古得肤色遮盖液 http://www.kingbaby.com.cn/gushi/12838.html序论
现今寰球，数据无处不在，而图表能够扶助咱们懂得数据、洞总共据背地的本相，让咱们更好地适应这个数据启动的寰球。
图表，是谈话的一种要害款式。它借助于种种可视化的组件，经过显现数据间的对照，来抵达传送讯息、表白观念也许觉察数据背地的趋向等宗旨。
咱们从——数据是甚么——这个题目起头聊起，寰球闻名的可视化老手、加州长克利的传授邱南森在他的著做《数据之美：一册书学会可视化计较》一书中是这么回复的：
大部份人会含糊地回复说，数据是一种近似电子表格的东西，也许一大堆数字。有点手艺布景的人会说起数据库或数据堆栈。但是，这些回复只阐述了猎取数据的格式和数据的储备方法，并未阐述数据的实质是甚么，以及特定的数据集代表着甚么。你很轻易堕入一种误区，由于当你须要数据的光阴，通常会获得一个计较机文献，你很难把计较机输出的讯息看做其余任何东西。但是，透过景象看实质，就可以获得更多蓄意义的东西。
数据不光仅是数字。要想把数据可视化，就务必晓得它表白的是甚么。
数据刻画了实际的寰球。与相片捕获了刹那的环境相同，数据是实际寰球的一个快照。
本文章的中心是：《用图表发言——闲谈商务图表的计较观念》，这边所称的"商务图表“首要指咱们平时劳动顶用于生意显现、报告和施行讯息传送的图表。
分为两大部份，别离是可视化组件和从数据到图表的讲解。
可视化组件可视化组件分为4种：
视觉示意、坐标系、标尺、布景讯息
能够经过上图右侧的图示来看下，
这个柱形（也能够说是笔直方位的条形）便是视觉示意的一种，
相互笔直的横轴和纵轴组成了一个直角坐标系，
横轴上的标签是月份，属于一个功夫刻度；纵轴是一个数字刻度，一个数值等距散布的线性标尺。
左上角的题目，纵轴刻度标签旁的“单位”，以及右下角的数据泉源批注都属于布景讯息的一种。
比如中央这个容易的柱形图图示，众人设想一下，倘若缺乏了4种可视化组件中的一种，比方没有柱形、没有坐标系也许没有刻度尺，没有图表题目、数值单位评释、数据泉源批注等布景讯息，那末就会令人无奈懂得到数据的关键，令人感觉困惑。
图表是为了扶助人更好的懂得数据，倘若一个图表须要赏玩者去揣测中心也许体例究竟是甚么，使读者对数据背地的讯息愈加的朦胧不清，那末毫无疑义，这幅图表的计较是失利的。
我这边独自聊一下数据泉源批注，除非图表的赏玩者特别懂得你的数据从哪而来，那末在图表里加一个数据泉源的批注是很有须要的，能够增多图表的可托度，况且倘若有人对数据有所疑义，能够从泉源去施行查证。
接下来我完全讲解下4种可视化组件所包含的体例。
01视觉示意视觉示意包含：
场所（榜样运用便是散点图）
长度（比方条形图或柱形图，柱形图也可称之为笔直方位的条形图）
角度（比方饼图或圆环图中示意占比的分块）
方位（比方线形图线条的走向）
形态（比方散点图里不同的数据标识形态来辨别不同的典范或组）
面积（罕见于面积图、树状图也许气泡图、不等宽柱形图等）
体积（三维图形）
色调饱和度（统一颜色不同深浅示意不同数目级）
颜色（用于对典范或组其余辨别）
02坐标系坐标系，
坐标系分为3种：
最罕见的是平面直角坐标系，咱们平时来往的大部份图表都是平面直角坐标系，也叫做笛卡尔坐标系。
极坐标系，比方饼图、圆环图也许雷达图的坐标便是极坐标。
地舆坐标系，舆图专用。
03刻度尺刻度尺，也能够称之为标尺，3种刻度尺：
数字刻度
分类刻度
