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可视化数据图表(可视化数据图表有哪些)

作者:大河SEO(www.seobank.cn) 时间:2022年08月27日 阅读:37 评论:0

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数据可视化图表要怎么做?

1、 改变传统格式。占比用饼图,对比用柱图,这些标准化的表达方式让我们的报表千篇一律,如果能采用更多可视化方式,会让报表更有新意,例如饼图可以换成环图或玫瑰图等。

2、简洁最重要。很多人在设计报表的时候,会添加好多元素或配色来充实报表内容,但往往是“画蛇添足”,这样会使得页面看上去十分混乱,失去重点的同时也失去了美感。

3、突出关键元素。一张报表上的展现内容不止1块,可能会多到8-9块,如果没有突出展示,决策者无法快速从报表中获取信息,那么就丢失了报表的意义,但是,突出展示的方式要有所注意,更大、更亮或用标签等,无论采用哪种方式,配色要属于同一色系。

数据可视化有哪些图表类型?

数据可视化的图表类型有折线图、散点图、曲线图、柱状图、直方图、雷达图。还有一维、二维、三维图。静态图,动态图,等等。

已有excel数据,如何做图表数据分析,即让数据呈现可视化图表!!!

1、首先输入数据,点击插入菜单,在图表命令组找到柱形图命令,插入柱形图。

2、按下alt键调整图表大小,并使图表自动吸附网格线。发现图表中有两个系列,四组数据。

3、在其中一个系列上右键单击,点击更改系列图表类型。在弹出来的对话框中,找到底部的组合,选择其中一个系列,点击图表类型下拉箭头,将柱形图改为折线图。就可以看到其中的一个系列改为了折线图。

3、如果数据相差大,可以将一个系列放在次坐标轴上,调整坐标轴值得大小,以显示正确的图形。

如何用PPT制作一份可视化数据图表?

PPT如何制作可视化图表?这个视频告诉你怎么操作,让你轻松上手。

数据可视化图表类型分析?

数据的可视化显示能够让我们的工作更加流畅,以及对项目的发展状态有直观的了解。今天我们就一起来学习一下,常见的数据可视化图都有哪些类型。

折线图

折线图可能是常见的可视化方式了,它可以让用户很直观地按照时间维度了解系统的情况。系统中每个单一或聚合的指标都会以一条折线在图表中体现。但当同一个图表中同时存在多条折线时,就可能会对阅读有所影响,所以大多数情况下都可以选择仅查看其中的少数几条折线,而不是让所有折线同时显示。如果某个指标的数值产生了大于正常范围的波动,就会很容易发现。例如下图中异常的紫线、黄线、浅蓝线。

折线图的另一个用法是可以将多条折线堆叠起来以显示它们之间的关系。例如对于通过折线图反映服务器的请求数量,可以单独看到每台服务器上的请求,也可以聚合在一起看。这就可以在同一个图表中灵活查看整个系统以及每个实例的情况了。

热力图

另一种常见的可视化方式是热力图。热力图与条形图比较类似,还可以在条形图的基础上显示某部分在整体中占比的变化情况。例如在查看网络请求延时的时候,就可以使用热力图快速查看到所有网络请求的总体趋势和分布情况,另外,它可以使用不同颜色来表示不同部分的数值。

仪表图

还有一种常见的可视化方式是仪表图,用户可以通过仪表图快速了解单个指标。仪表一般用于单个指标的显示,例如车速表代表汽车的行驶速度、油量表代表油箱中的汽油量等等。大多数的仪表图都有一个共通点,就是会划分出所示指标的对应状态。

除了常规仪表样式的显示方式之外,还有较为直接的数据显示方式,配合相同的配色方案,一眼就可以看出各个指标所处的状态,这一点与和仪表的特点类似。用户不需要仔细阅读,就可以大致了解各个指标的不同状态。这种类型的可视化是我常用的类型,在数秒钟之间,我就可以全面地总览系统各方面地运行情况。

火焰图

由Netflix的BrendanGregg在2011年开始使用的火焰图是一种较为少见地可视化方式。它不像仪表图那样可以从图表中快速得到关键信息,通常只会在需要解决某个应用的问题的时候才会用到这种图表。火焰图主要用于CPU、内存和相关帧方面的表示,X轴按字母顺序将帧一一列出,而Y轴则表示堆栈的深度。图中每个矩形都是一个标明了调用的函数的堆栈帧。矩形越宽,就表示它在堆栈中出现越频繁。java课程培训机构发现在分析系统性能问题的时候,火焰图能够起到很大的作用,大家不妨尝试一下。

常见的数据分析可视化图表有哪些?

①柱状图:用于做比较。

柱状图是最基础的一种图表,我们通过数据柱的高度来表现数据的多少,进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然,一般来说,柱状图的横轴是时间轴,纵轴是数据轴。

②折线图:用于看数据变化的趋势。

折线图一般可以基于时间维度看数据量的变化趋势,发现整体走向和单体突出数据,如图4-2所示。比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况,找出数据变化的高点和低点,而柱状图则用来对比不同高点之间的变化,进而找原因。

③饼状图:用于看各部分的占比。

饼状图和柱状图在应用上有一定的重合。饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比,但如果用多个单体因素做饼状图,可能导致数据特征不明显。

④散点图:用于二维数据的比较。

散点图可以用于三维数据的表现,也可以用于二维数据的比较。一般我们将数据大的维度作为纵轴,更有利于展示结果。

⑤气泡图:用于用户三维数据的比较。

气泡图是对散点图的升级,可通过散点图中点的不同大小来表现第三维数据。

⑥雷达图:用于四维以上数据的对比。

雷达图可以应用于多维度数据的对比。雷达图一方面可以对比出不同群组用户的特征,另一方面可以总结不同用户的特征。

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文章来源:大河SEO

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