拥有什么数据、能得到什么数据、数据的来源是什么,如何获取以及所有变量的意义是什么。怎么进行数据可视化图形展现,如何表述一个有价值的数据故事,是一个值得深思的问题。一个数据故事,需要逻辑条理清晰,可以使用数据可视化图形进行分析展示。接下来就由小编来介绍几款数据可视化图形。
一、可视化视图之自动图
根据分配给数据可视化图形的数据自动选择图类型。首次探索新数据集时,通过自动图,您可以快速查看数据。
二、可视化视图之交叉表
将数据显示为交叉表。交叉表允许您检查层次节点或类别值的交叉点数据。您可以重新排列行和列并应用排序。与表不同,交叉表显示聚合的数据。
三、可视化视图之条形图
将数据显示为条形图。条形图对于比较按类别的非重复值聚合的数据很有用。
条形图由垂直条或水平条组成。您可以应用分组和创建网格。
四、可视化视图之线图
将数据显示为线图。线图对于表示一段时间内的数据趋势很有用。线图支持预测以预测终值。
五、可视化视图之散点图
将数据显示为散点图。散点图对于检查两个数值数据项之间的关系很有用。
在散点图中,您可以应用带相关和回归的统计分析。散点图支持分组。
将两个以上的测度应用到散点图时,散点图矩阵比较每对测度。
六、可视化视图之气泡图
将数据显示为气泡图。气泡图显示至少三个测度之间的关系。其中两个测度用图轴表示,第三个测度用图标记的大小表示。
您可以应用分组和创建网格。通过将日期时间数据项分配给图,您可以为气泡添加动画效果以显示一段时间内数据的变化。
七、可视化视图之网络图
显示一系列链接的节点。网络图显示类别值与层次级别之间的关系。
您可以通过节点链接的大小和颜色指示测度值。
八、可视化视图之Sankey 流程图
显示了一系列链接的节点,其中每个链接的宽度表示链接的频率或者测度值。Sankey 流程图支持您执行路径分析。路径分析将从一个事件(值)到另一个事件(值)的数据流显示为一系列路径。
九、可视化视图之直方图
将数据显示为直方图。直方图显示单个测度的值的分布。您可以选择直条方向,选择是将值显示为百分比还是计数。
十、可视化视图之热图
将数据显示为热图。热图通过使用一个包含着色方格的表来显示两个数据项的值分布。若您未将测度分配给颜色数据角色,则方格颜色表示每个值交叉点的频数。若您将测度分配给颜色数据角色,则方格颜色表示每个值交叉点的测度值。
十一、可视化视图之矩形树图
将数据显示为矩形树图。矩形树图将数据显示为一组矩形(称为图块)。每个图块表示一个类别值或层次节点。每个图块的大小表示类别的频数或测度值。每个图块的颜色可指示其他测度的值。
十二、可视化视图之相关矩阵
将数据显示为相关矩阵。相关矩阵将两个测度之间的相关程度显示为一系列着色矩形。每个矩形的颜色指示相关强度。
很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些数据图形化工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软bi软件——FineBI。
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