《七天数据可视化之旅》第五天：常用图表对比
《七天数据可视化之旅》第五天：常用图表对比
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
0x00 前言
在之前分享的【数据图表的选择】三篇文章中，已经把不同类型数据图表的用法和适用场景做了一遍梳理。但是，在实际的业务场景中，如何根据拥有的数据集、想要展现的数据模式，去选择最合适的图表，需要不断的去实践和总结。
因此，今天这篇文章分享的内容，是来对比常见相似图表的差别和适用的数据集。
本篇将通过一些来源于实际业务场景的数据集实例，来进行不同的可视化方案对比，从而总结出根据可视化目的、数据集特征，去选择图表类型的一般套路。图表对比部分，会选择一些常见的，且比较容易混淆的图表类型来做对比，以「可视化目标→数据集准备→图表选择和对比→经验总结」的方式来行文。
0x01 常用图表对比
1.柱状图 VS 条形图
1）可视化目标
展示2019年上半年`销售额Top10的手机品牌`、`销售额Top10的手机型号`。2）数据集准备
手机品牌 | 销售额（元） |
|---|---|
Apple | 1,900,000,000 |
…… | …… |
魅族 | 400,000,000 |
手机型号 | 销售额（元） |
|---|---|
Ipnone X 64G 黑色 | 120,600,000 |
…… | …… |
魅族 16th Plus 8GB+128GB 远山白 | 46,500,000 |
3）图形对比
4）总结
- 相同点：
- 柱状图和条形图的数据结构是相同的，都是由「一个分类字段+一个连续数值字段」构成。
- 当数据的记录数不大于12条，分类字段的字符长度小于5时，此时柱状图和条形图可以互换。
- 不同点：
- 柱状图： 若分类字段，恰好是「时间序列」，此时建议使用柱状图，因为柱状图能更好地体现数据随时间的变化情况。
- 条形图： 若分类字段的字符长度较长，且数据的记录数大于12，此时建议使用条形图。 一方面，斜置的文字和用户阅读的习惯相悖，同时也占用页面空间，影响可视化图表的美感。
2.柱状图 VS 直方图
1）可视化目标
- 展示某家出售小商品的店铺，不同品类的商品销售数量。
- 已知某家出售小商品的店铺，其商品定价范围在[0,100）之间，现需展示该店铺在售商品的价格分布，要求每10元作为一个区间。
2）数据集准备
数据集1:
价格区间 | 订单数 |
|---|---|
[0,10） | 10 |
[10,50） | 27 |
[50,100） | 43 |
[100,+∞） | 6 |
数据集2:
价格区间 | 在售商品数量 |
|---|---|
[0,10） | 13 |
[10,20） | 16 |
[20,30） | 16 |
[30,40） | 25 |
[40,50） | 11 |
[50,60） | 14 |
[60,70） | 9 |
[70,80） | 7 |
[80,90） | 6 |
[90,100） | 3 |
3）图形对比
4）总结
- 相同点：
- 柱状图和直方图的数据结构是相同的，都是由「一个分类/分组字段+一个连续数值字段」构成。
- 都是由柱形条构成。
- 不同点：
- 分析目的和适用场景不同。 「柱状图」主要是比较数据的大小，「直方图」是用来展示数据的分布。
- 映射到X轴上的数据属性不同。 在柱状图中，X轴上的变量是分类数据，例如不同的手机品牌、店铺或网站在售商品的分类。 在直方图中，X轴上是连续的分组区间，这些区间通常表现为数字，且一般情况下组距是相同的，例如将在售商品的价格区间分为的“0-10元，10-20元……”。
- 宽度代表的意义不同。 在柱状图中，柱子的宽度没有实际的含义，一般为了美观和整齐，会要求宽度相同； 在直方图中，柱子的宽度代表了区间的长度（即组距），根据区间的不同，柱子的宽度可以不同，但其宽度原则上应该为组距的整倍。
- 表示数据大小的方式不同。 柱状图，是通过柱形条的高度，来映射数据的大小，且柱子之间有间隔； 直方图，是通过面积来表示数据的大小，且柱子之间紧密相连，没有间隔。
3.堆叠柱状图 VS 百分比堆叠柱状图
1）可视化目标
- 展示某影院2019年上半年总票房趋势及华语片、外语片趋势。
- 展示某影院2019年上半年总票房收入构成占比趋势。
2）数据集准备
数据集1:票房收入（元）
月份 | 国产片 | 外语片 |
|---|---|---|
1月 | 800,000,000 | 900,000,000 |
…… | …… | |
6月 | 1,700,000,000 | 800,000,000 |
数据集1:票房收入占比
月份 | 国产片 | 外语片 |
|---|---|---|
1月 | 49% | 51% |
…… | …… | |
6月 | 70% | 30% |
3）图形对比
4）总结
- 相同点：
- 堆叠柱状图和百分比堆叠柱状图，都适合用来展示分类数据的构成对比或构成随时间的变化趋势。
