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大学生实习期需学会制作的15个数据匹配图
大数据时代，数据驱动方案。如果不能很好地处理庞大复杂的数据，其价值会大幅度折扣。数据和用户的距离怎么缩短？用户一眼就能抓住要点吗？上司会为你的报告案鼓掌吗？大数据时代，数据驱动的策略。
无法很好地处理庞大复杂的数据，其价值大减价。数据和用户的距离怎么缩短？让用户一眼抓住要点。上司会为你的报告案鼓掌。本文通过连续循环15深入，结合数据和图形的神功，使数据可视化更有效率。不管
数据的总量和复杂程度，数据之间的关系大部分可以分为3种。比较/配置/分布&联络。01比较分类/基于时间的数据比较，通常需要比较型图表。
用户在图表中简单识别最大/最小值，确认当前和过去的数据变动状况。常见场景：哪个地区收入最多？今年的收入和去年相比怎么样？1）条目少–直方图那样的图形表现是直方图，后者比直方图复杂。（直方图表示两个不同的变量。）主要用于数据统计和分析。比较项目少的情况下，可以用直方图显示5个地区收入量的对比。
直方图2）项目很多。横棒图将工作表列或行中配置的数据绘制到条形图中。条形图表示各项目之间的比较情况。入口多的情况下，12以上的情况下，移动端的直方图看起来非常拥挤。
的一般数据项目不超过30。否则容易造成视觉和记忆的负担。棒状图表3）看趋势。折线图将工作表列或行中的数据绘制成折线图。
折线图可以显示根据时间（常用比例设定）而变化的连续数据，因此非常适合以相等时间间隔显示数据的倾向。X轴为连续值（例如时间），重视变化倾向时，适用折线图。折线图4）差异的扩大——南丁格尔的玫瑰图也被称为极地图，是圆形直方图。
南丁格尔将这种图称为鸡冠图，表示了军队医院的季节性死亡率。对象是不太理解传统统计表的公务员。除了直方图以外，还有更新颖的表现吗？那是南丁格尔的玫瑰图。南丁格尔的玫瑰图因为扇形半径和面积是平方的关系，南丁格尔的玫瑰图放大数值的差异，适合比较大小相近的数值。
不适合较大的数值。因为数值小的东西很难观察。另外，因为圆有周期性，所以玫瑰图也符合周期/时间的概念。
仍然提出数据量不超过30个。5）双向–双向条形图的前一个例子是单维比较，比较正反的两个或更大的维度数据，可以尝试双向的条形图。下图是各区域重点区域的进送量的对比。
双向棒状图以颜色区分大区，以空心/实心区分收集量和进送量，在整体上是比较大的地区同时，可以详细比较地区情况。升级的很奇怪，更难。双向图中添加另一个维度，如下表所示，比较5个地区的利润和收入和成本。
先考虑一下，然后再看推荐图。业务数据双向条形（多维）通过图形一眼就知道深圳区的利润比广州区低。即使收入比广州高，成本也比广州区高。
）目标达成–弹图弹丸图正如其名，与发射子弹的轨道相似。在实际业务中，要仔细调查指标的达成情况。例如，收入达到标准的情况和所属区间（优、良、差），如以下表所示，如何可视化？画画吧。业务数据好像是发射子弹后的轨道。与仪表板相比，可以在狭小的空间中表现丰富的数据信息。信息传递有更大的效果。如果想比较
季度收入情况，用不同的颜色区别。如下图所示，第一季度的表现很好，但第一季度不好。
子弹图7）的性能–雷达图也被称为日布拉图、蜘蛛网。财务分析报告之一。关于今后一家公司的各财务分析所获得的数字和比例，相对重要的项目将汇总成圆形图表，表现一个公司各财务比例的状况。用户可以一眼就知道公司各财务指标的变动状况及其好坏倾向。
在雷达图中经常表示一些多维性能数据的综合评价。得分接近圆心，说明处于比较不好的状态，分析改善。指标得分接近外线，说明处于理想状态。雷达图以上是“比较”类的常用图表，总结如下。
这张表不是不变的“铁表”，而是相互串联的。02构成部分与整体相比，一个整体分为几个部分。
的这种情况使用构成型图表。例如，五大区的领取量的比率，公司利益来源构成等。1）单层–圆图经常用于统计学模型。有2D和3D的圆图。2D圆图是圆形的，用手画的时候经常使用圆规。
日元图表显示数据序列。这些数据从数据表的行或列中产生。图表的各个数据序列具有唯一的颜色或图案，在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据序列。
日元图表只有数据序列。）中各项目的大小和各合计比例。
第一关中，5个地区产量对比时使用直方图。看占有情况的话，我觉得圆图更合适。如果圆形图表是17个地区的话会怎么样呢？和色七星瓢虫不相似。所以圆图分类一般不超过9个，超出建议用条形图展示。
除了圆图之外，还可以表示甜甜圈图（甜甜圈图）的占有率，其差异是挖掘圆图的中间区域，在空洞区域显示文本信息，例如标题，优势是其空间利用率更高。环状图2）层级–环状图、旭日图的环状图是将两个以上大小不同的圆图重叠，中间部分被挖掘构成的图形，主要在制作EXCEL中，区别某个关系？对于管理层来说，首先要掌握大局和重点。
例如，大区负责人一眼看重点地区和重点分部的情况，怎么展示？环球图旭日图是旭日图，每层看数据，一眼就知道与大区重点地区相应分部的构成情况。3）累计倾向–累计面积图强调数量随时间变化程度。另外，也可以用于唤起对GDP动向的注意。
堆积面积图和百分比堆积面积图还可以示出部分与整体的关系。接下来，让我们来看看数值构成根据时间而变化的例子吧。第一区（包括四个重点地区）这四年收入结构倾向如何？业务数据堆栈面积图的推荐方案是累计面积图，表示对分量（地区）的总量（大区）的贡献，能够显示总量（大区）的变化过程。
需要说明，地区收入的起点不是从y＝0开始，而是根据下面的地区按层堆积，最后构成一个整体。4）累计比较–堆直方图更换上图X轴的标签文字（即年）和图例（即地域）（下图A），看各地区近4年的收入结构，哪个图更合适？把柱状图累积起来