用于图表展示的大数据用什么分析
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2016-09-26
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是问图表的分析场景吗?图表的适用场景不一,用得好可以更好理解数据的含义,图表用来做数据汇报也会很直观好看。
1.柱状图 (还有堆积柱状图、百分比堆积柱状图)
适用场景: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较。
优势: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。
劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
2.条形图
适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用;
优势:每个条都清晰表示数据,直观;
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。
优势:容易反应出数据变化的趋势。
4.数据地图
适用场景:适用于有空间位置的数据集;
优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域;
5.饼图/环图
适用场景:适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。
优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。
劣势:肉眼对面积大小不敏感。
6.雷达图
适用场景: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,适用场合较有限。
优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势:理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析。
优势:在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势:很酷炫、很直观的图表。
劣势:使用场景单一,一般用来做词频。
9.散点图(调整尺寸大小就成气泡图了)
适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。
优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。
劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
10.面积图
适用场景:强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。百分比堆积面积图、堆积面积图还可以显示部分与整体之间(或者几个数据变量之间)的关系。
11.计量图
适用场景:一般用来显示项目的完成进度。
优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。
劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。
12.瀑布图
适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。
优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。
劣势:没有条形图的使用场景多。
13.双轴图
适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势:特别通用,是柱状图+折线图的结合,图表很直观。
可支持黑白主题切换,黑白效果如上图,图表的颜色大小也是可以调整的!图表的适用场景不一,用得好可以更好理解数据的含义,图表用来做数据汇报也会很直观好看。
具体图表类型、操作可见 BDP 个人版。
1.柱状图 (还有堆积柱状图、百分比堆积柱状图)
适用场景: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较。
优势: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。
劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
2.条形图
适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用;
优势:每个条都清晰表示数据,直观;
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。
优势:容易反应出数据变化的趋势。
4.数据地图
适用场景:适用于有空间位置的数据集;
优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域;
5.饼图/环图
适用场景:适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。
优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。
劣势:肉眼对面积大小不敏感。
6.雷达图
适用场景: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,适用场合较有限。
优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势:理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析。
优势:在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势:很酷炫、很直观的图表。
劣势:使用场景单一,一般用来做词频。
9.散点图(调整尺寸大小就成气泡图了)
适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。
优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。
劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
10.面积图
适用场景:强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。百分比堆积面积图、堆积面积图还可以显示部分与整体之间(或者几个数据变量之间)的关系。
11.计量图
适用场景:一般用来显示项目的完成进度。
优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。
劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。
12.瀑布图
适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。
优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。
劣势:没有条形图的使用场景多。
13.双轴图
适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势:特别通用,是柱状图+折线图的结合,图表很直观。
可支持黑白主题切换,黑白效果如上图,图表的颜色大小也是可以调整的!图表的适用场景不一,用得好可以更好理解数据的含义,图表用来做数据汇报也会很直观好看。
具体图表类型、操作可见 BDP 个人版。
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