数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合.pdfVIP

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数据可视化：柱状图、雷达图等六种根本图表的特点和适用场合

2014-11-30数据挖掘与数据分析

数据可视化〞可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。

图表是〞数据可视化〞的常用手段，其中又以根本图表—-柱状图、折线图、饼

图等等—-最为常用。

用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合

〔数据集〕？恐怕答得上来的人就不多了。

本文是电子书DataVisualizationwithJavaScript第一章的笔记，总结了六种根

本图表的特点和适用场合，非常好地答复了上面的问题。

序言

进入正题之前，先纠正一种误解。

有人觉得，根本图表太简单、XX始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。

但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是〞数据可视

化〞的最重要目的和最高追求吗？

所以，请不要小看这些根本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，

就应该考虑优先使用。

一、柱状图〔BarChart〕

柱状图是最常见的图表，也最容易解读。

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它的适用场合是二维数据集〔每个数据点包括两个值x和y〕，但只有一个维度

需要比拟。年销售额就是二维数据，〞年份〞和〞销售额〞就是它的两个维度，

但只需要比拟〞销售额〞这一个维度。

柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非

常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X

轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。

上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢

球数。

二、折线图〔LineChart〕数据

折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

它还适合多个二维数据集的比拟。

上图是两个二维数据集〔大气中二氧化碳浓度，地表平均气温〕的折线图。

三、饼图〔PieChart〕

饼图是一种应该防止使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。

上图中，左侧饼图的五个色块的面积排序，不容易看出来。换成柱状图，就容易

多了。

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一般情况下，总是应该用柱状图替代饼图。但是有一个例外，就是反映某个局部

占整体的比重，比方贫穷人口占总人口的百分比。

四、散点图〔ScatterChart〕

散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比拟。

上图是各国的医疗支出与预期寿命，三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命，

只有后两个维度需要比拟。

为了识别第三维，可以为每个点加上文字标示，或者不同颜色。

五、气泡图〔BubbleChart〕

气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维。

上图是卡特里娜飓风的路径，三个维度分别为经度、纬度、强度。点的面积越大，

就代表强度越大。因为用户不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求准确

辨识第三维的场合。

如果为气泡加上不同颜色〔或文字标签〕，气泡图就可用来表达四维数据。比方

下列图就是通过颜色，表示每个点的风力等级。

六、雷达图〔RadarChart〕

雷达图适用于多维数据〔四维以上〕，且每个维度必须可以排序〔国籍就不可以

排序〕。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否那么无法区分，因此适

用场合有限。

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下面是迈阿密热火队首发的五名篮球选手的数据。除了XX，每个数据点有五个

维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断、封盖。

画成雷达图，就是下面这样。

面积越大的数据点，就表示越重要。很显然，勒布朗·詹姆斯〔红色区域〕是热

火队最重要的选手。

需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻

解读负担。

阮一峰

来自：36大数据

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