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足球买球怎么买卫浴厂家动态 如何切确操纵数据可视化图外?

作者:admin 发布:2021-07-12 01:33 | 点击数:

行家益足球买球怎么买卫浴厂家动态,吾是东哥。分享一篇数据可视化手段操纵逻辑的文章,掌握这个逻辑框架有助于吾们敏捷调出可视化手段答对题目分析。

倘若你已有一组或两组郑重的统计,并准备分享给你的听多。写出来?画张图?用外格?为了确保你的听多理解新闻,统计的表现必须要可信和准确。

然而可视化类型的选择,既不是纯粹美学也不是十足幼我化。一个分歧适的方案,受多能够会觉得无聊或者费解,甚至兼而有之。更有甚之, 不准确的数据可视化会造成你和你听多之间的信任壁垒。

于是,让吾们浅析如何选择最准确和兴趣的手段来可视化你的数据。

01 条形图

对于随时间发展或按多个类别(如分歧走业或货物或两者)分组的数据集,条形图是一个郑重的选择。以下是一些有助于保证条形图易于涉猎的技巧:

 按发生时间挨次排列条形图。  按发生时间挨次排列条形图。  避免对数据由高到矮或由矮到高排序,按发生时间挨次对受多是更优计量法则。

对于包含多个类别的条形图,你能够为每个类别创建单独的图形,也能够在每个时间标签上相符成多个条形图(每个类别一个)为一个。这些条能够并排排列,也能够堆叠在一首,如图中蓝牙的交互式年度通知所示:

声援蓝牙的设备遍布全球(十亿级别)。节选自一份蓝牙交互通知,由杀手视觉策划设计。

倘若数据集被分组为多个类别,并且没未必间规律,可将数据由多到少或由少到多排序。这栽布局手段有助于敏捷得出结论。然而,倘若数据累添首来为一个团体,例如分类总收入,用条形图外现就不是很隐微。对于这栽类型的新闻,答该改用饼图。吾接下来很快会说到。

02 折线图

与条形图专门相通,折线图对于表现随时间转折的数据或按类别分组的数据专门有效。但线图能够包含微末细节。对于展现长时间跨度的新闻,或者表现大量添量转折的数据,折线图是个极佳的选择。这是由于折线图的当然属性批准它在更细的粒度曲曲和转折。

一张没人望得懂的时兴图外就只是抽象艺术。

原形上,你答该在折线图只有几个时间点的数据时仔细一点。当你不清新准确的数据来填充两个已知数据点之间的时间段,只能画出一条展望的直线。然而,这两个时期之间的添长率或消极率能够没那么线性。因此,折线图答郑重操纵,并与完善的数据集一首操纵,以避免数据失真。

Allen Downey在他的文章中用折线图举了一个很益的例子,文章关于是否第一胎婴儿更能够晚产。他用一个折线图来描绘九周内出生的能够性:

考虑到这个图外是基于30000多个数据点(每个点记录一个实在的出生)的,这些数据十足有余外征一切的添量转折,并得出一个平平分布。

倘若不按期间或类别展现数据,操纵折线图则不正当。不过,分类数占有很多有效的图外行使形势。下面是另一栽极佳的选择展现对于一个团体的比例。

03 饼图和圈图

圆图是被最普及操纵的数据可视化形态之一。圆图包括饼图(实心)和圈图(中空,周边为圆形数据条)。

这栽类型的图外专门通走足球买球怎么买卫浴厂家动态,糟糕的是,它也是最常被舛讹操纵的数据可视化类型之一。

只有当你展现的各片面添首来是一个团体时,才能操纵圆图。例如,“75%的毛虫爱苹果”能够用饼图表现,由于它指的是一切毛虫100%中的75%。

你还能够将比例转换为此现在的的百分比。倘若数据点是四分之三的毛虫,那就相等于75%的毛虫。

不准确的数字可视化组成了你和受多之间的信任窒碍。

不像条形图和折线图,圆图不及表现添长或缩短趋势。来望一个能外达吾意思的案例,一份来自Tubular Insights的视频市场统计。

2016年至2017年间,在YouTube上品牌视频内容涉猎量添长了99%。下图中表现99%的圆图就偏差。这将使它望首来像99%的视频不雅旁观是品牌视频,然而原形并非如此。取而代之的是,您必要带有两个条形数据的条形图,一个外示2016年的基线涉猎量,另一个外示比该基线添长99%:

