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现今寰球，数据无处不在，而图表也许辅助咱们知道数据、洞总共据反面的究竟，让咱们更好地适应这个数据启动的寰球。
图表，是谈话的一种紧急大势。它借助于百般可视化的组件，经过表现数据间的对照，来抵达通报消息、抒发观念也许发觉数据反面的趋向等目标。
咱们从——数据是甚么——这个题目着手聊起，寰球出名的可视化大师、加州长克利的教师邱南森在他的著做《数据之美：一册书学会可视化筹划》一书中是这么回复的：
大部份人会含糊地回复说，数据是一种相同电子表格的东西，也许一大堆数字。有点技能配景的人会说起数据库或数据栈房。但是，这些回复只申明晰猎取数据的格式和数据的储备方法，并未申明数据的实质是甚么，以及特定的数据集代表着甚么。你很简捷堕入一种误区，由于当你须要数据的功夫，普遍会获得一个计划机文献，你很难把计划机输出的消息看做其余任何东西。但是，透过形势看实质，就可以获得更多用意义的东西。
数据不单仅是数字。要想把数据可视化，就一定懂得它抒发的是甚么。
数据刻画了事实的寰球。与相片捕获了转瞬的场景同样，数据是事实寰球的一个快照。
本文章的中心是：《用图表谈话——商务图表的筹划》，这边所称的"商务图表“紧要指咱们平日办事顶用于交易表现、报告和停止消息通报的图表。
分为两大部份，离别是可视化组件和从数据到图表的引见。
可视化组件可视化组件分为4种：
视觉暗意、坐标系、标尺、配景消息
也许经过上图右侧的图示来看下，
这个柱形（也也许说是笔直方位的条形）即是视觉暗意的一种，
相互笔直的横轴和纵轴形成了一个直角坐标系，
横轴上的标签是月份，属于一个工夫刻度；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”，以及右下角的数据起因批注都属于配景消息的一种。
比如中央这个简捷的柱形图图示，众人设想一下，假若缺乏了4种可视化组件中的一种，譬如没有柱形、没有坐标系也许没有刻度尺，没有图表题目、数值单位解释、数据起因批注等配景消息，那末就会令人没法相识到数据的关键，令人认为不解。
图表是为了辅助人更好的知道数据，假若一个图表须要赏玩者去推测中心也许实质究竟是甚么，使读者对数据反面的消息更为的朦胧不清，那末毫无疑义，这幅图表的筹划是失利的。
我这边独自聊一下数据起因批注，除非图表的赏玩者特别理会你的数据从哪而来，那末在图表里加一个数据起因的批注是很有须要的，也许添加图表的可托度，并且假若有人对数据有所疑义，也许从泉源去停止查证。
接下来我完全引见下4种可视化组件所包罗的实质。
01视觉暗意视觉暗意包罗：
地位（典范运用即是散点图）
长度（譬如条形图或柱形图，柱形图也可称之为笔直方位的条形图）
角度（譬如饼图或圆环图中示意占比的分块）
方位（譬如线形图线条的走向）
形态（譬如散点图里不同的数据记号形态来辨别不同的种别或组）
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）
色采饱和度（统一颜色不同深浅示意不同数目级）
颜色（用于对种别或组别的辨别）
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，咱们平日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，譬如饼图、圆环图也许雷达图的坐标即是极坐标。
地舆坐标系，舆图专用。
03刻度尺刻度尺，也也许称之为标尺，3种刻度尺：
数字刻度
分类刻度
工夫刻度
04配景消息配景消息
包罗数据关联的5W消息、中心目、副题目、数字单位解释、底注、数据起因批注、坐标轴题目等
这边讲了许多理论常识，或者会有点乏味，不过我个认为是有须要的，从更高角度去知道图表，知道可视化，有助于让咱们更好的操纵图表。
前方咱们聊到，”图表，是谈话的一种紧急大势“。
正如你想进修并通晓任何一种谈话同样，进修图表，也一定要花工夫去进修辞汇、语法，并且不停研习，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。
从数据到图表确信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，不懂得该从那处着手，有点茫然的认为。
对于这个题目，麦肯锡磋商公司的前负责抽象化疏导的主管基恩.泽拉兹尼，在30多年前提议了他的典范理论。
他的理论要点，简而言之，数据变成图表，3个环节：
