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人类新新 2024-08-20 22:30:41

文章标签 bi数据分析图表数据分析时间序列数据柱状图 文章分类 数据分析人工智能

前言

1. 明确主题（从数据到主题）

2. 决定手法（从主题到对比）

2.1 成分对比

2.2 项目对比

2.3 时间序列

2.4 频数分布

2.5 相关性

3. 选出图的类型（从对比到图）

前言

本文为《用图表说话》的读书笔记（强烈安利数据分析师的同行们阅读此书）。在工作中，我们常用的基本图表只有5种，分别是饼图、条形图、柱状图、折线图、散点图：

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从数据入到图形出作者总结了一套三步法：

第一步：明确主题（从数据到主题）

对自己要表达的观点是否清晰明确，是找到最恰当图形的关键因素。

第二步：决定手法（从主题到对比）

通常你要传递的信息跳不出五类对比的手掌心:成分比较、项目比较、时间序列、频数分布、相关性。

第三步：选出图的类型（从对比到图）

每一种对比都有五种图中的一种图和它遥相呼应。

1. 明确主题（从数据到主题）

把原始数据中的重要片段挑出来，根据这些片段组织结论。

举个栗子，假设现有如下数据，显示的是某APP在不同级别城市1到5月的DAU，单位为（万人）：

	一线城市	二线城市	三线城市
1月	35	23	101
2月	39	35	120
3月	43	32	128
4月	59	80	135
5月	67	57	151

由此表可以得出以下14个主题：

每个月和前5个月总和各级别城市的DAU占比（5个主题）
每个月和前5个月总和各级别城市的DAU排名（5个主题）
各级别城市DAU和总体DAU随时间的变化趋势（4个主题）

同一份数据，可以得出14个结论。所以你必须先要确定主题，然后才是用哪种图合适的问题。到底强调那个主题取决于你，想明白了主题也就有了。另外，如果你的图只有一个主题想要突出的话，那最好就用它做为图表的标题。类似各城市DAU占比、各城市DAU趋势这类的标题可能会让读者误解你想唯一突出的主题。

2. 决定手法（从主题到对比）

任何主题通常都逃不出五种最基本的对比。分别是：

成分对比
项目对比
时间序列
频数分布
相关性

2.1 成分对比

所谓成分对比，就是部分占整体的比例大小。例如:

五月份三线城市的DAU占比最大；
五月份三线城市的DAU占了整体DAU的55%。

只要主题里有”占了、百分之、占%“你就可以肯定这是成分对比。

2.2 项目对比

所谓项目对比，就是我们把数据排序，看这些数据是完全一样还是有多有少。比如:

五月份三线城市的DAU超过了一线城市和二线城市；
前五个月二线城市的DAU一直排第三。

像“大于、小于或者等于“这样的关键词提示就是项目对比。

2.3 时间序列

这是人们最熟悉的一种对比。我们并不关心各部分的大小或者排序，我们关注的是如何随时间而变化的。是否有按周、月、季度、年的增加、下降、波动、维持不变的趋势。比如：

从1月份以来三线城市的DAU稳定增长；
二线城市1到5月里DAU起起伏伏。

像“变化、变大、上升、下降、增加、减少、波动“这样的词就暗示着时间序列。

2.4 频数分布

这种对比表示的是在一个递进的数值区间中，个体数量是如何分布的。比如：

多少员工的收入不到3000元，多少人收入在3000到6000元之间；
多少人不到10岁，多少人在10到20岁之间、20到30岁之间。

“x到y、集中“就暗示这可能是这种对比，有“频数、分布“这两个词就更是直言不讳了。

2.5 相关性

相关性对比展示了两个变量之间的关系是否服从预期模式。比如你通常认为销售上去了利润也应该上去，或者折扣大销量也大。

如果主题中带有“相关、随之增长、随之减少、因…...而改变“，或者反过来“未随之增长“这样的词语，就是在表示相关性的对比。

就这么五种。你从数据表中得出的结论都会带着某种对比。简而言之:

成分是指占整体的比例；
项目是指项目的排序；
时间序列是指随时间而变化；
频数分布是指按区间的项目；
相关性是指变量间的关系。

3. 选出图的类型（从对比到图）

下图的矩阵描述了各对比类型与图表的最佳匹配关系。纵向是五种基础图，横向是之前讨论过的五种对比。时间序列、频数分布、相关性比较都有两种选择，具体该选择哪种取决于要绘制的数据量，数据点很少(比如6或7个)的时间序列和频数分布可以选择柱状图，如果数据点多的话，就可以使用折线图。如果是少量数据的相关性分析就用条形图，多的话就改成散点图。

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