这个案例能够不是很直不益看。倘若你不频繁处理百分比数据,百分比的转折能够会很棘手。Investopedia的这张备忘单能够协助您处理这栽类型数据。

倘若要操纵饼图来展现随时间转折的数据,则必要为测量数据的每个时段创建一个新图外,并将它们一首表现以进走比较。

04 数目图

数目图是一个用重复的符号或图标展现数目的图标。一个常见的例子是操纵多幼我物图标来展现的人的数目。你能够发现足球买球怎么买卫浴厂家动态,浴室门上用经典的男女图标就是这栽手段。

数目图专门适用于较幼批目(比如“吾们街上新开了12家餐馆”)。它们也适用于幼百分比或幼比例的饼图。例如,“吾们的街上四分之三的餐馆[75%]在卖披萨”。

对于较大的数字,数目图清淡不首作用。想象一下,你的统计数据是“2018年售出11214件商品”。你的设计中异国11214个图标的空间——倘若你认为你有,吾提出你再想想!这是一个重大的数字来逐一列举。于是,很当然联想到增补一个代外物——“1个购物袋=1000件商品”,然后只表现11个购物袋。没错吧?

不准确的数字可视化组成了你和受多之间的信任窒碍。

你能够是想展现这是一个重大的,令人印象深切的数字。但是当你如许削减数目,可视化的成果却会适得其逆。即使有代外物,十一个购物袋望首来能够感觉都异国那么大。数字“11214”自己更有说服力。(吾会稍后商议为什么版面设计更正当这些统计数据。)

比例也是相通的情况。例如,想象一下操纵数目图可视化统计数据“2018年售出的11214件商品中有8370件是杯子”,照样算了!于是倘若你必要一个代外物来表明它,数目图并不是一个正当的选择。

倘若你的统计到现在为止相符数目图,你该思考下该操纵什么象形图。仔细:象形图专门浅易,能够会对于厉肃主题过于匮乏。你不会让浅易图标让你厉肃主题变得稀奇噜苏吧。

倘若你的统计体量过大或者不正当象形图,排版设计是个轻盈的弥补方案。现在就说说在什么时候怎么样把它结相符进你的设计。

05 排版设计

吾敢打赌你没想到在一篇关于数据可视化的文章中会望到关于排版的片面。但倘若操纵切确,排版设计实在能够让新闻生动首来。

原形上,在很多限制的情形中,排版实在是最益的解决方案。隐微,你不该该仅仅由于做视觉成果而选择排版。不要追求老的仅含文本的解决方案!取而代之的是,智慧地操纵排版来获得一个成功而有效的内容。

倘若展现以下情况,您的数据点或数字就会是一个很益的排版元素:

 数据很大(大于100)。  并不是团体的百分比或者增补/缩短的百分比。  数据自力——不与其他数据比较。

在最先排版之前,请对照上面的每一点检查你的数据,并考虑吾已经商议过的其他类型的数据可视化。你答该在排版前倾轧一切其他能够性。这是由于视觉成果清晰地更有吸引力、更有效地吸引你的受多。然而,视觉成果只有在实在的时候才是有效的。倘若你的数据可视化带来了疑心或者不准确,那就操纵文字。

一个添强排版成果的手段是将它与一个象形图(就在数目外用的相通,一个就走)、一个图标或一个插图结相符首来。这将有助于为不雅旁观者挑供相关统计主题的可视上下文,同时让数字自己外达该有的意思。

这边挑选了一个针对分歧类型数据可视化(包括排版)案例,其中也包含了排版:

来源:Killer Visual Strategies

在这个例子中,操纵数目图可视化数字16是有意义的——它是幼批字,因此很容易直不益看地相添。但是180万的统计数据倘若操纵数目图逐一列举,就会难以理解。正如前文挑到的,倘若你觉得必要操纵一个代外物,比如将每个图标的数目等同于100或1000个,那么选择数目图就分歧适。这就是为什么很大的数字清淡最益留给排版处理。

不论哪栽解决方案最正当你的数据,美学考虑横跨了一切形势的数据可视化。除了单纯地操纵正当的数据可视化技术外,你还必须操纵切确的美学说话展现新闻并传达给受多。一个兴趣的当代霓虹灯式折线图,能够就不适用于投资者和企业高管。一个平面灰度的饼图就分歧适出现在夏日露营手册上。

于是,肯定要确保形势和功能被一致考虑——由于一张没人望得懂的时兴图外就只是抽象艺术。

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