数据可视化—你的图表类型选对了吗

数据可视化是一个非常强大的工具,直观的显示你的数据—你唯一需要做的就是正确的使用它。在做数据可视化时,每个人都应该清楚的明白他到底想要表达什么,以及如何更好地做到。当做数据可视化时有三种主要情况:数据比较、数据查看、数据分块,以及一些混合情况。下面为大家一一讲解如何选择每种情况最适合的图表类型。

示例1

比较数据的最常见的工具是条形图。以AnyChart为例,下面是一个显示在北欧国家男性的失业率的图:

数据可视化—你的图表类型选对了吗_第1张图片

如图所示,在条形图的高度差相当清楚地显示除了各值之间的差异。注意,如果你需要加长文本标签,最好是做一个水平条形图,因为垂直轴给出了标签更多的空间。

示例2

如果我们不仅要显示男性,而且还要显示女性的失业率呢?现在每个国家有两个数据集—男性和女性,为了区分它们,我们需要用不同的颜色:

数据可视化—你的图表类型选对了吗_第2张图片

这类图有时也被称为双条形图,它们也可以是水平的。

示例3

当需要呈现两个相关值之间的相关性(也可以看作是一种比较),则需要用到散点图。这个图表显示不同国家宗教信仰和自杀率之间的相关性:

数据可视化—你的图表类型选对了吗_第3张图片

每个点水平和垂直坐标上的位置就对应着自杀率和宗教信仰。像上面提到的情况,对于每个国家我们同样有两个数据集,但重点不是放在国家上了。我们要比较的是自杀和宗教信仰的总体数量之间的关系。
虽然条形图有利于强调各个实体之间的区别,而散点图则显示数据总体之间的相关性。虽然具体某个国家的数据几乎不可读,但它完美的呈现了,根据图中的最佳拟合线(也叫趋势线):宗教信仰越多的国家自杀率越低。数据点越接近这条线说明相关性越强。

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