功夫刻度
04布景讯息布景讯息
包含数据联系的5W讯息、中心目、副题目、数字单位评释、底注、数据泉源批注、坐标轴题目等
这边讲了不少理论学问，或许会有点没趣，不过我个感觉是有须要的，从更高角度去懂得图表，懂得可视化，有助于让咱们更好的操纵图表。
前方咱们聊到，”图表，是谈话的一种要害款式“。
正如你想研习并精晓任何一种谈话相同，研习图表，也务须要花功夫去研习辞汇、语法，况且继续操练，使之成为你积重难返的习惯。
接下来咱们聊从数据到图表的经过。
从数据到图表信任大部份图表的入门者，都有一个纳闷，”我该用甚么图来画？"，看到一堆数据，不晓得该从那里起头，有点茫然的感触。
对于这个题目，麦肯锡磋商公司的前负责局面化疏通的主管基恩.泽拉兹尼，在30多年前提议了他的典范理论。
他的理论中枢，简而言之，数据变成图表，3个环节：
确定中心，确定你想要表白的详细中心；
确定对照干系，从中心到对照干系；
取舍图表款式，从对照干系到图表。
环节1确定你要表白的中心将数据变化为中心，取舍符合图表的关键，末了也是最要害的，便是确定你想要表白的详细中心。
每个图表都是数据的一种机关款式，它最后是要强调一个中心。
那末中心是甚么，怎么确定？
你能够画出一系列图表的草图，从不同角度查看数据。更有用的办法是，优异最要害的数据以确定你的中心。
不少光阴，对统一个数据，能够得出多个中心，强调这一点，仍是强调另一点，则由你——图表计较者——来决计，那末这个决计就成为你最后的中心。
所以，确定图表的中心，不是一个容易的经过，而须要花不少时刻。咱们能够将中心变成图表的题目，为甚么呢？这个题目详细的聊下，
咱们见过不少图表，题目就和猜谜差未几。
比方这页某国内大型归纳办理磋商公司的几个图表：
寰球商场范围景况
华夏商场范围景况
细分商场占比
贩卖地区散布
这些题目描画了图表的体例局限，不过它们没有指出中心。寰球商场是个甚么范围，有甚么特性？华夏商场的涌现是奈何的？从各细分商场占比的这个饼图中，能够获得甚么论断？贩卖地区的散布涌现甚么特性？等
看到这些图表的题目，那末你心中当然会涌现这么些题目，不过这些题目的谜底仿佛是个藏在图表里的机密。
这几个图，除了图表中心不明晰以外，还犯了几个致命的计较过失，左上角这幅图，柱形图（左轴）用了个非0基线，人为的增添了年份间的差别，年亿美金，年亿美金，本质增加了亿美金，只是不到5%的增加，一个很小幅度的变动，不过从和年的两个柱形来看，好似增加了25%似的！
柱形图、条形图绝对不要用非0基线，由于他们便是依赖“长度”这个可视化组件来映照数值，把这些个条形（或柱形）截掉一段，那就不能响应数据间的的确对照干系了。这是很严峻的过失。
而左下角这个饼图，那末多切片，毫有时义，饼图至多不能高出6个分块，不然很难显现各个分块的差别。
尚有些其余题目，不如上头几个题目那末显眼，反面咱们经过特地的课时来说解图表计较时理当防止的一些过失。
回到图表中心这个体例上来，遵从我从这几年看过的国表里报告来查看，海外这类中心不明的图表也有。
比方让咱们来看下某闻名西洋跨国财政办理磋商公司的报告里的几个图表案例：
左上角这幅图的题目是：“赢余能耐涌现——上市公司与私营公司”，他们是何如涌现的？
左下角的图，“十五年来的财产增加”，涌现甚么特性，哪个地域增加最快？
右上角，IPO先后事迹产生了甚么变动，IPO对事迹的影响是奈何的？
右下角，-年科技子财产始末了甚么样的进展？哪些财产对照优异？
