總結(jié)：數(shù)據(jù)可視化基本套路
2018-08-06 來源：raincent
原文如下 ：
首先從維基百科上搬出數(shù)據(jù)可視化的概念：
• 數(shù)據(jù)可視化是關(guān)于數(shù)據(jù)之視覺表現(xiàn)形式的研究;其中，這種數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式被定義為一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。
用人話簡單來說，數(shù)據(jù)可視化就是用圖形的方式來表征數(shù)據(jù)的規(guī)律。
首先要明確幾點：
• 數(shù)據(jù)可視化從來只是表層的東西，數(shù)據(jù)分析才是核心。就像一個人，不一定長得漂亮人格就高尚，也不一定長得不好看人格就低下。而應(yīng)該反過來，只只有數(shù)據(jù)分析內(nèi)涵豐富、價值高，數(shù)據(jù)可視化才能內(nèi)容豐富、有價值。
• 可是這是個看臉的世界，大部分人對于數(shù)據(jù)也都是外行的，只有把數(shù)據(jù)可視化做得漂亮才能吸引他們的注意;只有把數(shù)據(jù)可視化做得簡單易懂，他們才能理解數(shù)據(jù)分析的內(nèi)涵。
• 對于數(shù)據(jù)可視化，最重要的東西從來不是圖形、工具、配色這些套路性的東西，而在于創(chuàng)意和靈感。可你又不是參加比賽，并不需要那么多的創(chuàng)意靈感。在日常工作中，還是以實用為主，所以掌握套路還是很必要的。
本文旨在總結(jié)數(shù)據(jù)可視化基本套路，理解了本文的內(nèi)容，就算不能在數(shù)據(jù)可視化比賽中拿獎，應(yīng)付日常工作應(yīng)該也夠了。熟悉了套路怎么看，再結(jié)合專業(yè)知識，就可以解釋可視化結(jié)果了。
常用圖形
散點圖
散點圖用來表征兩個(如果多個就分面，如上圖)數(shù)值型變量間的關(guān)系，每個點的位置(即x軸和y軸坐標(biāo))映射著兩個變量的值。當(dāng)然對于三個數(shù)值型變量，也有三維散點圖，不過用得不多。
氣泡圖
在散點圖的基礎(chǔ)上加一個維度，把各個點的面積大小映射一個新的變量，這樣不僅點的位置還有大小表示數(shù)據(jù)特征。
折線圖
把散點圖各個散點用折線連接起來就成了折線圖，當(dāng)然不僅僅只是為了好看，當(dāng)散點越多，折線就越平滑地趨近于曲線，能更加貼切地反映連續(xù)型變量的規(guī)律。
面積圖
把折線圖進(jìn)一步往坐標(biāo)軸投影就成了面積圖，本質(zhì)其實跟折線圖沒區(qū)別，只是看起來更加飽滿一點。
柱狀圖
柱狀圖是一種用得很廣泛的圖形，它表征分類型變量 vs 數(shù)值型變量的關(guān)系。如果分類型變量的每一個取值還能繼續(xù)分類，那么簡單的柱狀圖就變成了復(fù)雜的柱狀圖，每一個類別僅由一根柱變成多根柱，多根柱可以串列，也可以并列。
值得一提的是，柱狀圖一般需要排序：如果分類型變量是有序的，按照它本身的順序排列即可;如果分類型變量無序，那么則根據(jù)數(shù)值型變量的大小進(jìn)行排序，使柱狀圖的高度單調(diào)變化。(排序的宗旨是直觀的表達(dá)出想展示的規(guī)律)
條形圖
只不過把柱狀圖坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)一下，豎著的變成橫著的，這個可根據(jù)版面自由選擇。上圖示例就是串列的堆疊條形圖。
南丁格爾玫瑰圖
本質(zhì)還是柱狀圖，只不過把直角坐標(biāo)系映射成極坐標(biāo)系。看起來比柱狀圖更美觀。