断定中心，断定你想要抒发的详细中心；
断定对照干系，从中心到对照干系；
抉择图表大势，从对照干系到图表。
环节1断定你要抒发的中心将数据变化为中心，抉择适宜图表的关键，首先也是最紧急的，即是断定你想要抒发的详细中心。
每个图表都是数据的一种机关大势，它终究是要强调一个中心。
那末中心是甚么，何如断定？
你也许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，卓绝最紧急的数据以断定你的中心。
许多功夫，对统一个数据，也许得出多个中心，强调这一点，照旧强调另一点，则由你——图表筹划者——来决意，那末这个决意就成为你终究的中心。
因此，断定图表的中心，不是一个简捷的经过，而须要花许多工夫。咱们也许将中心变成图表的题目，为甚么呢？这个题目详细的聊下，
咱们见过许多图表，题目就和猜谜差未几。
譬如这页某国内大型归纳经管磋商公司的几个图表：
寰球商场范围处境
华夏商场范围处境
细分商场占比
出售地区散布
这些题目刻画了图表的实质范围，不过它们没有指出要点。寰球商场是个甚么范围，有甚么特性？华夏商场的显露是何如的？从各细分商场占比的这个饼图中，也许获得甚么论断？出售地区的散布显露甚么特性？等
看到这些图表的题目，那末你心中果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奥秘。
这几个图，除了图表中心不明了除外，还犯了几个致命的筹划过失，左上角这幅图，柱形图（左轴）用了个非0基线，人为的扩展了年份间的差别，年亿美金，年亿美金，本质延长了亿美金，只是不到5%的延长，一个很小幅度的改变，不过从和年的两个柱形来看，彷佛延长了25%似的！
柱形图、条形图绝对不要用非0基线，由于他们即是依赖“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，那就不能反响数据间的可靠对照干系了。这是很严峻的过失。
而左下角这个饼图，那末多切片，毫偶尔义，饼图至多不能超出6个分块，不然很难表现各个分块的差别。
再有些别的题目，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筹划时理当防止的一些过失。
回到图表中心这个实质上来，按照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。
譬如让咱们来看下某驰名西欧跨国财政经管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：“盈余才略显露——上市公司与私营公司”，他们是何如显露的？
左下角的图，“十五年来的财产延长”，显露甚么特性，哪个地域延长最快？
右上角，IPO先后功绩产生了甚么改变，IPO对功绩的影响是何如的？
右下角，-年科技子财产阅历了甚么样的进展？哪些财产较量卓绝？
把你的图表中心放在图表的最前方！如此也许节减图表赏玩者曲解的或者性，让他们将留心力纠合到你想要点强调的数据上来。
接下来咱们来看看严刻的听命这个规定的案例，来自于某寰球出名经管
图表中心一览无遗，特别简单明晰。
赏玩者第一眼就看到了显眼标图表题目，同时也明晰了图表的中心是甚么，而后目力顺着图表制做家筹划的干线，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，判定其观念能否也许接管。
图表中心总结了图表元素所抒发的，而图表元素又回过甚来考证了图表中心，相互印证。
接下来着手引见，从数据到图表的第2个环节，断定对照干系。
环节2断定对照干系断定对照干系，是一个从中心到对照干系的经过。
你断定的中心应包罗5种对照干系的一种：形成、种别、工夫序列、频次散布，关联性。
环节3抉择图表大势抉择图表大势，从对照干系到图表。
当你断定了对照干系，那末余下来的办事就很详细，抉择最适当你的中心的图表大势。
因此接下来，我来经过这几种对照干系所实用的图表大势，来同步引见这两个环节。
5种原形对照干系引见5种对照干系及其实用的向例图表大势。
01成份对照干系在成份对照干系中，咱们紧要对每一部份的巨细占总额的百分比感乐趣，譬如：
公司某款产物的出售额占总出售额的超出30%
年，我司的商场份额少于5%
公司的交易接待费占一共经管花费的超出25%
你的中心中唯有包罗以下辞汇如：份额、占比、总额百分比、占百分比几多等字样时，也许确定你是在制做一个形成的对照干系图表。
如今众人所看到页面的图示，是抒发形成对照干系的罕用图表类别，我来逐一引见下，引见的依次是从左到右，从上到下：
