在進行數據比較和趨勢顯示時,許多人選擇使用長條圖進行資料視覺化。那麼,什麼是長條圖?它有著怎樣強大的應用?又有哪些方法可以用來製作長條圖呢?
今天軟妹就來詳細介紹一下長條圖資訊以及如何一鍵快速製作長條圖。
在此次範例中,我們將使用自助式BI工具FineBI來製作視覺化圖表。FineBI簡單易上手,只需拖拽操作即可進行數據分析,同時內置了豐富的可視化圖表,可一鍵生成超過50種圖表。現在就點擊下方按鈕,和軟妹一起開始此次資料視覺化之旅吧!
一、什麼是長條圖?
長條圖是一種常見的資料視覺化圖表,用於比較不同類別或群體之間的數據。它通過使用矩形長條來表示數據的大小或數量。每個長條的長度通常與數據的數值成比例,並且在同一圖表中可以顯示多個長條以進行比較。
長條圖的水平軸(x軸)用於表示不同的類別或群體,例如產品名稱、時間段、地區等。垂直軸(y軸)則用於表示數據的數值。每個長條的高度或長度直觀地展示了數據之間的差異,使觀眾可以迅速理解數據。
長條圖可以應用於各種情境,例如比較不同產品的銷售量、展示時間段內的收入變化、比較不同地區的人口數量等。它也可以用於顯示數據的趨勢、比較項目的排名以及強調數據之間的差異。長條圖簡潔明了的視覺呈現使其成為數據分析和溝通的有力工具。
二、長條圖和直方圖有什麼區別?
直方圖和長條圖長得非常相似,常常有人把它們倆搞混。但實際上,直方圖和長條圖在功能和應用時機上有著明顯的差異,主要體現在以下幾個方面:
基本上,長條圖呈現的是各組資料的大小,橫軸上的變數是類別型離散變數。長條圖的組距之間存在著間隔。有些人認為有間隔可以呈現分布的狀態並使直方圖和長條圖有所區隔,但也有人認為有無間隔的差異不大。通常情況下,長條圖的順序可以置換。然而,為了後續的決策制定方便,建議在繪製長條圖後,按照組別的大小進行排序。
與長條圖相比,直方圖呈現的是資料分佈的結果,橫軸上的變數是數值型連續變數。通常情況下,直方圖中的長條是沒有間隔的,但為了圖表的美觀和展現效果,現在有些直方圖的長條之間可能會有些許間隔。然而,建議根據情況調整間隔大小,避免直方圖的視覺效果呈現出片面的情況。另外,由於直方圖的組距是有順序的,因此不應該進行變動。
總體而言,長條圖適用於比較和顯示不同類別或群體之間的數據差異,而直方圖則適用於展示數據的分佈情況。選擇使用哪種圖表取決於所要呈現的數據性質和目的。
三、長條圖的使用時機
那麼長條圖具體的使用時機有哪些呢?
(1)對比類
在專案對比時,我們需要比較類別間的大小、高低,例如:
- 客戶的銷售收益率位居第四
- 6個部門的周轉率大致相同
- 我司今年的銷量處於全市場的第3位
我們可以從大於、小於或相同之類的辭彙中找到類別比較的線索,這時就可以用到長條圖:
在表示多個類別裏的各構成的對比,表明組成整體的成分情況時,可以用到堆疊長條圖:
(2)佔比類
在成分對比關係中,我們主要對每一部分的大小占總數的百分比感興趣,比如:
- 公司某款產品的銷售額占總銷售額的超過30%
- 2018年,我司的市場份額少於5%
- 公司的業務招待費占所有管理費用的超過25%
- 5月份,A產品的銷售量占公司總銷售量的首位
- 2001年客戶市場份額少於整個行業的10%
- 佔據公司資金的半數的兩個管道
你的主題中只要包括如下辭彙如:份額、占比、總數百分比、占百分比多少等字樣時,可以肯定你是在製作一個構成的對比關係圖表,想要視覺化對比關係的話,也可以使用長條圖:
比如,對比同一個分組數據內不同分類的占比,分組數量較多的時候,可以用到如下百分比堆疊長條圖範例:
對比同一個分組數據內不同分類的占比,分組數量較少的時候,可以用到如下百分比堆疊長條圖範例:
四、長條圖製作方法
Excel是最常見的製作長條圖的工具之一,因為無需額外下載專業軟體。但使用Excel製作長條圖並不簡單,樣式也單調。花了半個小時,可能都無法做出心儀的長條圖樣式。
因此,接下來軟妹將介紹如何利用專業的商業智慧軟體FineBI,快速製作一張專業美觀的長條圖~ 這類商業智慧工具內建了多種圖表,包括甘特圖,折線圖,長條圖等等,可以與其他報表和圖表形式相互結合,非常適合處理複雜的數據,尤其適合對功能要求較高的企業級用戶~
接下來,軟妹就來演示一下,如何使用FineBI快速製作專業精美的長條圖。
