折柱饼 +3个套路简单图表你真的会用吗？
编辑：[db:作者] 时间：2024-08-25 08:30:16
本文一句话概括：数据可视化中，如何用最大略的图表高效地通报信息。
一、大家熟知的 3 类图表
看似大略的 3 类常挂在嘴边的「折柱饼」，你真的知道怎么利用吗？
@rubyxrli 在纽约的Uber数据可视化大会上所做演讲中提到：根据我的履历（基于原型研究超过10年）大多数可视化问题可以通过一些图表来办理。很少情形下，须要你去想出一个全新的表达办法。像条形图、折线图、散点图、透视表等「图形化主力」真的很难被替代！
对付大部分的企业级产品利用者来说，基本的图表类型，常日可以为大多数当前页面的问题作出阐明，但是我们要做并不是大略地调用一个图表就结束了，如果想让你的页面更有效地通报结论、缘故原由，可以让利用者探索更多可能性，乃至去创造新的剖析思路，那么首先你须要节制下面的剖析套路。
二、3 个套路
「比拟，细分，溯源」，给大略的图表加点「戏」
在数据剖析中，剖析思路一样平常可以概括为「比拟，细分，溯源」，这也是《数据化管理》中提到六字箴言。首先我们来理解一下这六字箴言的详细含义。
此处引用部分《剖析思维第三篇：数据剖析的三板斧》内容。
1. 比拟
比拟分为横向比拟和纵向比拟。
横向比拟是指和“他人”比较，比如，两个网站的用户流失落率；纵向比拟是指按照某个维度，和“自己”比较，比如，这个网站上个月本日和这个月本日的用户流失落率。2. 细分细分是指分维度、降落粒度来剖析数据。
分维度是指增加维度，比如，离职率按照部门维度来剖析；降落粒度是指降落数据聚合的程度，比如，离职率不按年份，而按照月份来统计。3. 溯源溯源是指在比拟、细分锁定到详细维度和粒度之后，依然没有结论，那就须要查看原始数据或干系联数据，洞察数据，从数据中探求灵感。
三、33 实践
第一个 3 代表图表类型；第二个 3 代表剖析套路。
理解剖析思维的三个套路后，可以考试测验在自己的图表中考验打钩。
下面我用几个例子来解释一下，如何打开图表设计的脑洞。
四、折线图
常日在一个数据概览页面，人们都会利用一个折线图，来表示一个关键指标的发展趋势，当然这么做非常直不雅观，也非常准确。当我们为折线图添加一个比拟的维度，就可以使折线图表达的内容更加丰满。
1. 横向比拟
可以是横向比拟“和他人比”。
2. 纵向比拟
也可以是纵向比拟“和自己比”。
3. 添加赞助元素，强化关键信息进行比拟参考型组件：参考线、趋势线、赞助区域等；极值型组件：最高/低点、预警线等。
4. 细分维度通过右上角的 TAB 切换，提升和降落数据聚合的程度。
五、柱 / 条形图1. 横向比拟
和别人比。
2. 细分维度
将维度拆分进行剖析。
3. 在利用柱状图/条形图时，问问自己「比拟」的呈现效果好吗？
这是利用者在利用柱形图做比拟时，常常碰着的问题：
X 轴种别数量过多，柱子非常密集；轴笔墨标签数量过多，笔墨在 45%旋转后可读性降落。这时，设计者该当试着旋转柱图，把它变成一个条形图。
4. 比拟是好的，但不要做无用的比拟
六、饼 / 环图1. 纵向比拟饼/环图天生自带「纵向比拟」的性子，但是除了用一个饼/环图之外，还有什么做法？
2. 细分维度
3. 溯源，显示更多详情帮助用户定位问题4. 合并极小值的维度，在有须要的时候做细分七、拓展：NxN 实践第一个 N 可以代表图表类型，也可以代表页面，但须要是一个实体；第二个 N 代表剖析思路，上文中提到的 3 个套路只是浩瀚剖析思路中被总结出最为常用的，还可以根据不同业务场景的诉求去添加思路。这个矩阵的表格填出来后，除了可以帮助设计者考验是否高度利用了图表区域之外，还可以总结出一份属于自己业务场景的图表指引，通报给下一个设计者利用。
八、结语
在企业级产品设计的领域中，用可视化的办法表达信息，让数据不再呆板难懂，是一种常见的设计手腕。
在真实的业务场景中，大部分用户青睐 dashboard（报表页面），来呈现「数据概览」、「数据监控」、「数据明细」等信息，个中的主要组成部分即「统计型图表」。如何恰当利用「统计型图表」来实现用户的剖析目的？ 这对没有可视化根本的制作者来说，还是有一定的难度。
通过以下三步，让用户更高效地读取主要信息，驱动业务决策，实现商业代价。
本文用大略直白的工具方法，为「零根本」的图表制作者供应一种大略易学的思路，让你的图表在 Dashboard 里更全面、更有效地通报关键信息。
以上内容来自 AntV 蚂蚁数据可视化设计小组。
小组成员： 林外、完白、Moonland 幕阑、刘大拐弯儿、白弦、不过
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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议
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