准则饼图，以12点线为起始，普遍按数值巨细顺时针罗列，不要超出6个切片；
圆环图，又称甜甜圈图，用法和饼图相同；
百分比聚积条形图1，表现多个类别的多个共通部份所占的百分比，譬如多个都会的性别占比的较量；
百分比聚积柱形图1，反响工夫趋向上的百分比改变；
百分比聚积面积图，反响络续工夫趋向上的百分比改变；
百分比条形图，较量统一集体的各部份的占比；
百分比聚积条形图2，表现简捷集体的多个部份的占比；
百分比聚积柱形图2，同上；
桑基图，表现一个集体的分裂；
华夫饼图，通太小方格表现占比；
树状图，经过矩形的面积反响各个分块的占比；
百分比瀑布图，反响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，直方图别的有个积累百分比的线形图系列，罕用于原料经管。
02种别对照干系在种别对照时，咱们须要较量种别间的巨细、凹凸，它们是雷同的，照旧比别的种别多或少？
譬喻：
华夏的GDP总量媲美国低，不过超出寰球其余国度；
我司往年的销量处于全商场的第3位；
往年双11我的耗费金额大致和部门平衡耗费金额雷同。
咱们也许从大于、小于或雷同之类的辞汇中找到种别较量的线索。
众人也许看到这些种别较量的图形名目：
第一个，左上角，准则条形图，须要留心的是，条形图的纵轴种别标签，普遍是遵从其数值巨细降序罗列，除非种别间有其内涵的逻辑，譬如优、良、中等、差、很差这类有本身逻辑依次的；
簇状条形图，多个类别的两个指方向对照，也许多个种别两个工夫点统一指方向对照；
旋风图（也有称胡蝶图），用于表现多个种别间的两个变量间的干系；
违反式条形图，普遍用于多个种别间的盈亏处境的对照，譬如多个国度的交易顺差和逆差的处境；
范围条形图，示意多个种别间的由低到高的数值范围，而不是示意单个数值，适实用于示意多个种别间的数值范围间的较量；
聚积条形图，示意多个种别里的各形成的对照，有两个须要留心的场合，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。别的，将最紧急的部份放在接近左边纵轴刻度线，由于越接近基线，将更简捷被丈量；
平行条形图，适当较量多个种别多指方向值，既也许横向较量种别，也便利纵向较量各个部份的值；
棒棒糖图，经过点和线的组合来对照种别间的差别，在excel里普遍经过散点图加差错线实行；
哑铃图，普遍用来表现多类别的两工夫的值；
比例条形图，经过比例来较量种别间的差别；
xy图表，经过种别间在xy两个数值轴上的散布，来同时较量多个种别在两个目标上的显露；
枪弹图，普遍用于示意多个类别的本质与筹划的差别，同时查看所处的水准。这个枪弹图名目的创造者是驰名的可视化大师Stephenfew；
瀑布图，瀑布图是麦肯锡磋商初创的图表类别，实用于数个特定命值间的数目改变干系；
斜率图，普遍实用于多个种别在多个目标上的排名处境；
小人图，用特定图形（和中心关联的）填充条形；
词云，表现文本的涌现频次；
雷达柱形图，雷达图的变形，excel很难实行，倡议留心操纵；
雷达条形图，同上，倡议留心操纵；
雷达图，用于表现一个数据方向的多个变量值；
仪容盘，反响简捷类别的简捷变量，普遍用于dashboard的交互表现。
03工夫序列对照干系工夫序列对照干系
这个对照干系是咱们最罕见的对照干系，示意随工夫改变的处境。
当咱们对每一部份在总额的比例或巨细不感乐趣，不过对它们随工夫的改变感乐趣，不论是一周的改变，照旧一个月的改变也许一个季度、一年的改变，也不论他们是延长、下落、摇动或是坚持固定。譬喻：
出售量自1月份以来显露渐渐下滑态势；
往时5年我司的盈余处境寸步难移；
往时10年的薪资水准均处于一个小幅延长的态势；
21世纪的前20年，华夏的贫穷人丁占总人丁的比继续升高。
等
接下来引见工夫序列对照干系的罕用图形：
折线图，两种最罕用的示意工夫序列对照干系的图形之一；
带数据记号的折线图，表现每个工夫点的详细数值；
面积图，也是罕用的示意工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大势；
这边顺带提一下，对于工夫序列对照干系，假若你的抉择是折线图或柱形图的一种，那末究竟该抉择哪类，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.离别工夫序列用柱形图，络续工夫序列用折线图。