- 当映射到X轴上的数据为时间序列时，此时可以用堆叠面积图or百分比堆叠面积图来代替。
- 不同点：
- 堆叠柱状图： 既可以对比各构成部分的数值差异，还可以观测各组数据的整体差距。
- 百分比堆叠柱状图： 只能对比整体中的各构成部分的占比差异，无法对比不同整体的差异。
4.折线图 VS 面积图
1）可视化目标
- 展示2019年上半年，全国承运包裹量趋势。
- 展示2019年上半年，中通、圆通、申通三家快递公司的承运包裹量趋势。
- 展示2019年上半年，全国及主流快递公司的承运量趋势。
- 展示2019年上半年，主流快递公司的承运量占全国总承运量的趋势。
2）数据集准备
数据集1:全国承运包裹量
月份 | 销售额（元） |
|---|---|
1月 | 300,000,000 |
…… | …… |
6月 | 430,000,000 |
数据集2:中通、圆通、申通三家快递公司的承运包裹量
月份 | 中通 | 圆通 | 申通 |
|---|---|---|---|
1月 | 30,000,000 | 24,000,000 | 26,000,000 |
…… | |||
6月 | 34,000,000 | 25,000,000 | 30,000,000 |
数据集3：全国及主流快递公司的承运量趋势
月份 | 顺丰 | 三通一达 | EMS | 其他快递 |
|---|---|---|---|---|
1月 | 32,000,000 | 50,000,000 | 10,000,000 | 8,000,000 |
…… | ||||
6月 | 35,000,000 | 49,000,000 | 11,000,000 | 5,000,000 |
数据集4:主流快递公司的承运量占全国总承运量的趋势
月份 | 顺丰 | 三通一达 | EMS | 其他快递 |
|---|---|---|---|---|
1月 | 32% | 50% | 10% | 8% |
…… | ||||
6月 | 35% | 49% | 11% | 5% |
3）图形对比
- 折线图和面积图可以互换的情况：
- 折线图和面积图不能互换的情况： 显示构成或占比时，应该使用面积图☞堆叠面积图or百分比堆叠面积图。
4）总结
- 相同点：
- 折线图和面积图展示的是数据随时间的变化趋势，因此映射到X轴的数据类型一般为「时间/日期」。
- 二者均可以展现一个或多个变量和时间的关系，这种关系包括，周期性变化、季节性变化、异常波动等。
- 在大部分情况下，折线图和面积图是可以互换的。
- 不同点：
- 折线图： 通过数据点的纵坐标来映射数值的大小，一般只用来表示数据的趋势。
- 面积图： 通过面积来映射数值的大小，「面积图」除了可以替换折线图外，还可以用来表示整体及其构成部分随时间的变化趋势。
- 注意点：
- 当使用面积图表示多系列的趋势时，需要对代表不同系列的面积区块颜色设置透明度，透明度可以减少不同系列之间的遮盖，帮助我们看到不同序列之间的重叠关系和更多信息。
- 当一个图表中，系列值过多时，折线图会比面积图更直观，因为减少了系列的覆盖和重叠，能更清晰的看看到各个系列的趋势变化。
5.堆叠面积图 VS 百分比堆叠面积图
1）可视化目标
- 若某家公司主要有电商、物流、云计算三块的业务，现需要展示2015～2019这五年，集团的年度收入趋势及其三大业务的收入趋势。
- 若某家公司主要有电商、物流、云计算三块的业务，现需要展示2015～2019这五年，三大业务对集团的年度收入的贡献比例。
说明：假设集团有且只有这三项业务，且总收入=电商业务收入+物流业务收入+云计算业务收入。
2）数据集准备
数据集1：总收入构成
年份 | 第一产业 | 第二产业 | 第三产业 |
|---|---|---|---|
2015年 | 60,000,000 | 30,000,000 | 10,000,000 |
…… | …… | ||
2019年 | 100,000,000 | 60,000,000 | 40,000,000 |
数据集2：总收入贡献占比
年份 | 电商 | 物流 | 云计算 |
|---|---|---|---|
2015年 | 60% | 30% | 10% |
…… | …… | ||
2019年 | 50% | 30% | 20% |
3）图形对比
4）总结
- 相同点：
- 堆叠面积图和百分比堆叠面积图，映射到X轴的均为【时间序列】。
- 两者都可以展示各构成部分，随时间的变化趋势，只不过「堆叠面积图」的是构成部分的实际值随时间的变化趋势，「百分比堆叠面积图」展示的是构成部分的占比随时间的变化趋势。
- 不同点：
- 堆叠面积图： 除了可以展示各构成部分随时间的变化趋势，还可以展示整体随时间的变化趋势。
- 百分比堆叠面积图： 只能展示各构成部分占总体的比例随时间的变化，无法观测总体随时间的变化趋势。 此外，从任何一个时间节点纵切下来，各部分占比之和必须为100%，即必须等于该节点的整体。
6.堆叠面积图 VS 堆叠柱状图
1）可视化目标
