《数据图表精通指南 | Atlassian》

精通数据图表：全面的可视化指南#

到 2025 年，全球数据创建将增长到超过 180 泽字节。随着人们和公司每天创建、捕获和复制数据，数据也在不断增长。然而，原始数据本身并不特别有益。

对于希望将数据转化为引人入胜且易于理解的故事的企业来说，数据可视化至关重要。图表和图形使人们更容易消化复杂数据、发现模式并做出数据驱动的决策。本指南将探讨数据图表的力量，包括不同类型及其具体应用场景。

图表数据可视化的力量#

可视化可以帮助我们的大脑理解复杂的数据。图表可以将大量数据转化为易于理解的格式。数据驱动的公司可能会依赖图表来帮助领导者快速分析数据并做出更明智的商业决策。

数据可视化的其他好处包括：

• 快速识别趋势和模式
• 增强团队之间的沟通
• 发现有价值且可采取的行动洞察
• 降低错失机会的风险

什么是数据图表？#

数据图表是展示数据分析的重要工具。可视化提供了一种任何人都能理解的语言。然而，你不能将数据插入任何图表类型中。不同的图表能更好地代表你的数据和用例。让我们探索不同类型的图表及其具体用例。

数据图表类型及其用途#

存在多种数据图表，每种都有特定的用途。以下是每种数据图表类型的简要说明及其最适合的应用场景：

条形图#

条形图是最基本的数据可视化之一。水平轴上绘制级别，垂直轴上绘制数值。条形的长度表示其数值。

最适合 : 展示数据点的分布情况并比较子组值

折线图#

折线图绘制点并用线从左到右连接。通过观察线的上升或下降，读者可以判断数据的变化。

最适合 : 预测结果和揭示趋势

散点图#

一个散点图识别两个或多个变量，并揭示它们之间的关系。不同数据点的位置可以提供视觉趋势和模式。

最适合 ：识别数据中的异常值和空白

箱线图#

箱线图使用箱子和须线来展示一组数据中的值分布。箱子包含50%的数据，须线包含剩余部分。

最适合 ：比较多个组

直方图#

直方图是一种条形图。其中一个变量是定量的，这有助于可视化数据分布。

最适合 : 展示数据集的分布情况

堆叠条形图#

堆叠条形图是指一个条形图包含多个组成部分。它根据分组变量被划分为不同的类别。

最适合 : 揭示构成整个条形图的子组，同时仍能比较主要组别

分组柱状图#

分组柱状图与堆叠柱状图具有相同的原理。但它不是分割柱子，而是将类别聚合成多个柱子。

最适合 ：用于查看子组比较，但不允许进行主要组比较。

点图#

与条形图类似，点图用于比较分类组。但它使用点而不是条形来展示数据值。

最适合 ：比较无序类别的值

面积图#

面积图是一种特殊的线图形式。它在线条和基线之间有一个阴影区域。

最适合 : 展示随时间的变化

双轴图#

双轴图将两种不同类型的图表结合在一个可视化中。它共享同一个 x 轴，但拥有不同的 y 轴。

最适合 : 比较两种趋势并分析相关性

气泡图#

气泡图是散点图的改进版。它可以通过颜色、形状或大小为每个点添加变量作为指标。

最适合 ：发现三个变量之间的关系

密度曲线#

也称为核密度估计，密度曲线显示了数据的分布。它可以揭示偏斜程度和峰值的数量。

最适合 : 查找一个平滑的底层分布估计值

小提琴图#

小提琴图是一种箱线图。但它不是使用箱子和须线，而是使用密度曲线来全面展示数据分布。

最适合 ：比较不同组之间的数据形状。

热力图#

热力图是另一种数据可视化方式，它揭示组与组之间的关系。在这种情况下，颜色展示数值——通常当一个或多个变量不是数值型时。

最适合 : 比较数据密度和用户交互分析

饼图#

饼图将值表示为从圆中切出的区域。分类数据是饼图的理想选择。保持类别数量较少，并确保数据具有可加性以获得最佳效果。

最适合 : 部分与整体比较和显示相对大小

漏斗图#

漏斗图展示了数据如何在一个流程中流转。如果数据需要经过不同的阶段，并且每个阶段都有明显的数据损失，那么漏斗图是一个合适的选择。

最适合 : 流程图可视化或顺序流程分析

子弹图#

子弹图为单个条形图增加了更多上下文。它提供了更多关于其值的上下文，并有助于衡量多个变量。

最适合 ：比较实际结果与基准

不同行业的图表数据#

数据可视化在各行各业中发挥着至关重要的作用。以下是各行业如何使用数据图表的几个例子：

• 医疗保健 ：监测疾病趋势和跟踪患者满意度分数
• 金融 ：分析市场动态，指导投资选择，并传达复杂的金融信息
• 营销 ：审查消费者趋势、消费者对活动的反应以及消费者偏好
• 零售 ：预测产品需求波动并分析销售趋势