离别工夫序列和络续工夫序列是两个统计学的专驰名词，浅显一点讲，举个例子，一天24小时的气温改变，时时刻刻都在变，那末是一个络续工夫序列。而假若咱们以小时也许分钟来停止围拢，以其每小时或每分钟的平衡气温做为图表的值，那末是一个离别工夫序列。
接下来是聚积面积图，和百分比聚积面积图不同，这边表现的值，是绝对值，譬如以“元”、“吨”、“米”为单位的数据；
违反式柱形图，普遍用于表现随工夫改变的盈亏处境，譬如某企业多年以来的盈亏处境；
违反式折线图，用法和上头的违反式柱形图相同；
笔直瀑布图，示意随工夫改变而改变的特性数值的衍化；
工夫线图，示意工夫线上所产生的变乱；
迷你走势图，excel内置的一种迷你图类别，直接在单位格内展现走势；
斜率图，罕用于表现两个工夫点排名的改变；
点阵图，罕用于示意两个工夫点的改变；
轮回线形图，示意多个类别的统一工夫区间的改变趋向；
地平线图，同样，表现多个类别的随工夫改变的趋向，有一种平面感，excel也许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多个项目或种别相符一个数字进展的范围。
譬如，咱们用一个频次散布对照干系来表现我司有几多职工的月给超出5万元，有几多职工的月给处于3-5万元之间，有几多职工的月给在1-3万元区间等。也许有几多职工的年纪小于25岁，25-30岁职工人数有几多、超出30岁的职工人数有几多等。
典范的中心有：
我司10月份的客户定单金额紧要纠合在20万-30万元之间；
大都客户定单的委托时长在4-6周之间；
我司职工的年纪散布与比赛敌手大不雷同。
等
这类对照干系的关键词包罗：
x到y的范围，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，社会学里罕见的人丁金字塔图，和旋风图形态差未几；
点矩阵，用点的几多来示意频数的几多；
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同样，这边的图示是一个不等距的直方图，也也许称之为不等宽柱形图。不论分组能否等距，横轴都是一个数值范围，而笔直方位的柱形高度表述落在该数据范围内的频数；
密度弧线图，科学图表罕见；
带差错线的柱形图；
箱型图；
小提琴图，也是一种科学图表，excel险些没法制做；
山岭图，较量罕见，也属于一种科学图表。
05关联性对照干系关联性对照干系
关联性，是指两个变量的干系水准。
关联性对照干系示意两个变量之间的干系可于是，也也许不是你所表明的大势。
譬喻，你也许表明成本跟着出售额的延长而延长，也许论证出售额跟着打折幅度的添加而延长。
当你的中心包罗与甚么关联，随甚么延长，随甚么消退，按照甚么改变，也许不随甚么延长等，那末就也许判定是一个关联性对照干系。
关联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，和罕见的别的图表类别柱形图、条形图、折线图等一个种别轴（或工夫轴）、一个数值轴不同。
让咱们来看下几种示意关联性的图表类别：
散点图，示意两个变量之间的干系水准；
气泡图，3个变量之间的干系水准，气泡的巨细也许示意第3个变量；
危急矩阵图，普遍用于危急评价，也许用来示意危险产生的或者性和捣毁的严峻水准两个变量，在策略经管范畴，示意机缘和危急两个变量等。
末了一个串珠图，较量罕见，须要开拓适宜的运用途景。
以上即是5种对照干系的罕用图表类别。
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，指点了寰球范围内多数职场人的图表筹划，并以此为原形，进展出一套国际通用的准则IBCS(InternationalBusinessCommunicationStandard)——国际商务疏导准则。
末了，我以一段邱南森的典范阐扬做为终了语：许可数据点之间停止较量是数据可视化的紧要方向。
在表格中，咱们只可一一对数据停止较量，而把数据放到视觉处境中就也许看出一个数值和其余数值的干系有多大，所珍稀据点是何如相相互关的。
可视化做为更好地舆解数据的一种方法，假若不能满意这个原形须要，那它就没有代价了。
在筹划可视化图表时，你一定思索读者懂得甚么，不懂得甚么，以及你想要他们懂得甚么。他们会何如读你的图？会何如知道你的数据？
对本人的数据知道得越深，就可以辅助别人知道得越深。
数据可视化即是如此变得有代价的。
好了，这日的文章就到这边。我是做家苏有熊。
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