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圖表分析進階!活用這22種圖表,讓你的資料變得酷炫無比!

圖表資料視覺化

Published: September 19, 2023    |     null MIN READ

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在資料分析領域,我們這些常常和數據圖打交道的人,總是把這樣一句話掛在嘴邊:“一圖勝千言”。這句話強調了圖表作為資料展示工具的重要性。選擇合適的數據圖表可以讓我們更迅速、更直覺地傳達資料資訊。

Table Of Contents

鑑於圖表的多樣性和應用場景的豐富性,對於很多初學數據分析的菜鳥來說,要在資料視覺化程式中,選擇適合自己資料的最佳分析圖表型別常常成為一項艱巨的挑戰。

今天,軟妹將按照不同圖表的對比關係,為大家分類介紹各種圖表型別~ 希望能夠幫助大家了解數據圖類型和圖表分析流程,在業務中迅速找到最佳圖表。

本次所有圖表的製作均使用了自助式BI工具FineBI,FineBI簡單易用,只需拖拽操作即可進行數據分析。FineBI還擁有豐富的可視化和智能圖表功能,是業務小夥伴進行數據分析的神器!快點擊下方試用按鈕,和軟妹一起開始資料分析之旅吧~

一、佔比關係圖表

佔比關係圖表是一種常用於展示各部分佔總體的比例關係的數據圖。它通常呈圓形或者條形,被分割成不同的扇形或條形區域,每個區域的大小的圖表分析能夠表示相應數據圖表部分所佔的比例或百分比。

1.圓餅圖

圓餅圖通常用來展示資料不同圖表部分在數據圖總體中的相對比例。每個分析圖表扇形區域的面積或角度直覺地反映了資料的相對大小。

普通圓餅圖.png
使用FineBI製作的圓餅圖

部分與整體關係:圓餅圖適用於展示圖表分析部分與整體之間的關係。例如,如果要展示一個銷售團隊中每個銷售員的銷售額佔總銷售額的比例,圓餅圖是一個合適的選擇。

易於理解:圓餅圖通常易於理解和解譯,適用於非專業人士,因為該數據圖表直覺地傳達了資料的相對重要性,無需深入的資料分析知識。

顏色和標籤:通常,圓餅圖中的每個扇形區域會用不同的顏色或標籤來區分,以幫助觀衆更容易識別和理解數據分析圖的各個部分。

儘管圓餅圖在一些情況下非常有用,但也需要注意,當扇形區域數量較多時,圓餅圖可能會變得複雜難以閱讀。在這種情況下,其他數據圖型別如柱狀圖或堆疊柱狀圖可能更適合展示資料的比例關係。

2.環形圖

環形圖與圓餅圖類似,都用於展示相對比例,但環形圖多了中心空心,可更清晰顯示多個部分與整體的關係,也能提供附加資訊,適用於更復雜的數據圖資料視覺化需求。

圓環圖.png
使用FineBI製作的環形圖

3.矩形樹狀圖

矩形樹狀圖是一種用於呈現層次結構資料的圖表型別。這種數據圖通常採用矩形框或方塊來表示不同的層次,其中每個矩形代表一個資料元件,而矩形的大小和位置反映了其在層次結構中的位置和相對重要性。

矩形樹狀圖交互演示.gif
FineBI製作的矩形樹圖支援交互聯動功能

矩形樹狀圖表非常適合展示層次結構資料,如組織架構、檔案目錄、家譜等。每個矩形代表一個層次中的元素,而矩形之間的巢關係表示了層次結構。矩形樹狀圖通常支援分支的展開和摺疊功能,允許使用者查看特定階層式詳細資訊或簡化圖表以減少複雜性。同時,使用者可以透過點選或懸停來獲取更多資訊,改善使用者體驗。

二、項目對比關係圖表

1.柱形圖

柱形圖是一種非常常見的用於圖表分析的數據圖,常用於比較不同類別或資料點之間的關係。每個垂直柱子表示一個類別或資料點,高度反映數值。適用於各領域的資料比較和趨勢展示。

柱形圖.png
使用FineBI製作的柱形圖

2.條形圖

條形圖是一種簡單而常見的數據可視化圖表,用於進行不同類別或數據點之間的圖表分析比較。通常由一系列水平或垂直的條形構成,條形的長度表示相應類別或數據點的數值,以直觀呈現它們之間的關係。條形圖適用於比較數據類別、展示分佈和觀察時間趨勢等多種圖表分析需求。

