三種常用類型的圖示方法

1. 常用的圖表有那些類型他們各有什麼特點

除了柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖等常用圖表之外，還有數據地圖、瀑布圖和散點圖，旭日圖，漏斗圖等等。一起了解下不同圖表的使用場景、優劣勢！

1.柱狀圖

適用場景：適用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。

優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。

劣勢：柱狀圖的局限在於只適用中小規模的數據集。

延伸圖表：堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖

不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的總和，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。

2.條形圖

適用場景：顯示各個項目之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用；

優勢：每個條都清晰表示數據，直觀；

延伸圖表：堆積條形圖、百分比堆積條形圖

3.折線圖

適用場景: 折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較。

優勢：容易反應出數據變化的趨勢。

4.各種數據地圖（一共有6種類型）

適用場景：適用於有空間位置的數據集；

優劣勢：特殊狀況下使用，涉及行政區域；

（1）行政地圖（面積圖）

（2）行政地圖（氣泡圖）

（3）地圖圖表（根據經緯度，可做區域、全國甚至全球地圖）：點狀圖

（4）地圖圖表：熱力圖

（5）地圖圖表：散點圖

（6）地圖圖表：地圖+柱狀/餅圖/條形

5.餅圖（環圖）

適用場景：顯示各項的大小與各項總和的比例。適用簡單的佔比比例圖，在不要求數據精細的情況適用。

優勢：明確顯示數據的比例情況，尤其合適渠道來源等場景。

劣勢：肉眼對面積大小不敏感。

6.雷達圖

適用場景：雷達圖適用於多維數據（四維以上），且每個維度必須可以排序，數據點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。

優勢：主要用來了解公司各項數據指標的變動情形及其好壞趨向。

劣勢：理解成本較高。

7.漏斗圖

適用場景：漏斗圖適用於業務流程多的流程分析，顯示各流程的轉化率。

優勢:在網站分析中，通常用於轉化率比較，它不僅能展示用戶從進入網站到實現購買的最終轉化率，還可以展示每個步驟的轉化率，能夠直觀地發現和說明問題所在。

劣勢:單一漏斗圖無法評價網站某個關鍵流程中各步驟轉化率的好壞。

8.詞雲

適用場景： 顯示詞頻，可以用來做一些用戶畫像、用戶標簽的工作。

優勢：很酷炫、很直觀的圖表。劣勢：使用場景單一，一般用來做詞頻。

9.散點圖

適用場景：顯示若干數據系列中各數值之間的關系，類似XY軸，判斷兩變數之間是否存在某種關聯。散點圖適用於三維數據集，但其中只有兩維需要比較。

優勢：對於處理值的分布和數據點的分簇，散點圖都很理想。如果數據集中包含非常多的點，那麼散點圖便是最佳圖表類型。

劣勢：在點狀圖中顯示多個序列看上去非常混亂。

延伸圖表：氣泡圖（調整尺寸大小就成氣泡圖了）

10.面積圖

適用場景：強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。

延伸圖表：堆積面積圖、百分比堆積面積圖還可以顯示部分與整體之間（或者幾個數據變數之間）的關系。

11.指標卡

適用場景：顯示某個數據結果&同環比數據。

優勢：適用場景很多，很直觀告訴看圖者數據的最終結果，一般是昨天、上周等，還可以看不同時間維度的同環比情況。

劣勢：只是單一的數據展示，最多有同環比，但是不能對比其他數據。

12.計量圖

適用場景：一般用來顯示項目的完成進度。

優勢：很直觀展示項目的進度情況，類似於進度條。

劣勢：表達效果很明確，數據場景比較單一。

13.瀑布圖

適用場景：採用絕對值與相對值結合的方式，適用於表達數個特定數值之間的數量變化關系，最終展示一個累計值。

優勢：展示兩個數據點之間的演變過程，還可以展示數據是如何累計的。

劣勢：沒有柱狀圖、條形圖的使用場景多。

14.桑基圖

適用場景：一種特定類型的流程圖，始末端的分支寬度總各相等，一個數據從始至終的流程很清晰，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的大小，通常應用於能源、材料成分、金融等數據的可視化分析。

15.旭日圖

適用場景：旭日圖可以表達清晰的層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況，旭日圖能便於細分溯源分析數據，真正了解數據的具體構成。

優勢：分層看數據很直觀，逐層下鑽看數據。

16.雙軸圖

適用場景：柱狀圖+折線圖的結合，適用情況很多，數據走勢、數據同環比對比等情況都能適用。

優勢：特別通用，是柱狀圖+折線圖的結合，圖表很直觀。

劣勢：這個好像沒什麼劣勢，個人感覺。

所有的數據圖表均來自BDP個人版~~~圖表綜合效果如下：

2. 在PPT中我們常用的圖表種類分為幾類 各自的優勢是什麼

PPT時經常涉及到數據展現，但「怎樣的數據適合哪些圖表」。

數據可視化有很多既定的圖表類型，下面我們分別來談談這些圖表類型，他們的適用場景，以及使用的優勢和劣勢。

1-柱狀圖

3. 圖表類型有哪些呢

圖表類型有：條形圖、柱狀圖、餅圖、環形圖、面積圖、線形圖、散點圖等。

1、條形圖

條形圖（bar chart）是用寬度相同的條形的高度或長短來表示數據多少的圖形。條形圖可以橫置或縱置，縱置時也稱為柱形圖（column chart）。此外，條形圖有簡單條形圖、復式條形圖等形式。