把你的图表中心放在图表的最前方！如此能够增加图表赏玩者误会的或许性，让他们将细致力会合到你想中心强调的数据上来。
接下来咱们来看看严刻的遵从这个法则的案例，来自于某寰球闻名办理
图表中心一览无遗，特别冗长通达。
赏玩者第一眼就看到了醒宗旨图表题目，同时也知道了图表的中心是甚么，尔后眼光顺着图表制做家计较的干线，去查看图表的各个元素。
赏玩者经过查看图表里的视觉元素去考证图表中心能否可托，判定其观念能否能够采纳。
图表中心概述了图表元素所表白的，而图表元素又回过火来考证了图表中心，相互印证。
接下来起头讲解，从数据到图表的第2个环节，确定对照干系。
环节2确定对照干系确定对照干系，是一个从中心到对照干系的经过。
你确定的中心应包含5种对照干系的一种：组成、典范、功夫序列、频次散布，联系性。
环节3取舍图表款式取舍图表款式，从对照干系到图表。
当你确定了对照干系，那末余下来的劳动就很详细，取舍最合适你的中心的图表款式。
所以接下来，我来经过这几种对照干系所合用的图表款式，来同步讲解这两个环节。
5种基本对照干系讲解5种对照干系及其合用的向例图表款式。
01成份对照干系在成份对照干系中，咱们首要对每一部份的巨细占总额的百分比感乐趣，比方：
公司某款产物的贩卖额占总贩卖额的高出30%
年，我司的商场份额少于5%
公司的生意招呼费占通盘办理花费的高出25%
你的中心中只需包含以下辞汇如：份额、占比、总额百分比、占百分比几何等字样时，能够确定你是在制做一个组成的对照干系图表。
此刻众人所看到页面的图示，是表白组成对照干系的罕用图表表率，我来逐一讲解下，讲解的次序是从左到右，从上到下：
准则饼图，以12点线为起始，通常按数值巨细顺时针罗列，不要高出6个切片；
圆环图，又称甜甜圈图，用法和饼图近似；
百分比聚积条形图1，显现多个类其余多个配合部份所占的百分比，比方多个都会的性别占比的对照；
百分比聚积柱形图1，响应功夫趋向上的百分比变动；
百分比聚积面积图，响应持续功夫趋向上的百分比变动；
百分比条形图，对照统一总体的各部份的占比；
百分比聚积条形图2，显现容易总体的多个部份的占比；
百分比聚积柱形图2，同上；
桑基图，显现一个总体的分裂；
华夫饼图，通太小方格显现占比；
树状图，经过矩形的面积响应各个分块的占比；
百分比瀑布图，响应各阶段的百分比蜕变经过；
上面这排前3个图较少操纵，末了是帕累托图，直方图其余有个积聚百分比的线形图系列，罕用于原料办理。
02典范对照干系在典范对照时，咱们须要对照典范间的巨细、高下，它们是近似的，仍是比其余典范多或少？
比方：
华夏的GDP总量媲美国低，不过高出寰球其余国度；
我司本年的销量处于全商场的第3位；
本年双11我的花费金额大概和部门均匀花费金额近似。
咱们能够从大于、小于或近似之类的辞汇中找到典范对照的线索。
众人能够看到这些典范对照的图形款式：
第一个，左上角，准则条形图，须要细致的是，条形图的纵轴典范标签，通常是遵从其数值巨细降序罗列，除非典范间有其内涵的逻辑，比方优、良、中等、差、很差这类有本身逻辑次序的；
簇状条形图，多个类其余两个指方位对照，也许多个典范两个功夫点统一指方位对照；
旋风图（也有称胡蝶图），用于显现多个典范间的两个变量间的干系；
背叛式条形图，通常用于多个典范间的盈亏景况的对照，比方多个国度的商业顺差和逆差的景况；
局限条形图，示意多个典范间的由低到高的数值局限，而不是示意单个数值，适合用于示意多个典范间的数值局限间的对照；