條形圖.png
使用FineBI製作的條形圖

3.堆積條形圖

堆積條形圖常用於比較多個資料系列的相對比例和構成。該數據圖表中的每個條形被分成多個段落,代表不同資料系列,這些圖表分析段落在同一位置堆疊在一起,形成整體條形。每個條形的高度表示總數值,而不同段落的高度表示它們在總值中的貢獻。這使觀衆能夠一眼看出各部分之間的相對重要性,同時又不失整體構成的視角。

百分比堆積條形圖.png
使用FineBI製作的堆積條形圖

堆積條形圖圖表適用於多維資料比較,如不同產品的銷售額,同時可以展示各產品在總銷售額中所佔的比例。此外,該種數據圖也常用於磁軌資料隨時間的變化,以便觀察趨勢和模式。

這種圖表型別有助於在複雜的資料集中提供清晰的視覺化,讓人們更好地理解資料,進而支援決策制定和資料分析。無論是業務報表、市場分析還是財務資料,堆疊條形圖都是強大的圖表分析工具之一。

4.範圍條形圖

範圍條形圖用於以直覺的方式呈現資料點的變化範圍和誤差。在這種圖表中,每個條形代表一個資料點,其長度表示了該資料點的變化範圍,通常由底部值和頂部值來確定。範圍條形圖表在多個應用領域中都非常有用。

範圍條形圖.png
使用FineBI製作的範圍條形圖

首先,範圍條形圖表適用於比較不同資料點之間的變化幅度。觀衆可以輕鬆地識別哪些資料點具有更大或更小的範圍,進而更好地理解資料的差異。其次,範圍條形圖在科學研究和實驗中常用於展示資料的誤差或不確定性。這有助於研究人員更全面地考慮測量或取樣中的不確定性因素,提高了資料的可靠性。此外,數據分析圖還可用於觀察資料隨時間的變化範圍,這對於趨勢分析和異常檢查非常有幫助。最重要的是,這種分析圖表簡潔易懂,適用於向各類受衆傳達資料範圍或誤差資訊,無需深入的資料分析知識即可理解和使用。

無論是科學研究、質量控制、金融分析還是其他領域,範圍條形圖表都為資料的視覺化提供了有力的圖表分析工具,有助於更好地理解資料的變化和不確定性,進而支援決策制定和資料解譯。

5.詞雲

詞雲圖是一種正文視覺化工具,它透過展示正文中不同單詞的頻率或重要性,以不同字體大小或顏色的方式呈現這些單詞。這使觀衆可以一目瞭然地看到哪些單詞在正文中更常出現,有助於快速理解正文的關鍵主題和內容。詞雲圖通常用於正文分析、情感分析、關鍵詞提取和視覺化正文摘要等應用領域。

詞雲圖.png
使用FineBI製作的詞雲圖

6.雷達圖

雷達圖表是一種資料視覺化圖表,通常用於比較多個資料維度的變化和關係。它的主要特點是將不同資料維度表示為從圖表中心延伸出的軸線,每個軸線代表一個維度,而資料點的位置相對於這些軸線表示不同維度的值。雷達圖可以幫助觀衆直覺地理解多個變數之間的關係,尤其適用於展示圖表分析資料的相對比較,例如產品特性、能力評估或績效比較。

雷達圖.png
使用FineBI製作的雷達圖

三、時間序列對比關係圖表

1.折線圖

折線圖是一種常見的分析圖表,用於展示資料隨時間或其他連續變數的變化趨勢。在折線圖中,資料點透過連結成直線來表示變化的趨勢,因此得名。這種數據圖表通常在橫軸上表示時間或其他連續變數,縱軸上表示相應的數值。折線圖有助於觀衆直覺地識別趨勢、模式和變化,因此在各種領域中廣泛用於趨勢分析、股市走勢、氣象預測、銷售趨勢等方面。

折線圖.png
使用FineBI製作的折線圖

2.面積圖

面積圖是一種常見的數據圖,它用於展示資料隨時間或其他連續變數的變化趨勢,並突出了資料的累積效應。折線圖類似,面積圖的橫軸通常表示時間或其他連續變數,而縱軸表示數值。不同之處在於,面積圖透過填充折線下方的區域,強調了累積值的變化,使觀衆能夠更清晰地看到趨勢和相對變化的大小。

