数据可视化常用的几种数据分析图表

尾巴
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2020-04-1802:05:00 评论 82 1306字
摘要

可视化图表次整理了一些平常不太使用,但在合适的场景的使用它们,往往能为你的分析报告加分不少的图表。

需要说明的是,这次演示的图表几乎都是用Tableau制作的「因自身学习的原因」,不再是Excel制作的图表。其中有部分图,仍旧能用Excel制作,有部分已经不适合使用Excel制作了。

树状图(TreeMap)

数据可视化常用的几种数据分析图表

功能&应用场景

主要功能用于可视化整体与部分关系,以区块表示部分层级(不同区块用颜色区分),用矩形面积表示大小关系。

缺点

以面积表示大小,当数值相近时人眼难以辨别,当然可通过填充数值弥补。

漏斗图(FunnelPlot)

数据可视化常用的几种数据分析图表

应用场景

适用于关键业务环节数据比较,将各环节串联起来构成漏斗,量化流程内环节,追踪各环节转化率。转化是漏斗图主要表达信息。

  1. 电商类:访问 -> 注册 -> 购物车 -> 下单 -> 付款;

  2. 营销推广:展现 -> 点击 -> 访问 -> 咨询 -> 下单 -> 付款;

  3. CRM:潜在客户阶段 -> 意向客户阶段 -> 谈判阶段 -> 成交签约。

以上只是常见漏斗,实际各种业务流程都可构建漏斗。

缺点

漏斗图在实际分析中并不常见,但在PPT中用作信息描述却明显优于干巴巴的数字

  • 追踪流程较困难,而企业是结果导向的,我们更在意整个流程的转化率,有时不会深究细节;

  • 有时候我们更关心某环节转化率在时间维度上的变化。

漏斗图 vs 行为路径分析

漏斗图要区分于行为分析路径图,行为分析路往往是你对用户的访问路径未知,而漏斗图则是基于已知关键流程构建。

样式变种:将面积形式变种为柱形图样式,显得更加清晰

数据可视化常用的几种数据分析图表

雷达图(RadarChart)

数据可视化常用的几种数据分析图表

应用场景

雷达图主要用于静态的多维对比,它直观地呈现几个观察对象在多个指标上对比情况。

缺点

能表达的静态数据信息有限,线条不宜超过5条,指标不宜超过8个。

注意事项

雷达图中的指标必须是正向且可以比较的,也就是指标代表越好,且当指标差异较大时,需要进行标准化,消除单位影响。

  1. 指标必须是相同表征含义:如都是越大代表越好,或越小代表越好;

  2. 雷达图的数据必须进行标准化;

  3. 雷达图是静态数据很量,不可能有时间维度。

制作过程

数据如图

数据可视化常用的几种数据分析图表

  • 数据源-第一个指标要重复一列,作为环形的起点和终点;

  • 在Tableau中要进行透视表操作;

  • 生成路径: CASE [数据透视表字段名称]

WHEN "认证两分钟回复率" then 1

WHEN "认证数" then 2

WHEN "消息两分钟内回复率" then 3

WHEN "消息回复率" then 4

WHEN "回复消息数" then 5

WHEN "质检得分" then 6

ELSE 7

END

  • 生成弧度:IF [路径]=7 THEN pi()/2 ELSE PI()/2 - ([路径]-1)*2*PI()/6 END

  • 生成X = [数据透视表字段值]*COS([弧度])、Y = [数据透视表字段值]*SIN([弧度])

数据可视化常用的几种数据分析图表

箱线图/盒须图(Box plot)

数据可视化常用的几种数据分析图表

箱线图是利用五个统计量:最小值、第1分位数、第2分位数、第3分位数、最大值 来描述数据的图形。

应用场景

主要用于观察数据分布:观察分布&异常值&偏态等

  1. 箱线图可直观明了地观察数据的分布情况,对不同数据批的数据分布进行对比;

  2. 箱线图可直观明了地识别数据批中的异常值;

  3. 箱线图可初步判断数据批中的偏态和尾重; 异常值出现于一侧的概率越大,中位数也越偏离上下四分位数的中心位置; 异常值集中在较小值一侧,则分布呈现左偏态;异常值集中在较大值一侧,则分布呈现右偏态。

End.

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