创建数据图表的艺术#

数据可视化需要艺术与科学的结合。准确分析原始数据至关重要，但即使是你图表的颜色也能影响数据背后的故事。

一张有效的图表应当突出数据的重点见解。领导者应能轻松理解数据并决定采取何种行动。但这一切都始于选择合适的工具来构建你的图表和图形。

选择一款能够收集、评估和可视化数据，使公司数据可用的商业智能工具。一旦收集到数据，你就可以专注于为你的数据集创建最佳可视化效果。

选择合适的数据图表#

在众多数据图表类型中，知道哪种图表最适合你的特定用例可能很困难。选择数据可视化时需要考虑的一个因素是你的受众。

对于普通受众来说，简单的图表更受欢迎，因为它们易于理解。更复杂的图表更适合具有特定专业知识或兴趣的专业受众。

总的来说，数据可视化有六种常见应用场景。将你的应用场景与合适的数据可视化方法相结合，可以帮助提升你的数据故事讲述能力。

匹配数据类型与图表类型#

1. 显示随时间的变化#

• 条形图
• 折线图
• 箱线图

2. 显示部分与整体构成#

• 饼图
• 堆叠条形图
• 堆叠面积图

3. 显示数据分布#

• 条形图
• 直方图
• 密度曲线
• 小提琴图
• 箱线图

4. 比较组间数值#

• 条形图
• 点图
• 折线图
• 分组柱状图
• 小提琴图
• 箱线图
• 漏斗图

5. 观察变量之间的关系#

• 散点图
• 气泡图
• 双轴图
• 热力图

6. 评估地理数据#

• 分级统计图
• 制图统计图

数据图表最佳实践#

制作清晰且视觉上吸引人的数据图表对于向受众传达信息至关重要。以下是一些设计有效数据图表的技巧：

• 避免不必要的颜色使用
• 在整个图表中保持颜色一致性
• 考虑颜色的跨文化含义
• 选择合适的测量间隔
• 移除不必要的元素，聚焦于核心数据
• 确保图例和标签清晰
• 使用完整坐标轴范围以确保准确性
• 确保观众无需眯眼即可轻松阅读图表

数据制图中常见的错误#

在创建数据图表时，应避免以下常见错误：

• 选择错误的图表类型
• 使用具有误导性或偏见的可视化数据
• 插入过多数据
• 做出糟糕的配色选择
• 应用 3D 效果

在选择颜色时，设计师还应考虑可访问性。色盲可能会使图表难以阅读。您可能需要调整亮度和饱和度，以确保所有观众都能阅读。像 Coblis 或 Viz Palette 这样的工具可以帮助您解决颜色可访问性问题。

遵循数据制图的最佳实践将有助于你传达信息。最终，出色的数据可视化能够影响一个人的决策过程。

解读数据图表#

解读数据图表对于从可视化信息中提取有意义的见解至关重要。在接下来的部分中，我们将深入探讨数据可视化的关键要素，并提供发现可操作见解的技术。通过理解这些基本概念，用户可以有效地解读数据图表，并基于所呈现的信息做出明智的决策。

从图表中解读数据见解#

当你收到数据可视化时，需要准确解读它。让我们看看关键的数据可视化元素以及从数据图表中寻找有价值见解的技巧。

理解关键数据图表元素#

根据数据图表的不同，它可能包含以下关键元素：

• 标题 ：简短描述图表所代表的内容
• 图例 ：解释图表中的数据
• 数据点 : 图表上的单个数据标记
• 绘图区域 : 显示数据的区域
• 类别 : 数据组的标签
• 坐标轴 : X 轴（水平）和 Y 轴（垂直），带有相应的值或类别

提取有意义信息的技术#

在审阅数据可视化时，考虑以下建议以获取可操作的见解：

• 分析坐标轴以了解类别、值和测量间隔
• 识别数据中的模式，如集群或一致的变化
• 考虑可能影响数据的因素
• 判断创作者是否权威且无偏见

在查看数据图表后，观众应能轻松理解可视化的主要信息。这可以让他们有效解读数据并做出数据驱动的决策。

高级数据图表技术#

数据易于理解是关键，但使其可用是另一项任务。数据民主化意味着每位员工都可以随时访问数据。

将您的数据图表提升到这一新水平涉及使用高级数据图表工具和功能。您需要寻找一个商业智能平台来创建交互式和动态的数据图表。一些功能可以包括：

• 分享发现于动态仪表盘
• 为重要进展设置自定义警报
• 在平台内协作
• 与技术栈集成以优化数据

解决数据图表挑战#

数据可视化应有助于讲述您的故事。有时，用户会误导性地创建数据图表。避免这些问题对于进行诚实透明的对话至关重要。

以下是一些您可以用来纠正数据图表错误的技术：

• 选择最适合您数据集的图表类型。
• 避免信息过载，仅使用必要的数据图表元素。
• 保持刻度和测量间隔的一致性。
• 根据图表类型使用正确的基线——某些图表，如折线图，不需要零值基线。
• 展示完整的数据图表以避免误读。应避免截断坐标轴或截断坐标轴的一部分。

数据图表助力增长#

随着公司的发展，收集的数据量也在不断增加。在商业中扩展数据图表需要建立稳固的策略。动态数据处理通常是数据图表的基础。

您的业务可能有数百个数据源，因此将它们集中在一个地方至关重要。使用商业智能平台可以帮助自动化这项任务。它还可以处理大量数据的组织。使用自动化流程是企业可持续增长的重要组成部分。

在数据图表方面保持更新#

数据制图是一门科学艺术，随着技术的进步，最佳实践也在不断发展。专业人士应紧跟数据分析的最新趋势，以确保其相关性并保持竞争优势。

培养高级数据制图技能需要专业人士具备勇于尝试的意愿。测试数据可视化工具可以制作出更好的图表。更出色的视觉效果能提升你当前的演示文稿，并带来更具吸引力的故事叙述。

通过战略数据可视化策略解锁洞察力#

数据分析与可视化影响着几乎所有行业——影响着各个团队中的决策制定。然而，有效的数据制图需要关注细节和吸引人的视觉效果。

选择合适的图表类型可以确保数据准确性并识别模式。探索数据图表的世界可以带来引人入胜的视觉叙事。这是一种有效传达见解并帮助决策者基于数据采取行动的方式。