聚积条形图，示意多个典范里的各组成的对照，有两个须要细致的场合，首先，这边条形示意的是绝对值，不同于百分比聚积条形图里的相对值。其余，将最要害的部份放在凑近左边纵轴刻度线，由于越凑近基线，将更轻易被衡量；
平行条形图，合适对照多个典范多指方位值，既能够横向对照典范，也便利纵向对照各个部份的值；
棒棒糖图，经过点和线的组合来对照典范间的差别，在excel里通常经过散点图加过失线实行；
哑铃图，通常用来显现多类其余两功夫的值；
比例条形图，经过比例来对照典范间的差别；
xy图表，经过典范间在xy两个数值轴上的散布，来同时对照多个典范在两个目标上的涌现；
枪弹图，通常用于示意多个类其余本质与方案的差别，同时查看所处的程度。这个枪弹图款式的首创者是闻名的可视化巨匠Stephenfew；
瀑布图，瀑布图是麦肯锡磋商首创的图表表率，合用于数个特天命值间的数目变动干系；
斜率图，通常合用于多个典范在多个目标上的排名景况；
小人图，用特定图形（和中心联系的）填充条形；
词云，显现文本的呈现频次；
雷达柱形图，雷达图的变形，excel很难实行，意见慎重操纵；
雷达条形图，同上，意见慎重操纵；
雷达图，用于显现一个数据宗旨的多个变量值；
仪容盘，响应容易类其余容易变量，通常用于dashboard的交互显现。
03功夫序列对照干系功夫序列对照干系
这个对照干系是咱们最罕见的对照干系，示意随功夫变动的景况。
当咱们对每一部份在总额的比例或巨细不感乐趣，不过对它们随功夫的变动感乐趣，无论是一周的变动，仍是一个月的变动也许一个季度、一年的变动，也无论他们是增加、下落、摇动或是坚持稳定。比方：
贩卖量自1月份以来涌现慢慢下滑态势；
往时5年我司的赢余环境日薄西山；
往时10年的薪资程度均处于一个小幅增加的态势；
21世纪的前20年，华夏的贫窭生齿占总生齿的比赓续下降。
等
接下来讲解功夫序列对照干系的罕用图形：
折线图，两种最罕用的示意功夫序列对照干系的图形之一；
带数据标识的折线图，显现每个功夫点的详细数值；
面积图，也是罕用的示意功夫序列对照干系的图形；
柱形图，另一种示意该对照干系的最罕用图表款式；
这边顺带提一下，对于功夫序列对照干系，倘若你的取舍是折线图或柱形图的一种，那末究竟该取舍哪类，有两个说法：
1.少于8个数据点用柱形图，大于即是8个数据点用折线图；
2.分割功夫序列用柱形图，持续功夫序列用折线图。
分割功夫序列和持续功夫序列是两个统计学的专闻名词，浅显一点讲，举个例子，一天24小时的气温变动，时时刻刻都在变，那末是一个持续功夫序列。而倘若咱们以小时也许分钟来施行会合，以其每小时或每分钟的均匀气温做为图表的值，那末是一个分割功夫序列。
接下来是聚积面积图，和百分比聚积面积图不同，这边显现的值，是绝对值，比方以“元”、“吨”、“米”为单位的数据；
背叛式柱形图，通常用于显现随功夫变动的盈亏环境，比方某企业多年以来的盈亏环境；
背叛式折线图，用法和上头的背叛式柱形图近似；
笔直瀑布图，示意随功夫变动而变动的特性数值的衍化；
功夫线图，示意功夫线上所产生的变乱；
迷你走势图，excel内置的一种迷你图表率，直接在单位格内展现走势；
斜率图，罕用于显现两个功夫点排名的变动；
点阵图，罕用于示意两个功夫点的变动；
轮回线形图，示意多个类其余统一功夫区间的变动趋向；
地平线图，相同，显现多个类其余随功夫变动的趋向，有一种平面感，excel能够操纵多系列的聚积面积图实行。
