何时使用一种类型的数据图而不是另一种？数据可视化指南

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哪种数据图最适合捕捉信息？您喜欢饼图、条形图、面积图还是气泡图？ Capterra 为您指明了道路，以便您了解数据可视化的广阔领域。选择数据图表的指南 在本文中 逐步选择正确的图表 1. 显示比较的图表 2. 显示分布或划分的图表 3. 显示组成的图表 4. 显示关系或相关性的图表 可视化成功的数据数据图的多样性并不总是让选择最合适的模型变得容易。如果表达清晰的信息对您来说是一个挑战，或者您只是倾向于一遍又一遍地使用相同的图表样式，请继续阅读！我们会告诉您何时建议使用每种类型的图表。您将在本文中找到有关数据图的内容： 比较图 分布或划分图 相关或关系图 组合图 逐步选择正确的图表 最佳图表类型取决于您要执行的分析目标以及要包含的数据集。

在开始您的图表之前我们建议您遵循以下步骤： 步骤 1. 定义分析的目标 首先，您需要清楚您想要传达的内容。它是两个对象之间的比较、连接或关系吗？也许您想表明存在概率？您的消息应确定以下四种选项中哪种图形类型最好。数据可视化的四种类型：不同类别和人群之间的比较。一个或多个变量的分布或划分。一个或多个变量的组合。多个变量之间的关系。每种类型的数据可视化都有多种模型可用。下面的决策信息图将帮助您选择最好的风格来清楚地 澳大利亚电话号码数据 表达您的信息。显示不同数据图选项的信息图 借助此决策图（原始 Gartner 版本，客户可获得的完整文档）选择正确的图表。步骤 2. 确定数据集的类型 在选择一种或另一种模型时，不仅数据图的目标起着决定性作用。数据收集也是关键。数据集中的变量数量很重要，因此在选择特定图之前应考虑在内。变量是对象或研究对象的特征或属性。为了更好地理解这一点，想想一项关于接种疫苗人数的研究。疫苗将是一个变量，因为它是一个测量特性。



也就是说有两种类型的变量： 数值型：用数字表示，例如，一个数量或一个特定的数字。分类的：表示具有定性性质或属于特定组的度量。例如，性别、婚姻状况或居住地（城市或农村）。有些图表，由于其设计，最终最适合显示数值变量，例如圆形图。相反，我们会找到其他更适合分类变量研究的东西，比如条形图。有时您希望在一张图表上显示多个变量。按照前面的例子，这个月有多少人接种了疫苗，他们的年龄有多大？您应该注意这个问题，因为有些图形只能表示一个变量，例如条形图、圆形图或直方图。另一方面，您会遇到适合包含两个甚至三个变量的设计，例如散点图或气泡图。查看决策图以选择最合适的选项。接下来，我们将详细介绍四种数据可视化类型以及最适合显示它们的图表。 1. 图表展示对比 对比是数据可视化的经典之作。虽然您可以使用表格，但有时条形图甚至折线图更清晰，更具视觉冲击力。比较图可以显示数据集中的多个变量，也可以显示多个变量类别。此外，它们对数值和分类值都有效。例如，比较图表显示： 每种类型的营销活动（电子邮件、视频、付费搜索）的支出比较。通过每种类型的营销活动获得的转化率的比较。