- 展示某个国家，近6年来GDP的增长趋势及其三大产业的产值趋势。
- 展示2019年第二季度，6大主流手机品牌的总出货量排名，及其各品牌在5大洲的出货量对比。
2）数据集准备
数据集1：三大产业产值单位为【元】
年份 | 第一产业 | 第二产业 | 第三产业 |
|---|---|---|---|
2013年 | 3,000,000 | 1,000,000 | 6,000,000 |
…… | …… | ||
2019年 | 5,000,000 | 2,000,000 | 10,000,000 |
数据集2：出货量单位为【部】
手机品牌 | 亚洲 | 欧洲 | 非洲 | 美洲 | 销售额（元） |
|---|---|---|---|---|---|
Ipnone X 64G 黑色 | 130,000 | 90,000 | 50,000 | 40,000 | 20,000 |
…… | …… | ||||
小米 | 60,000 | 20,000 | 40,000 | 20,000 | 10,000 |
3）图形对比
4）总结
- 相同点：
- 堆叠面积图和堆叠柱状图的数据集格式类似，都是由「一个分类字段+多个连续数值字段」构成，且多个连续数值字段，是一个整体的各组成部分。
- 两者都可以观测某一节点的总体数值和各组成部分的具体数值，都有数据对比的功能。
- 不同点：
- 堆叠面积图： 堆叠面积图的分类字段，一般是时间序列。 当既需要分析整体随时间的变化趋势，又要了解整体的各构成项随时间的变化情况时，应该使用【堆叠面积图】。 从其目的可以看出，堆叠面积图的分类字段(即时间序列)，是按照时间的先后顺序排列的。
- 堆叠柱状图： 堆叠柱状图的分类字段，一般是非时间类型的分类数据。 当既要对比不同整体的数据大小，又要观测整体各构成项的数据大小时，应该使用【堆叠柱状图】。 若整体的构成项过多，为了突出重点，需要对构成项进行重新归类，展示TOP5的分类，剩下则归为「其他」。
7.散点图 VS 气泡图
1）可视化目标
- 展示华为不同型号手机的售价和成本的分布。
- 展示华为手机不同型号手机的售价、成本和对应型号的销量。
2）数据集准备
数据集1:
手机型号 | 售价（元） | 成本（元） |
|---|---|---|
HUAWEI P30 | 3688 | 1400 |
HUAWEI P30 Pro | 4988 | 1600 |
HUAWEI Mate 20 | 3199 | 1200 |
HUAWEI Mate 20 Pro | 5099 | 2000 |
…… | …… | |
HUAWEI nova 5 | 2799 | 1000 |
数据集2:
手机型号 | 售价（元） | 成本（元） | 销量（部） |
|---|---|---|---|
HUAWEI P30 | 3688 | 1400 | 1,000,000 |
…… | …… | ||
HUAWEI nova 5 | 2799 | 1000 | 200,000 |
3）图形对比
4）总结
- 相同点：
- 散点图和气泡图，均是用来展示数据分布情况的一种图形。
- 散点图和气泡图，都是将两个字段映射到x,y轴的位置上，(x,y)的取值确定一个圆点或气泡在直角坐标系中的位置。
- 不同点：
- 散点图：
一般用来展示二维数据
(x,y)的分布，侧重于研究二维数据的两个变量x,y之间的相关性，如身高和体重之间的相关关系。 散点图中，还可以展示多组数据系列的对比，比如男性身高体重和女性身高体重分布规律的对照。 - 气泡图： 一般用来展示三维数据（x,y,z）的分布情况，相较于散点图，气泡图增加了一个维度的数据展示，且将其数值映射到气泡的大小上。 气泡图，也可以展示多组数据系列的分布，以发现不同系列的分布规律和差异。
- 散点图：
一般用来展示二维数据
- 注意点：
- 一般来说，散点图主要是用于研究数据集的分布规律和相关性，并不是很侧重去看每个数据点的具体取值。
当数据集数量过大时，不适合将全部数据点展示在散点图中，此时需要对总体进行
抽样显示，通常采用分层抽样的方法进行，但是分层抽样的依据和影响因素需要依据具体的业务场景而定。 - 相较于散点图，气泡图不太适合过多数据容量的情况，气泡太多会使图表难以阅读。 此外，对于气泡图中隐藏的一些数据信息，通常可以使用交互来辅助图标信息的阅读，如悬停显示详细数据、缩放观测被遮盖的数据点等。
- 一般来说，散点图主要是用于研究数据集的分布规律和相关性，并不是很侧重去看每个数据点的具体取值。
当数据集数量过大时，不适合将全部数据点展示在散点图中，此时需要对总体进行
0xFF 总结
不知不觉发现写的内容有点多?，为了方便大家更快的获取信息，将图表对比部分进行了精简，参考如下：
赘述一句：可视化之前，最重要的是弄清楚可视化的目的是什么，你期望展示或探索数据的什么规律。因为，这不仅决定了应该选择什么类型的图表，如何统计和组装你的数据集，也决定了可视化出来的结果是否能达到你的预期目标。
声明：以上图表数据纯属虚构，图形部分由Excel完成，部分由Sketch绘制。