探秘图表样式

数据观提供丰富的图表,每一个图表在使用中适合不同的场景,我们先通过下面这张表格对数据观中提供的图表样式常用场景进行概览。
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在“时间序列”相对关系中,我们常会关注事物随着时间变化的趋势;在“频率分布”相对关系中,我们常会关注各数值范围内包含了多少个项目;在“项目”相对关系中,我们常会比较事物的排名;在“成分”相对关系中,我们常会关注每一部分所占的百分比;在“相对性”相对关系中,我们常会关注两个变量之间的关系;在“区域分布”相对关系中,我们常会关注事物的空间关系。
初步了解图表样式的常用使用场景之后,接下来,我们将逐一为大家介绍每种图表的使用方法。

KPI图

在介绍图表中所列样式之前,我们先来看一个很简单但很常用的图表——KPI图,它由【主要指标】和【次要指标】组成,通常用于突出显示数据中的关键性指标,如图3-1-1-1。我们可以直观的看到机票的“实付费用”和“航班数”。

图3-1-1-1

图3-1-1-1

制作方式也非常简单,在图表设计界面,我们选择“KPI图”,完成后可以看到“数据区”发生改变,如图3-1-1-2

图3-1-1-2

图3-1-1-2

【主要指标】和【次要指标】分别可以添加一个数据项,例如在【主要指标】添加“实付费用”,在【次要指标】添加“航班”,如图3-1-1-3

图3-1-1-3

图3-1-1-3

这样就完成了图3-1-1-1的图表

柱图

柱图常用于表现时间序列与分布频率的图形。柱图强调数量的级别,在表现一段时间里发生的事件时较为适合。在教程的第二部分,相信大家已经会制作简单的柱图了,因此在这一节中,我们将用实例对其相关功能进一步详细介绍。
我们先在【横轴】区选择“起飞时段”,【纵轴】区选择“实付费用”,这时,得到一个类似我们
之前创建的“各航线实付费用对比图”的单色柱图,此时,我们在【分组】区选择“项目所属”, 每个时段的机票费用就会被细化至各个项目,即得到如图3-1-1-4画布区所示效果

柱图1

图3-1-1-4

然后我们在右侧栏进行更多操作。比如,我们希望更直观地看出各项目机票费用在各时段的占比,那么,我们可以在右侧栏【图形类型】将默认的“标准”改为“堆叠”,接着,可以打开【值】处的开关,选择右侧按钮,让具体数值直接显示在图上,还可以根据自己的喜好,在【图例】处调整图例的位置,然后图3-1-1-4就会变为图3-1-1-5的形式:
柱图2

图3-1-1-5

在右侧栏,还有三个与“轴”相关的项目,前两个较易理解,【横轴】项可以对横轴进行调整,【纵轴】项可以对纵轴进行调整,“网格线”、“标签”和“标题”控制着对应轴的刻度线与标签显示与隐藏,我们将默认的勾选去掉,效果如图3-1-1-6

柱图3

图3-1-1-6

在演示【辅轴】项的作用之前, 我们先要建立双轴图,我们在图3-1-1-4的基础上做一些更改:删除分组并在【纵轴】区,保留“实付费用”项,添加“航班”项,这时因为两项的计数单位是不一样的,我们就需要用到辅轴。如图3-1-1-7所示,在“航班”项的下拉菜单,先在“统计”项将默认的“求和”状态变为“不重复计数”,再勾选“显示辅轴”,就可以得到一个双轴图,如图3-1-1-8所示效果,左侧主轴数值为“实付费用”的度量,右侧辅轴数值为“航班”的度量。同样,如果我们在“”实付费用“项处勾选辅轴,那么辅轴处的数值则表现为”实付费用“,谁为辅轴,完全取决于我们的选择。

柱图4

图3-1-1-7

柱图5

图3-1-1-8

在了解了双轴图之后,右侧栏的【辅轴】项就很好理解了,与【纵轴】项作用一样,唯一的区别就是控制的位置不同:【纵轴】调节左侧主轴,【辅轴】调节右侧辅轴。

条图

条形图与柱形图比较类似,不同于柱形图较多反应变量随时间序列的分布情况,柱的位置一般不能随便改变,条形图在反应项目排名时较为直观,可以根据需要对其重新排序。此外,当数据标签名称较长,或者数据集较大,条形图也是不错的选择。

比如我们的第一个图表“各航线实付费用”,较之柱图,使用条形图更为合适,我们点击“条图”之调整为条形图,然后将左侧栏【横轴】区“实付费用”点击排序,选择“降序”排列,得到图3-1-1-9效果。

条形图1

图3-1-1-9

对于这个条图,因为数据量较多,有些航线名称被隐藏了,这时,我们可以通过按住鼠标左键圈选范围的方式放大图形去。比如我们想查看费用较高的航线,图3-1-1-10所示我们已经选中了蓝色阴影去的图形,松开鼠标就可以得到画布区所示效果。此时图3-1-1-10,我们可以继续圈选放大,如图3-1-1-11,之后可以通过右上角的“还原缩放”还原原图。
条形图2

图3-1-1-10

条形图3

图3-1-1-11

线图

线图也常用于表现时间序列与分布频率,较之柱图,线图更强调变量运动及图像的变换,因此能更好地展示数据随时间的变化趋势,且当数据集较大时,使用线图也会比使用柱形图更加清晰,我们就借用图3-1-1-4,先来看下数据观中如何制作并调整线图的。

只需将菜单栏中的“柱图”改为“线图”就可以快速实现图形变换,得到图3-1-1-12所示效果。

图3-1-1-12

图3-1-1-12

在“线图”设计模式下,与柱图的区别在于右侧栏中【图形类型】变为了【线型】,并多了【线宽】、【标记样式】,我们可以将之逐一尝试,图3-1-1-13即为按照所示右侧栏调整之后的效果。