04频次散布对照干系频次散布对照干系
这类对照干系示意有几何个项目或典范相符一个数字进展的局限。
比方，咱们用一个频次散布对照干系来显现我司有几何职工的月给高出5万元，有几何职工的月给处于3-5万元之间，有几何职工的月给在1-3万元区间等。也许有几何职工的年岁小于25岁，25-30岁职工人数有几何、高出30岁的职工人数有几何等。
榜样的中心有：
我司10月份的客户定单金额首要会合在20万-30万元之间；
多半客户定单的委托时长在4-6周之间；
我司职工的年岁散布与比赛敌手大不近似。
等
这类对照干系的关键词包含：
x到y的局限，密度，频次，散布等。
频次散布对照干系的罕用图形：
左上角第一个，社会学里罕见的生齿金字塔图，和旋风图形态差未几；
点矩阵，用点的几何来示意频数的几何；
直方图，当组距是一个等距组距的话，那末直方图和准则柱形图相同，这边的图示是一个不等距的直方图，也能够称之为不等宽柱形图。无论分组能否等距，横轴都是一个数值局限，而笔直方位的柱形高度表述落在该数据局限内的频数；
密度弧线图，科学图表罕见；
带过失线的柱形图；
箱型图；
小提琴图，也是一种科学图表，excel险些无奈制做；
山岭图，对照有数，也属于一种科学图表。
05联系性对照干系联系性对照干系
联系性，是指两个变量的干系程度。
联系性对照干系示意两个变量之间的干系可所以，也能够不是你所证实的款式。
比方，你能够证实成本跟着贩卖额的增加而增加，能够论证贩卖额跟着打折幅度的增多而增加。
当你的中心包含与甚么联系，随甚么增加，随甚么消退，遵从甚么变动，也许不随甚么增加等，那末就可以够判定是一个联系性对照干系。
联系性对照干系由于是示意两个变量——之间的干系，两个坐标轴都是数值轴，和罕见的其余图表表率柱形图、条形图、折线图等一个典范轴（或功夫轴）、一个数值轴不同。
让咱们来看下几种示意联系性的图表表率：
散点图，示意两个变量之间的干系程度；
气泡图，3个变量之间的干系程度，气泡的巨细能够示意第3个变量；
危险矩阵图，通常用于危险评价，能够用来示意危险产生的或许性和损害的严峻程度两个变量，在计谋办理周围，示意机缘和危险两个变量等。
末了一个串珠图，对照有数，须要开辟符合的运用途景。
以上便是5种对照干系的罕用图表表率。
结语这一从数据到图表的准则过程，30多年前基恩.泽拉兹尼提议以来，曾经成为商务图表方面的金准则，引导了寰球局限内有数职场人的图表计较，并以此为基本，进展出一套国际通用的准则IBCS(InternationalBusinessCommunicationStandard)——国际商务疏通准则。
末了，我以一段邱南森的典范阐扬做为结果语：容许数据点之间施行对照是数据可视化的首要宗旨。
在表格中，咱们只可一一对数据施行对照，而把数据放到视觉处境中就可以够看出一个数值和其余数值的干系有多大，所珍稀据点是怎么相互联系的。
可视化做为更好地舆解数据的一种方法，倘若不能餍足这个基本须要，那它就没有价钱了。
在计较可视化图表时，你务必思虑读者晓得甚么，不晓得甚么，以及你想要他们晓得甚么。他们会何如读你的图？会奈何懂得你的数据？
对本人的数据懂得得越深，就可以扶助别人懂得得越深。
数据可视化便是如此变得有价钱的。
好了，当日的文章就到这边。我是做家苏有熊。
迎接
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