前天，小熊妹的同事發過來一張圖，問：“小熊小熊，你能從這個圖里看出啥問題嗎？”（如下圖）。

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那正確的圖該咋畫呢？今天小熊妹認真科普一下哦。做數據圖只是個通俗說法，行業習慣叫：數據可視化。數據可視化，可以做出很多炫酷的圖表，但也不是亂做的，需要遵循一些基本規范。

一、什么時候該做可視化？

當數據描述很簡單的時候，是不需要做可視化的。

比如：小熊妹12月份全月個人消費了10000元。這時候只有1個對象，1個指標，1個時間，也沒有細分這10000元到底都花到哪里去了，這就屬于典型的簡單數據，這時候不用做可視化，直接展示出來就好了，多清晰（如下圖）。

如果需要描述的數據變得復雜，就可以用圖表的形式，讓數據變得更容易看，更容易理解。評價數據是否復雜的，是對象，指標，時間，細分四個方面。下邊來一個個看看吧~

二、簡單的數據可視化

其他條件不變，當對象從1個變成N個，這時候可以用條形圖來展示。比如大家看到小熊妹一個月花了10000大洋！就會想：“哇塞，小熊妹是不是個敗家娘妹呢？”

這個只有1個人肯定看不出高低，是勤儉持家還是敗家，得和其他妹紙比一比（如下圖）。

條形圖很適合做多個對象之間的比較。

因為這種從上到下的陳列方式，很符合人們心中“皇榜”“賽馬圖”的格局，因此一看過去便知道高低，比直接陳列數字看的清楚。這就是數據可視化的成都小程序開發公司個優勢：清晰。

只是，只是這么一對比，就顯得小熊妹真的很敗家了！才不是呢，哼！

其他條件不變，要考慮一個指標的內部結構，這時候可以用餅圖。比如光看小熊妹月消費1萬，看起來很敗家，可到底花到哪里了呢？如果在北上深這種高消費城市，日常生活都不止1萬吧。所以得看看這一萬塊的構成，這就是內部結構了（如下圖）。

餅圖很適合看內部結構組成。

因為切大餅的方法，很直觀，能一眼看到占大頭的是哪里。這就是數據可視化的第二個優勢：直觀。

只是，只是這么一對比，小熊妹的敗家似乎更加實錘了！居然有那么大比例網購！肯定在12月剁手剁了不少，熊爪子估計都剁沒了！

其他條件不變，要考慮一個指標的時間變化，這時候可以用條形圖。比如想知道小熊妹是一直這么敗家，還是偶爾剁剁手，光看一個月數據不行，還得多幾個月，這時候可以如下圖：

誒？這么一看，似乎為小熊妹洗白了一點：人家只是雙十一，雙十二的時候才敗家嗎，平時吃土吃的可積極了！這就是數據可視化的第三個優勢：發現規律。數據走勢本身，能反應很多問題。

如果把時間再放長一點，成都網站維護公司條條數量更多，可能看不清楚，這時候可以用折線圖，比如看小熊妹過往2年的數據，這樣至少有24個數，用折線圖看的更清楚（如下圖）。

時間拉長，看趨勢會更清楚。這么看的話，小熊妹就被洗的更白了：人家只是618，雙十一，雙十二，過年的時候花的多嗎！平時是個積極的吃土小能手。

其他條件不變，要考慮多個指標的內部結構，這時候可以用雷達圖。

但要注意，如果不同指標單位不一樣，直接做雷達圖會顯得很奇怪，比如收入的單位是元，身高單位是厘米，顏值只能內心打分。這時候可以對每個指標，單獨做評分或者做標準化處理，處理成統一的評分或者指數，再做雷達圖。

三、復雜的數據可視化

如果用數據描述復雜的問題，對象，指標，時間，細分四個方面，就有兩個方面及以上發生變化，做圖就會復雜。

比如，我們不單單想知道小熊妹過去1年內每個月的消費，每個月的逛街次數，這兩個孤立的數據。我們還想知道：是不是逛街越多，花錢就越多。這時候我們想發現的，是數據之間的相關關系，就可以做散點圖（如下圖所示）。

散點圖雖然不能嚴格論證相關關系，但是可以很直接的反應出來，如果散點圖真的分布很散，就說明兩個指標之間沒啥關系，如果散點圖出現一定的規律性，則表明有深入分析的機會點。

這是數據可視化的第四個好處：方便。做個圖可比做各種模型，算各種檢驗值方便多了。

如果想觀察一個指標在不同時間的結構變化，可以用堆積圖（如下圖）。

堆積圖在分析問題的時候，非常有用！比如從上圖，能直接看出來，小熊妹消費額變化，主要是網購份額變化導致的，真是網購小能手！

同樣的，如果想對比兩個對象的結構變化，也用堆積圖比較合適。相比餅圖，堆積圖在反應不同個體的差異的時候，看的更清楚。比如下圖，是不是一眼能看出來，萱萱是個吃貨呢。

如果想對比N個對象在不同時間的指標變化，可以用折線圖。這種對比會衍生出一種方法：趨勢分析法，后續有機會再分享哦。如下圖所示：

如果想對比N個對象在N個指標的差異，可以用雷達圖。如下圖所示：

四、小結

反映內部結構：餅圖、堆積圖反映時間變化的：柱狀圖、折線圖。

• 反映排名順序的：條形圖
• 反映相關關系的：散點圖
• 反映多個指標的：雷達圖

記住了沒？所以開頭的圖應該咋畫？可以這樣畫，看的更清楚（如下圖）。

五、更復雜的數據可視化

可能大家看完，會問，如果是：N個對象、N個指標、N個時間、還帶細分的，該怎么做可視化。

這個也難不倒小熊妹，因為真遇到這個情況，就不是一張圖表能說清楚的了。大家感受下，這種N連擊問題，在實際中是啥效果。

這時候一定得先把問題整理成清晰的，一個一個獨立的，相對簡單的小問題，再一個個講哦。

至于咋整理，這是另一回事了。有機會小熊妹再分享。

作者：碼工小熊，公眾號：碼工小熊

本文由 @碼工小熊 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自 Unsplash，基于CC0協議

本文題目：什么是數據可視化(數據可視化處理)
標題來源：http://vcdvsql.cn/article4/dijie.html

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