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图3-1-1-13

面积图

面积图与折线图较为类似。较之折线图,面积图强调变量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。我们将图3-1-1-12变为面积图,就可以对其区别有直观的印象,如图3-1-1-14。

图3-1-1-13

图3-1-1-14

面积图的设计面板比线图仅多了【图形类型】一项,当我们需要对各项占整体的比例有个直观认知时,可以选择“堆叠”类型,如图3-1-1-15。其余操作,参见线图。

图3-1-1-14

图3-1-1-15

饼图

饼图能够直观地反映一个整体各组成部分之间的比例关系,我们可以借助饼图分析各个组成部分对事件的影响。饼图也是我们十分常用的图形。接下来,我们就一起使用数据观,制作一个饼图。如图3-1-1-16所示,我们在菜单栏里选择“饼图”,在【分类】区选择“假期判断”,在【值】区选择“实付费用”,然后就得到一个饼图。

饼图1

图3-1-1-16

然后,我们通过左右侧边栏中的按钮对其进行细节优化。我们在先在左侧栏对“假期判断”进行“升序”的调整,使其更具易于查看,然后按照图3-1-1-17中所示,对右侧栏项进行点选,这样我们可以更为直观地看出一周中各日出行花费的占比情况。
饼图2

图3-1-1-17

雷达图

雷达图可以把纵向和横向的分析比较方法结合起来研究各变量之间的关系,并对变量进行分类。雷达图的应用相对较少,在这一节,我们仅对雷达图在数据观的呈现形式做一个简单介绍。我们将图3-1-1-17转换为雷达图,并追加“项目所属”的分组,用来比较售前售后的情况。如图3-1-1-18,在这一设计界面,需要提一下的是,图中标示位置,右侧栏中【分类】项对应的是左侧栏的【分类 】区,即“假期判断”,【轴】项则对应的是左侧栏的【值】区,即“实付费用”的数值。

雷达图1

图3-1-1-18

气泡图

气泡图与散点图类似,都常用于表现变量间的相对关系,较之散点图,气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量,这就像以二维方式绘制包含三个变量的图表一样。在数据观中,我们可以在“气泡图”这一项,灵活地制作出散点图和气泡图。我们同样举例说明。
下图3-1-1-19是天津-广州航线的费用比较,我们通过“气泡图”从起飞时间、提前几天订票的角度对这12个月的机票进行探查。在左侧栏【X横轴】区选择“出发日期”,在【纵轴】区选择“起飞”,在【点】区选择“航线”.

气泡图1

图3-1-1-19

我们可以将图3-1-1-19视为一个散点图,通过点的疏密程度,我们已经可以直观地看到这条航线上,大家乘机的时间多在10点至18点,而这段时间常被称为黄金时间,接下来,我们再添加一个维度,制作一个气泡图:在左侧栏【大小】区选择“实付费用”,并对其进行“平均”计算,得到图3-1-1-20。通过气泡的大小,我们直观地看下费用与时间的关系:

气泡图2

图3-1-1-20

当上图无法很明确地让我们发现问题的原因时,我们就可以进一步分析,我们在左侧栏【分组】区添加“订票耗时”,得到图3-1-1-21,通过两张图的对比,我们发现非黄金时段费用高的机票多是提前1天或2天才订的。由此,我们可以看到提前预定的时间与出行的时间都对票价有着直接的影响。
气泡图3

图3-1-1-21

到此,我们详细介绍了一下数据观中“气泡图”的应用。

散点地图

在数据观中,还提供了两种反映区域分布的图表类型:散点地图和区域地图。我们先来看下散点地图。
我们在菜单栏选择“散点地图”,可以看到其设计界面左侧栏仅有【定位】、【颜色】两项。【定位】区描述的是区域坐标,【颜色】区则相当于其他图表类型的【值】区功能。比如我们在【定位】区选择“目的地”,在【颜色】区选择“机票序号”,并对其在“统计”功能中进行“不重复计数”的处理,得到图3-1-1-22,这时,我们就能较为直观地看到各出发地机票数量的分布。

图3-1-1-22

图3-1-1-22

值得一提的是,数据观已经可以精确到市级行政区的展示,在其设计界面的右侧栏,点击【图形类型】中的“更多”,点击我们需要查看的省,就可以得到其对应市级行政区域图,打开【区域名称】具体市名就会显示在地图上,如图3-1-1-23所示效果。

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图3-1-1-23

区域地图

较之“散点地图”,“区域地图”在表现形式上更醒目,但是对字段的要求相对更严格,需要相对完整的省市名称字段,举个简单的例子:我们在左侧栏【分类】区输入“目的地所在省”,在【值】输入“机票序号”并对之进行“不重复计数”的处理,就可以得到图3-1-1-24效果。

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图3-1-1-24

表格

在图表设计器左侧【列】区可编辑列,在右侧“图表样式”处可通过【表格项】控制该表格每页显示的行数,通过【颜色】控制是否使用颜色强调列头或行,图3-1-1-25为默认显示效果,图3-1-1-26为调整后的显示效果:
表格

图3-1-1-25默认显示效果

表格01

图3-1-1-26调整后的显示效果

漏斗图

“漏斗图”一般用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在,最常见的是销售漏斗图,可以通过横条的长短宽窄直观地看出每一个阶段的销售机会数量。在此,为了演示方便,我们利用当前数据制作一个能够直观看出各折扣下订票数量状态的漏斗图。首先图表类型选择“漏斗图”,之后在【分类】区选择“折扣”,并将之按照降序排列,然后在【值】区选择“序号”,并对之做“不重复计数”的统计运算,即可得到图3-1-1-27

漏斗图

图3-1-1-27