面積圖.png
使用FineBI製作的面積圖

面積圖常用於展示時間序列資料中的趨勢,尤其是當您希望強調資料的累積效應時,例如市場份額的積累或累積銷售額。它還可用於比較多個資料系列,突出它們的相對大小和趨勢。

3.垂直瀑布圖

垂直瀑布圖用於展示不同類別或時間段內的數值變化,強調了數值的逐級累積效應。在垂直瀑布圖中,資料以垂直的條形依次排列,每個圖表的條形代表一個類別或時間段,其高度表示數值的大小。不同之處在於,每個條形之間有連結線,用於顯示數值的累積變化,這使得觀衆可以清晰地看到數值是如何從一個階段過渡到下一個階段的。

垂直瀑布圖.png
使用FineBI製作的垂直瀑布圖

垂直瀑布圖通常用於展示財務資料的變化,例如預算、收入、成本等,以及它們在不同階段的累積效應。這種數據圖有助於理解數值變化的逐級影響,識別關鍵的貢獻因素,並視覺化呈現圖表分析的流程。

四、頻率分佈對比關係圖表

1.直方圖

直方圖是一種強大的資料視覺化數據圖,用於展示資料的分佈情況。它將資料分成不同的區間(也稱為箱子或柱子),並計算每個區間內資料點的頻率或數量。這種圖表通常以橫軸表示資料的範圍或儲存片(如分數範圍、時間段等),以縱軸表示每個區間內資料點的數量。

直方圖.png
使用FineBI製作的直方圖

直方圖的主要用途之一是幫助人們理解資料的分佈趨勢。透過觀察直方圖分析圖表,可以快速瞭解資料集中的主要特徵,如中心位置、散佈範圍和集中度。這對於探索資料、識別資料模式以及檢查潛在的異常值都非常有幫助。

此外,直方圖還允許比較不同資料集的分佈。透過轉列多個直方圖,可以直覺地比較它們之間的差異,進而支援資料分析和決策制定。

2.分佈曲線圖

分佈曲線圖主要用於展示資料點在不同數值範圍內的分佈情況。透過轉列平滑曲線,它能夠清晰地呈現資料集的分佈特徵,包括對稱性、偏斜性和峯值。觀察數據圖分佈曲線可以幫助我們瞭解資料的整體形狀,是正態分佈、偏態分佈還是其他型別的分佈。此外,分佈曲線圖圖表分析還允許比較不同資料集之間的差異,這對於統計假設檢驗和資料集比較非常有用。

分佈曲線下的面積表示了資料點落在特定數值範圍內的概率,這在概率密度函式的分析中非常重要。它可用於估計事件發生的概率或資料點位於某個範圍內的可能性。

總之,分佈曲線圖在統計學、資料分析、概率論和質量控制等領域中扮演着重要角色,為深入理解資料分佈、進行統計推斷和支援決策制定提供了有力的數據分析圖工具。

3.箱型圖

箱型圖常用於展示資料分佈的關鍵特徵。箱型圖圖表包括了中位數、四分位數、資料的範圍,以及可能存在的離羣值。這種圖表分析的核心元素是一個箱子,箱子的上邊框表示資料的第三四分位數,下邊框表示第一四分位數,箱子內部的橫線是資料的中位數。箱子的長度代表了資料分佈的範圍,而箱子外的點可能是離羣值。

箱型圖.png
使用FineBI製作的箱型圖

箱型圖不僅可以幫助觀衆理解資料的集中趨勢和分散度,還有助於檢查潛在的異常值。透過比較多個箱型圖,我們可以快速識別不同資料集之間的差異,進行資料分析和決策制定。在統計學、資料科學、財務分析質量控制等領域,箱型圖都是常用的工具,有助於深入瞭解資料分佈和支援資料驅動的決策。

五、相對性對比關係圖表

1.散點圖

散點圖通常用於呈現兩個變數之間的關係和相互影響。在散點圖中,每個資料點代表了資料集中的一個資料對,其中一個變數位於橫軸上,另一個變數位於縱軸上。這種圖表分析使我們能夠快速識別兩個變數之間的聯動性,無論是正相關、負相關還是無關。

散佈圖 散點圖.png
使用FineBI製作的散點圖

散點圖的一個重要應用是異常值檢查,因為異常值通常在數據圖中表現為與其他資料點明顯不同的點。此外,散點圖還可以用於展示資料點的分佈情況,觀察密度和分佈模式,或者尋找潛在的趨勢線,以便進行趨勢分析和預測。

在實際應用中,散點圖在各個領域都有廣泛的用途,包括統計學、資料分析、市場研究、自然科學和工程領域等。透過散點圖,我們能夠更深入地理解資料,進而支援資料驅動的決策和研究工作。