4. 簡述圖表特點和種類

1.柱狀圖

適用場景：適用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。

優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。

劣勢：柱狀圖的局限在於只適用中小規模的數據集。

延伸圖表：堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖，堆積圖不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的總和，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。

2.條形圖

適用場景：顯示各個項目之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用；

優勢：每個條都清晰表示數據，直觀；

延伸圖表：堆積條形圖、百分比堆積條形圖

3.折線圖

適用場景: 折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較。

優勢：容易反應出數據變化的趨勢。

4.各種數據地圖（一共有6種類型）

適用場景：適用於有空間位置的數據集；

優劣勢：特殊狀況下使用，涉及行政區域；

（1）行政地圖（面積圖）

（2）行政地圖（氣泡圖）

（3）地圖圖表：點狀圖

5. 分類數據的圖示方法有哪些

數據分類就是把具有某種共同屬性或特徵的數據歸並在一起，通過其類別的屬性或特徵來對數據進行區別。為了實現數據共享和提高處理效率，必須遵循約定的分類原則和方法，按照信息的內涵、性質及管理的要求，將系統內所有信息按一定的結構體系分為不同的集合，從而使得每個信息在相應的分類體系中都有一個對應位置。換句話說，就是相同內容、相同性質的信息以及要求統一管理的信息集合在一起，而把相異的和需要分別管理的信息區分開來，然後確定各個集合之間的關系，形成一個有條理的分類系統。[1]
數據分類的目的是根據新數據對象的屬性，將其分配到一個正確的類別中。分類分析用預測方法預測給定數據對象的類標號，被廣泛地應用到信譽證實、醫療診斷及選擇購物等領域。[2]
我們都知道調研分析的基礎是數據，而數據的類型可以分為：
連續性的變數：比如，身高，體重，化驗值等等，這些變數的特點可以有小數點，可以直接錄入；
2. 分類變數：其變數值是定性的，表現為互不相容的類別或屬性。實際上在調研當中運用最多的就是分類變數，可分為無序變數和有序變數兩類。
①無序分類變數是指所分類別或屬性之間無程度和順序的差別，例如二項分類，性別（男、女），葯物反應（陰性、陽性）等。例如多項分類，血型（ O、A、B、AB），職業（工、農、商、學、兵）等。

6. 地圖上地貌的表示法主要有哪幾種

地圖上地貌的表示法主要有：
1、等高線法,表示地形地貌,含坎線、斜坡線、高程點等,共同表示地貌變化（比例尺較大）.
2、圖示法,比較常見的就是通過顏色不同來表示不同高度的地形地貌（比例尺較小）.
3、影像法,直接通過航空攝影圖像和衛星圖片來直觀表示地形地貌.（網路地圖等常用）

7. 建築識圖工程上常用三種圖示法

建築識圖工程上常用三種圖示法：
土木工程圖中,
由於表達目的和構築物的不同，
需要採用不同的圖示方法。
常用的圖示方法有正投影圖、軸測投影圖和標高投影圖。

8. 常見的系統圖式有哪幾種

第一種：用例圖，這個圖其實經常被忽略，特別是在互聯網公司。但是一個大系統，如果沒有用例圖，是很難看出這個系統要干什麼的。無論是業務用例還是系統用例，個人認為都非常重要。業務用例描述了這個系統能幹什麼，系統用例用來描述你把整個系統拆成多少個子系統/模塊。

第二種：流程圖。這里不建議畫最簡單流程圖，建議畫序列圖或者泳道圖，基本上一個系統用例最少有一個流程圖，描述每個系統用例的關鍵流程。為什麼不建議最簡單流程圖？這里流程圖得要反映出模塊之間的主要調用關系，你要是用最簡單流程圖是沒法描述出來的。

第三種：er圖，描述系統主要實體。這個沒得說，一定需要，不會很多時候就畫成了db欄位描述圖（淚奔），但是總比沒有好，哈哈

第四種：架構圖，所謂的線框圖或者xx畫的，分成一層一層又一塊一塊的，反正看起來很牛逼。這個圖至今我也沒看出什麼作用，反應不出業務邏輯，也沒法反映系統部署狀況，感覺主要是前些年看網上很多人分享的時候畫了所以也就畫了。如果真有一點實用價值的話，應該就是告訴別人系統大概有哪些模塊吧。

9. 數值型數據的整理和圖示方法各有哪些

一、數據的分組：觀察數據的分布特徵：

1、單變數值分組：適用於離散變數，其變數值較少。

2、組距分組：適用於連續性型變數，其變數值較多。

二、數值型數據的圖示：

1、分組數據：直方圖。

2、未分組數據：莖葉圖，箱線圖。

3、莖葉圖：反映原始數據分布形狀，離散狀況（是否對稱，集中，存在離群點）。

(9)三種常用類型的圖示方法擴展閱讀：

注意事項：

1、負數能否錄入，若錄入是否合法。

2、 0能否錄入，若錄入是否合法。

3、 數據上限檢查：能否錄入超出上限值的數據；能否錄入上限值。

4、 數據關系檢測：若各項數據之間有關聯，如等值，檢查數據關系是否還滿足。

5、 實數定義後，小數位是否能滿足。

6、 數據類型檢查：整型數據能否錄入小數，實數型數據能否錄入小數。