下圖為一個簡單的堆積長條圖,該圖將每根柱子進行分割,可以顯示大類目下的細分類目佔比情況。它既可以直覺地看出每個指標的值,還能夠反映出維度總和。
現在就點擊下方按鈕,讓我們開始動手製作這張堆積長條圖吧~
1.資料準備
首先,在製作長條圖之前,要先完成數據準備:
FineBI支援多種不同型別的資料連接方式,包括Oracle等資料庫連接和SQL連接等等。在這裡,我們直接導入Excel表格,能輕鬆處理非即時數據,如下圖所示:
2.生成圖表
FineBI簡單易上手,可拖拽進行巨量資料分析和處理,同時內置豐富的視覺化圖表、智慧圖表推薦創建組件,僅需點選即可創建想要的圖表。
在這裡,我們首先在橫軸和縱軸拖入相應的數據,然後在圖表型別下選擇「堆積柱形圖」。
3.進行排序
FineBI自帶數據處理功能,內置了很多常用函式,無需輸入公式,只需點選即可進行數據計算。
在這裡,我們將滑鼠懸浮在橫軸上的「星期」欄位上,點選右側倒三角符號,設定自訂排序。
4.美化圖表
FineBI也提供了各種簡便的圖表設計格式,僅需點選就可以對圖表標籤和配色進行自訂調整,做出自己心儀的圖表樣式。
至此,一張堆積長條圖就完成了!是不是非常簡單呢~ 要想欣賞圖表完整效果,可以把組件拖入儀表板中進行展示~
如果還有問題或者想要查看更加詳細的操作步驟,可以查看FineBI長條圖使用文檔:堆積柱形圖
五、長條圖製作建議
了解了如何使用BI工具一鍵生成長條圖後,軟妹來分享幾個製作長條圖的時候,需要注意的小建議吧~
1.避免太多條資料
不論是在普通長條圖、堆疊長條圖還是百分比堆疊長條圖中,軟妹都建議大家不要使用過多條資料。若資料條過多,圖表就可能變得非常混亂難懂,如下圖所示:
這張圖看起來就非常的混亂,尤其是每個銷售員銷售的產品種類較多的情況下。使用堆積長條圖無法清晰地展示銷售產品的分佈,而且上面還標註了標籤,這使得圖表更加難以閱讀。
在這種情況下,以下是一些建議:
1.重新規劃項目:考慮刪除多餘的項目或將相似的項目合併為一個。這樣可以減少長條數量,使圖表更加清晰明了。
2.考慮其他圖表類型:當遇到項目過多的情況時,可以考慮使用其他類型的圖表來展示數據。例如,在統計每個城市的人口數量時,如果城市數量太多,可以使用地理圖來呈現數據,更加直觀地顯示分佈情況。
3.適度減少標籤:當項目數量眾多時,不建議使用過多的標籤,因為這可能使圖表變得更加混亂。可以考慮刪除不必要的標籤,或者僅保留關鍵的標籤,以提高圖表的清晰度。
考慮以上建議可以幫助你製作更清晰、易讀的圖表。
2.堆疊式避免列入太細的資料
在上面這張圖中,三欄數據似乎有幾條薄薄的資料堆疊在其中,這使得數據理解和大數據分析變得困難。
如果數據堆疊在一起的情況使得圖表難以解讀,可以返回到原始數據,重新考慮如何呈現數據。這可能包括將堆疊的部分拆分為單獨的欄,以更清楚地顯示數據。
3.不要錯誤地截斷X軸或者Y軸
刻意壓縮座標間距或讓座標軸不從零開始都會造成視覺上的混淆和錯亂,導致人們產生錯誤的判斷和結論。
因此,在製作長條圖之前,要確保原始資料的準確性。適用於長條圖的數據應該是可靠且具有代表性的,這樣才能獲得有意義的結果。請仔細檢查和驗證資料,以確保其完整性和準確性~
遵循這些建議可以確保製作出清晰、準確且易於理解的長條圖,並幫助我們從中獲得正確的信息和洞察。
到此為止,這就是對長條圖的介紹了。理論知識總是有限的,只有親身實踐才能真正理解資料視覺化的奧妙。現在就立即點擊下方圖片免費試用FineBI,親自動手製作一張長條圖吧!
熱門文章推薦
2023-10-26 • 2 min read
泡泡圖完全解讀:氣泡圖製作和分析指南
在當今以數據為核心的世界中,大數據的作用日益凸顯,它為企業和決策者提供寶貴的洞察,並引領不同行業取得成功。然而,大數據的價值並不僅體現在數據的收集和儲存,更重要的是如何有效地理解和應用這些數據。在這個背景下,使用適當的圖表來清晰呈現關鍵數據變得至關重要。
2023-10-20 • 2 min read
掌握盒鬚圖:盒狀圖基本概念、解讀技巧和分析案例
在大數據時代,資料呈現了爆炸性增長,如何把這龐大而複雜的資訊變成能指引業務決策的寶貴智慧,成為企業亟待解決的挑戰。
2023-10-19 • 3 min read