2.波士頓矩陣圖

波士頓矩陣圖是一種戰略管理圖表工具,幫助組織評估其產品組合或項目組合。這種數據分析圖將各個項目或產品根據兩個關鍵因素,市場份額和增長潛力,劃分為四個象限。這四個象限分別代表了明星(市場份額高、增長潛力高)、金牛(市場份額高、增長潛力低)、問題兒童(市場份額低、增長潛力高)和犬(市場份額低、增長潛力低)。

動態可鑽取的BCG矩陣圖.gif
使用FineBI製作的BCG矩陣圖

這種工具有助於組織明智地分配資源和關注點。明星象限通常需要大量投資,但有望成為未來的主要收入來源。金牛象限通常穩定可靠,但增長有限,可以為組織提供現金流。問題兒童象限具有潛力,但需要更多投資來實現增長。犬象限可能需要重新評估,因為它們在市場上的表現有限。

波士頓矩陣數據圖是一種策略性圖表工具,有助於組織明智地決策哪些項目或產品值得繼續支援,哪些可能需要戰略調整或削減支援。這有助於優化組織的產品組合,以實現更好的業務績效和競爭優勢。

3.氣泡圖

氣泡圖常用於展示三個變數之間的關係。與散點圖類似,氣泡圖使用點來表示資料,但每個點的大小和顏色也反映了第三個變數的資訊。

在氣泡圖中,橫軸和縱軸通常表示圖表的兩個變數,點的橫座標和縱座標表示它們之間的關係。而每個點的大小代表了第三個變數的數值,通常是透過比例尺來表示的,較大的氣泡表示數值較大,較小的氣泡表示數值較小。此外,氣泡的顏色也可以用來表示第四個變數,增加了圖表的資訊密度。

氣泡圖.png
使用FineBI製作的氣泡圖

氣泡圖主要用於呈現圖表分析多維資料的關係,特別是當使用者希望同時顯示三個或四個變數之間的趨勢時。這種數據圖可以幫助觀衆更全面地理解資料,識別趨勢和模式,並在資料點之間進行比較。氣泡圖在市場分析、金融領域、地理資訊系統(GIS)和科學研究中常常得到應用。

六、位置對比關係圖表

地圖視覺化是將地理資料以直覺的方式轉換成可視形式的方法。它能夠在地圖上使用符號、圖形和色彩等方式,以視覺圖表方式展示地理特徵或資料分析結果,進而協助使用者更容易地理解資料的模式和趨勢。

這種分析圖表充分利用了地理空間的視覺特性,透過將資料與特定地理位置聯動起來,以地圖為媒介傳達資訊。這使得我們能夠更容易地識別地理資料中的模式、趨勢和相互聯動,同時也有助於我們獲得有價值的見解和洞察。地圖圖表不僅使地理資料更具可解譯性,還有助於更好地理解和傳遞空間相關資訊。

1.區域地圖 

區域地圖是最常見也最簡單的地圖圖表型別,該數據圖對不同的區域劃分分別進行區面着色展示。

銷售區域地圖.gif
使用FineBI製作的銷售區域地圖

2.點地圖 

點地圖是指把一系列離散的數據點按照位置信息標註在地圖上。適合需要把大量具有相同屬性的地址信息同時展示在地圖上的業務場景。比如展示連鎖店分佈、加油站分佈、銀行網點分佈等。

點地圖.gif
使用FineBI製作的點地圖

3.熱力地圖

熱力圖通過指定的半徑範圍進行數據疊加計算,然後與梯度顏色進行數據映射,不同的顏色深度代表不同的數據密度。通常適用於數據量比較多且在一定地域範圍內相對密集的業務場景。比如展示某個商圈的人流分佈、某個景區的客流分佈、某個區域的車流分佈等。

熱力地圖.png
使用FineBI製作的熱力地圖

4.流向地圖

流向地圖是在兩點之間繪製弧線進行連接,並配以動畫呈現移動效果的圖表,主要用於展示不同地點之間人員、物品、車輛等流動的方向。

區域流向地圖.gif
使用FineBI製作的區域流向地圖

以上就是數據分析時常用到的22種圖表類型,通過將資料轉化為圖表的形式,業務人員能夠更直觀地展示業務狀況。同時,利用資料分析對業務指標進行全面分析,並提出可行的決策,使老闆眼前一亮!

分享完各種數據圖類型,最後軟妹介紹一款數據可視化神器,也就是我們上面使用的大數據分析BI軟體FineBIFineBI內建了五十多種圖表,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~

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