做的，必须 遵循一些基本上标准。

一、何时该做数据可视化？

当数据信息叙述非常简单的情况下，是不用做数据可视化的。

例如：小熊妹12月份全月消费了1000零元。此刻仅有一个目标，一个指标值，一个時间，都没有细分化这1000零元究竟 都花到哪里来到，这就归属于常见的简易数据信息，此刻无需做数据可视化，立即呈现出去就好了，多清楚（如下图）。

假如必须叙述的数据信息复杂化，就可以用图表的方式，让数据信息显得更非常容易看，更易于了解。点评数据信息是不是繁杂的，是目标，指标值，時间，细分化四个层面。下面来一个个瞧瞧吧~

二、简易百思特网的数据可视化

别的标准不会改变，当目标从1个变为N个，此刻可以用条形图来展现。例如我们见到小熊妹一个月花了10000现大洋！便会想：“哇噻，小熊妹是否个败家女娘妹呢？”

这一仅有一个人毫无疑问看不出来多少，是克勤克俭或是败家女，得和别的妹子比一比（百思特网如下图）。

条形图很适合做好几个目标相互间的较为。

由于这类从上向下的摆放方法，很合乎大家心里“皇榜”“赛马会图”的布局，因而一看以往便了解多少，比立即陈列设计数据看的清晰。这就是数据可视化的第一个优点：清楚。

仅仅，仅仅那么一比照，就看起来小熊妹确实很败家女了！才没有呢，哼！

别的标准不会改变，要考虑到一个指标值的内部构造，此刻可以用饼状图。例如光看小熊妹月消費一万，看上去很败家女，可究竟 花到哪里了呢？假如在北上广深这类高消費大城市，日常日常生活都不仅一万吧。因此得了解一下这一万块的组成，这就是内部构造了（如下图）。

饼状图很合适看内部构造构成。

由于切烧饼的方式 ，很形象化，能一眼见到占大部分的是哪儿。这就是数据可视化的第二个优点：形象化。

仅仅，仅仅那么一比照，小熊妹的败家女好像更为实锤了！竟然有那么大占比网上购物！毫无疑问在12月抢货剁了许多，熊前爪可能都剁没有了！

别的标准不会改变，要考虑到一个指标值的时长转变 ，此刻可以用条形图。例如想要知道小熊妹是一直那么败家女，或是有时候剁抢货，光看一个月数据信息不好，还得多几个月，此刻能够如下图：

诶？那么一看，好像为小熊妹漂白了一点：别人仅仅双十一，双十二的过程中才败家女吗，平常喝西北风吃的可积极主动了！这就是数据可视化的第三个优点：发觉规律性。数据信息行情自身，能反映许多 难题。

假如把時间再弄长一点，一条条总数大量，很有可能看不清，此刻可以用折线统计图，例如看小熊妹往日2年的数据信息，那样最少有24个数，用折线统计图看的更清晰（如下图）。

時间变长，看发展趋势会更清晰。那么看得话，小熊妹就被洗的更白了：别人仅仅618，双十一，双十二，过春节的情况下花的多吗！平常是个积极主动的喝西北风小能手。

别的标准不会改变，要考虑到好几个指标值的内部构造，此刻可以用图表。

但要留意，假如不一样指标值企业不一样，立即做图表会变得很怪异，例如收益的部门是元，身高单位是公分，长相只有心里评分。此刻能够对各个指标值，独立做得分或是做标准化处理，解决成统一的得分或是指数值，再做图表。

三、繁杂的数据可视化

假如用数据信息叙述繁杂的难题，目标，指标值，時间，细分化四个层面，就会有2个层面及之上产生变化，作图便会繁杂。

例如，我们不仅仅想要知道小熊妹以往一年内每个月的消費，每个月的逛街购物频次，这两个独立的数据信息。大家还想要知道：是否逛街购物越多，掏钱就越大。此刻人们想发觉的，是数据信息中间的相关分析，就可以做散点图（如下图所显示）。

散点图尽管不可以严苛论述相关分析，可是还可以很立即的反映出去，假如散点图确实遍布很散，就表明2个指标值中间没啥关联，假如散点图发生一定的周期性，则说明有详细分析的机遇点。

这也是数据可视化的第四个益处：便捷。做一个图相比做各类实体模型，算各种各样检测值便捷多了。

假如想观查一个指标值在不一样时间段的构造转变 ，可以用堆积图（如下图）。

堆积图在分析问题的情况下，十分有效！例如从图中，能直接看出去，小熊妹交易额转变 ，主要是网上购物市场份额转变 致使的，真的是网上购物小能手！

一样的，假如想比照2个目标的构造转变 ，也用堆积图较为适合。对比饼状图，堆积图在反映不一样个人的差别的情况下，看的更清晰。比如下图，是否一眼可以看出去，萱萱是个吃客呢。

假如想比照N个目标在不一样时间段的指标值转变 ，可以用折线统计图。这类比照会发展出一种方式 ：趋势分析法，事后还有机会再共享哦。如下图所显示：

假如想比照N个目标在N个指标值的差别，可以用图表。如下图所显示：

四、总结

体现内部构造：饼状图、堆积图体现時间变动的：柱形图、折线统计图。

• 体现排序的：条形图
• 体现相关分析的：散点图
• 体现好几个指标值的：图表

记住了没？因此开始的图应当咋画？能够那样画，看的更清晰（如下图）。

五、更繁杂的数据可视化百思特网

很有可能大伙儿看了，会问，如果是：N个目标、N个指标值、N个時间、还带细分化的，该怎么做数据可视化。

这一也难不住小熊妹，由于真碰到这种状况，就并不是一张图表能说明白的了。大伙儿体会下，这类N连斩难题，在真实中是什么实际效果。

此刻一定得先把难题梳理成清楚的，一个一个单独的，相对性简洁的小问题，再一个个讲哦。

对于咋梳理，这也是另一回事了。还有机会小熊妹再共享。

创作者：码工小熊，微信公众号：码工小熊

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