足球运动与地域分布图片,信息可视化整理
信息可视化整理
无论数据总量和复杂程度如何，数据间的关系大多可以分为三类：比较、构成、分布与联系。
基于分类或时间的数据对比，通常需要用到比较型图表。如果比较的条目较少，例如5个地区的收件量对比，可以选择柱状图进行展示。
当条目较多（超过12条）时，移动端上的柱状图可能会显得拥挤，此时更适合使用条形图。一般情况数据条目不超过30条，否则可能导致视觉和记忆负担。柱形图还有很多丰富的应用，比如堆积柱形图、瀑布图、横向条形图等。
若想查看趋势，应使用折线图。当X轴为连续数值（如时间）并且注重变化趋势时，折线图是适合的选择。
想要扩大数据之间的差异，可以使用南丁格尔玫瑰图。该图的半径和面积之间的关系可以放大数值间的差异，非常适合对比接近的数值。同时，玫瑰图也适合用于表示周期或时间的概念，例如星期、月份。建议数据条目不超过30条，超出则可考虑使用条形图。
在增加难度的情况下，可以在双向图中增加维度，比如比较5个地区的利润、收入和成本。在图表中，可以一眼看出深圳区的利润低于广州区，尽管它的收入高于广州区，但成本也相对较高。
若想考察指标的达成情况，可以使用子弹图来描述收入达标情况及其区间（优、良、差）。相比于仪表盘，子弹图在较小的空间内传递更多数据信息，使信息传递更为有效。
如果需要比较四个季度的收入情况，只需使用不同颜色进行区分，如此可以快速识别出第二季度的表现较好，而第一季度则不佳。
多维的性能数据，如综合评价，常见的表示方式为雷达图。在商务或财务领域特别适用，适合在固定框架内表达某种已知结果。数据接近圆心表明处于较差状态，接近外边线则说明处于理想状态。例如，可以针对企业财务进行分析，划分出销售、市场、研发等六大类，通过雷达图清晰展示预算与实际开销的对比。
以上便是比较类常用图表的总结。
构成型图表用于展示一个整体被分为几个部分的情况，如五大区的收件量占比或公司利润来源构成等。
对于单层数据展示，饼状图较为合适，特别是在对比5个地区的收件量时。然而，饼图在对比时存在缺陷，对于占比相近的类别，视觉上较难区分。此外，当类别超过9个时，不再建议使用饼图，而应改用条形图。
环形图（甜甜圈图）是另一种展示占比的方式，其特征是中间区域挖空，可在空心区域展示文本信息，空间利用率较高。
对于需要分层展示的数据，则可以考虑使用环形图或旭日图。旭日图可以从总体到各个重点地区和分部逐层钻取数据，帮助管理层迅速把握大局。
如果想展示随着时间变化的数值构成，可以使用堆叠面积图。它能够展现各维度对总量的贡献，并显示总量的变化过程。需要注意的是，地区收入的起点并不从y=0开始，而是从下方地区的基础上逐层叠加。
在堆叠柱状图中，要交换X轴的标签（年份）和图例（地区）进行展示。有时使用堆叠面积图或堆叠柱状图均可表现累加值，但根据数据的性质仍需选择合适的图表类型。
要表达两个数据点之间的演变过程，可采用瀑布图，通常用于展现财务收支情况。
分布与联系型图表则可以展示数据的分布情况，帮助识别相关性、异常值和数据集群。
若只有两个变量数据，可以用散点图呈现，例如展示全国网点的单票成本与收入分布。在加上平均线后，便能快速识别哪些网点高于或低于平均水平。
若涉及三个变量，则应考虑气泡图。气泡图通过面积来表示另一个变量，例如销量或收件量。地理图可以展现各地区的销量或店铺密集度，结合空气地图及热力图进行可视化展示。
此外，儿童的行为分析，例如在Google搜索结果中的用户点击行为，都可以通过可视化形式展示。可视化的目的是通过吸引读者，明确数据关系和主题，从而选择合适的图表进行展示。
在数据分析中，维度指的是观察数据的角度，可以用文字、时间或者数值来描述。维度主要分为文本、时间和数值几个类别。
数据可视化的核心思想在于根据上下文用拟物的方式，联系成真实世界的数值表述。有效可视化的指南包括使用合适的视觉属性，并确保数据清晰可读。
最后，关于网上购物、社交、教育等线上平台的优点，例如节省时间、提高效率，都是现代人日常生活中不可或缺的一部分。总结而言，推行信息化、重视可视化将助力各行各业高效运作。
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