瀑布圖
瀑布圖是柱狀圖的一種延伸，它一般表示某個指標(biāo)隨時間的漲跌規(guī)律，每一個柱狀也不都是從0開始的，而是從前一個柱狀的終點位置開始，這樣既反映了每一個時刻的漲跌情況，也反映了數(shù)值指標(biāo)在每一個時刻的值。
餅圖
餅圖的本質(zhì)仍是柱狀圖，只不過餅圖一般用來表示各個類別的比例，而不是絕對的數(shù)值，用角度來映射大小。
值得一提的是，因為一個圓餅只有360度，如果類別太多了，這個餅會被切割得非常細(xì)，不利于閱讀;這種情況下老老實實地用柱狀圖。
圓環(huán)圖
本質(zhì)就是餅圖，只不過把實心圓換成了空心的圓環(huán);如果清一色的餅圖太過單調(diào)，可以考慮換個環(huán)形圖。
sunburst chart
sunburst chart看起來跟餅圖比較像，但比餅圖更復(fù)雜得多。它從中心向外輻射，每輻射一層就細(xì)分一層，用來表示多個變量多層之間的比例關(guān)系。
馬賽克圖
馬賽克圖比較復(fù)雜，與柱狀圖相比，它的分類變量就多了幾個，而且還能實現(xiàn)交叉映射，所以比柱狀圖更抽象，更細(xì)化。
馬賽克圖隱含著大量的數(shù)據(jù)信息。例如：(1)從船員到頭等艙，存活率陡然提高;(2)大部分孩子都處在三等艙和二等艙中;(3)在頭等艙中的大部分女性都存活了下來，而三等艙中僅有一半女性存活;(4)船員中女性很少，導(dǎo)致該組的Survived標(biāo)簽重疊(圖底部的No和Yes)。繼續(xù)觀察，你將發(fā)現(xiàn)更多有趣的信息。關(guān)注矩形的相對寬度和高度，你還能發(fā)現(xiàn)那晚其他什么秘密嗎?擴(kuò)展的馬賽克圖添加了顏色和陰影來表示擬合模型的殘差值。在本例中，藍(lán)色陰影表明，在假定生存率與船艙等級、性別和年齡層無關(guān)的條件下，該類別下的生存率通常超過預(yù)期值。紅色陰影則含義相反。一定要運行該例子的代碼，這樣你可以真實感受下著色圖形的效果。圖形表明，在模型的獨立條件下，頭等艙女性存活數(shù)和男性船員死亡數(shù)超過模型預(yù)期值。如果存活數(shù)與船艙等級、性別和年齡層獨立，三等艙男性的存活數(shù)比模型預(yù)期值低。嘗試運行example(mosaic)，可以了解更多馬賽克圖的細(xì)節(jié)。
直方圖
直方圖看起來跟柱狀圖很像，但其實本質(zhì)并不一樣 (這一點需要注意)。直方圖用來表征一個數(shù)值型變量的分布，具體來說就是把這個連續(xù)型變量劃分成多個區(qū)間，然后統(tǒng)計各個區(qū)間的頻數(shù)。直方圖橫軸是數(shù)值型變量本身的值，縱軸是頻數(shù)。
概率密度曲線圖
概率密度曲線圖本質(zhì)與直方圖類似，不過縱軸不是頻數(shù)而是頻率。正如折線圖和面積圖一樣，概率密度曲線圖也可自由選擇要不要面積投影。這個圖太學(xué)術(shù)了，一般出現(xiàn)在數(shù)學(xué)教材中(比如正態(tài)分布……)。
雷達(dá)圖
很多游戲中的人物能力極向?qū)Ρ染褪且岳走_(dá)圖表示的。柱狀圖一般是一個分類型變量不同類別間的比較，雷達(dá)圖可以是多個數(shù)值不在同一個scale之下;更具體地說，柱狀圖一般是橫向比較，雷達(dá)圖既可以多個觀測之間的縱向比較，也可以是一個觀測在不同變量間的橫向比較。
值得一提的是，雷達(dá)圖如果用來橫向比較，需先把各個數(shù)值變量作歸一化處理。
標(biāo)簽： b2c 代碼 數(shù)據(jù)分析
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